社内GPK特集(社内GPK構築支援サービス開始のご案内)
弊社では、これまで”生成AI特集”で生成AIの活用提案を行い、”AACGPK特集”で絵に描
いた餅を食べれる餅に出来ることを証明しました。
これらを踏まえ、お客様が社内情報を学習させて社内GPKを構築する為のご支援を開始
させて戴く運びとなりました。ChatGPTの社内専用版のイメージです。
対象業種は製造業を中心として全業種ですが、製造業の場合は業務コンサルからとし、
非製造業の場合はシステムコンサルからになります。
共にシステム構築、効果検証までご支援させて戴きます。
システムとしての仕組は汎用であり、
”特定の情報を学習させ、質問して回答を得る”
という用途であれば、企業体でなくても使えます。
製造業の例ですが、”概説書”としてもまとめてございますので、ご興味を持って戴いた方
には個別にご紹介させて戴きます。
先ずはPoCを実施し、スモールスタートで進めさせて戴きたいと思います。
2023年7月17日
[1] 社内GPKの活用目的例
1 相談パートナー
2 問合せ対応の自動化
3 書類作成支援
[2] 弊社ご提案社内GPKの特色
1 社内ナレッジを使った社内専用相談パートナー
社内GPKのような位置づけで、社内のことで知りたいこと、新しい作業でのアイデア
出し等が必要な時に使用します。
回答は社内情報を優先し、必要に応じて公開情報も参照して最適回答を返します。
社内情報を学習させるのでいずれは日々の業務に欠かせない相談相手になると思
われます。
2 オンプレとクラウドのハイブリッド方式が可能
学習データはオンプレとクラウドが選択出来るので、
生成AIエンジン(公開情報)はクラウド
学習データはオンプレ
というハイブリッド構成が可能です。
学習データもクラウドに置くというフルクラウドも可能です。
3 生成AIエンジンを選択出来るアーキテクチャー
学習データ登録機能と問合せ回答機能で構成されるので、条件にマッチする生成AI
エンジンであればOpenAI以外でも選択可能です。
[3] プロジェクトの進め方
業務コンサルから構築支援、プロジェクト管理支援まで対応可能です。
製造業のお客様は業務コンサルから、製造業以外のお客様はシステムコンサルから
構築支援まで対応可能です。全体イメージは下図の通りです。
1 業務コンサル(現在は製造業のみ)
課題整理、社内GPK化検討、社内GPKを使ったありたい姿等をコンサルさせて戴
きます。
生成AIの活用シーンに応じた質問と期待する回答の整理、その為に必要な学習
データの情報源の整理を行います。
また、スモールスタートを前提に、ロードマップの作成も行います。
成果物:業務要件定義書(課題整理、用途や要件、業務フロー等)
2 システムコンサル(製造業以外でも対応可能)
ありたい姿が出来たらIT/DXをどのように活用してシステム化を図るかをコンサル
させて戴きます。
成果物:システム要件定義書(システム構成図、グランドデザイン等)
3 システム構築(お客様で構築する場合はご支援のみ)
業務要件定義書やシステム要件定義書に基づいて学習モデルの作成及びクライ
アントプログラムの作成、各種テスト(単体・結合・システム・運用等)を行います。
成果物:システム一式、ドキュメント一式
4 効果検証(現在は製造業のみ)
業務要件定義書で作成した課題、用途、要件等が当初目標に対してどこまで実現
されたのかのレビューを行い、残作業を含めてロードマップの見直しも行い、次の
フェーズの材料を整理します。
成果物:プロジェクト完了報告書(フェーズ毎)
5 プロジェクト管理支援(業種問わず)
お客様のプロジェクト管理者のご支援をさせて戴きます。
成果物:プロジェクト経過報告書(週間、月間は別途協議)
[4] チーム編成
全体的に上流チーム、構築チーム、検証チームの3つに分けます。
上流チームは生成AIで課題解決する可能性のある課題を整理して必要な学習データ
の情報源や運用について整理します。
構築チームは情報源や運用方針を基に、利用者の意見を参考にして構築します。
検証チームやシステムテスト、運用テストを通じて効果検証を行います。
[5] その他
1 AAC生成AI検証プログラム”AACGPK”のノウハウ活用
AACGPKは架空の会社の学習データを登録して回答精度を検証する為のプログラム
です。
弊社が構築を行う時に使用するのでお客様へのご提供はしておりませんが、お客様
側で構築される場合でも、コンサル契約を通じてノウハウの共有は可能です。
2 個別のご相談について
お客様にてプロジェクト化をご検討戴ける場合、上記内容について打合せさせて戴
き、ご提案書や見積仕様書としてご提出させて戴きます。
3 全体像は以下のようになります。(”生成AI”の部分)
4 課題整理からIT化検討は以下のようになります。(”生成AI"の部分)