住信SBIネット銀行
「探す」「聞けない」を解決する
負担軽減と質問しやすい環境へ
住信SBIネット銀行株式会社
社内利用
バックオフィス
煩雑な社内資料もAIで簡単検索
学習データとなる資料の全ページの内容をAIが詳細に解析し、複数のタグを自動付与します。これにより、単なるキーワードの一致だけでなく、資料の「中身」が持つ関連性を正確に判別します。不要な情報を減らし、ユーザーが求める情報をより早く、正確に見つけることができます。
見つけたい内容に素早くたどり着けるよう、回答候補をサムネイル付きで複数表示します。amieは、最適な資料を見つけ出すことに特化しているため、情報量の多い資料や内容の似ている図面なども、ファイルを開かず中身を確認できます。
チャットボットで
検索時間を70%減
煩雑な社内資料もAIで簡単検索
日々の業務で情報探索に費やす時間は、「見えないコスト」として認識されにくいですが、看過できない課題です。
この削減された時間は、従業員が本来注力すべき生産性の高い業務、「価値を生み出す活動」へと転換されることで、企業の持続的な成長へと繋がります。
正確性・信頼性・深掘り重視
一次情報に基づいた正確性と網羅性が求められる検索、そしてユーザー自身が情報の裏付けを確認したい場合に適しています。これにより、ハルシネーションのリスクを限りなくゼロに抑え、確実な情報提供を可能にします。
手軽さ・汎用性重視
ユーザーが求める情報を要約して提供するため、手軽に概要を把握するのに役立ちます。対話形式で自然な文章を生成し、多岐にわたる質問に柔軟に対応可能です。
| amie | RAG搭載 AIチャットボット |
|
|---|---|---|
| 概要理解の手軽さ |
◎ 提示された資料から自分で判断・選択が可能。ユーザー主導で情報にアクセスできるため、納得感が得やすい。 |
◎ 複数の複雑な情報源から必要な部分を抽出し、理解しやすい形で提示。情報を統合・簡素化して表示する能力に優れる。 |
| 回答の簡潔さ |
○ 要約と合わせて元の資料を提示するため、ユーザーが「とにかく短く簡潔な要約だけが欲しい」という場合には、情報量がやや多く感じられる。 |
◎ ユーザーが求めているであろう簡潔な要約のみを生成して提示するため、概要を素早く把握したい場合に効率的。 |
| 検索の精度 |
○ 学習データとチューニングにより、より精度の高い検索結果を提供。キーワードに依存せず、資料内容を深く理解して関連情報を抽出する。 |
○ 学習データに依存して検索を実行。キーワードに基づいた一般的な検索に強みを持つ。 |
| 回答の正確性 |
◎ 一次情報（資料）に基づくため、正確性が非常に高い。不確かな情報は回答せず、ハルシネーションのリスクがほぼゼロ。 |
△ 特定の質問に対し、情報不足や矛盾がある場合にAIが情報を補完し、誤った内容を生成する可能性。ハルシネーションのリスクを考慮する必要がある。 |
| 情報の網羅性 |
◎ キーワードだけでなく、資料の内容を理解して関連性の高い情報を抽出。原文全体を確認できるため、情報や知識を深く得られる可能性があり、網羅性が高い。 |
○ AIの要約範囲に限定され、提供される情報が部分的な内容に留まる恐れがある。原文全体を確認できるわけではない。 |
| 情報の透明性 |
○ どの資料が回答に関連しているか明確に表示。情報源が明確なため、ユーザーは情報の信頼性を自身で確認できる。 |
△ 回答の根拠となった情報が不明瞭な場合があるため、生成された回答の信頼性を判断しにくいことがある。 |
| 対話フロー |
△ ユーザーの質問に対し、関連資料を提示することで情報提供。必要な資料の確認はユーザー自身が行う。 |
○ 複雑な社内規定や業務プロセスを、チャットボットとの対話を通じて、段階的にかつ分かりやすく解説が欲しい場合に最適。 |
AIによる要約で概要を把握することも、より詳細な情報は原文(資料全体)を確認することも可能です。RAGによる、それらしい回答のリスクを防ぎ、情報の解釈はユーザー自身が行います。
Chat GPT搭載 amie イメージ
