ハルシネーションを極小化し、社内ドキュメントを完璧に参照。
実用レベルのRAG構築を、戦略から高度なセキュリティ実装まで。
実効性のあるAI導入のための3つの柱
単なるAPI呼び出しではなく、データの性質に合わせたチャンク分割戦略、ベクトルの埋め込み手法、リランク（再ランク付け）アルゴリズムを最適化。
LLMへの受け渡し前に個人情報を高度にマスキング。セキュリティ基準の厳しい金融・医療業界にも対応。
回答精度を定量的に評価。独自の評価データセットを作成し、PDCAを高速化。
既存のSlack、Teams、社内ポータルとの連携。SSO認証や権限管理に基づいた「見せるべきデータ」のみの参照を実現。
最短4週間でのPoC実行プロセス
現状のドキュメント資産と課題を徹底的にヒアリング。
選定した一部データで
RAGの初期精度を確認。
ユーザーフィードバックを受け、プロンプトとパイプラインを調整。
RAG導入の最大の障壁は「個人情報の混入」です。私たちは、インジェスト・パイプライン上でリアルタイムに匿名化を施す独自のアーキテクチャを提供します。
氏名、住所、電話番号、カード番号等をAIが自動特定し、マスキングまたはハッシュ化します。
匿名化後もデータの関連性を失わないトークン化技術を採用し、検索精度を担保します。
| 手法 | 特徴 | 推奨用途 |
|---|---|---|
| マスキング | 特定文字を置換 | 画面表示、プレビュー |
| 擬似名化 | IDをハッシュ化 | 分析、横断検索 |
| 一般化 | 値を丸める | 統計、傾向分析 |
実戦的なアーキテクチャ設計、チャンク最適化手法、そして最新の匿名化フローをまとめた詳細資料です。