「生成AIで企業検索を変革する」

「美容・ファッション業界にイノベーションをもたらすAI活用」

企業はますます課題に直面しています：迅速かつ効率的に適切なデータを見つけることです。ほとんどの内部知識は表面下に隠れており、多くの異なるアプリケーションに散らばっています。伝統的なキーワードベースの検索ツールは長い間標準とされてきましたが、文脈、意図、人間の言語の微妙なニュアンスを理解する際にはしばしば不十分です。

幸い、それはすべて生成型人工知能（AI）とともに変わりつつあります。大規模な言語モデル（LLM）と同義であり、オープンウェブで使用されていることが多い生成型AIは、企業でも非常に有用です。この記事では、伝統的な検索からデータ駆動型の組織が今日使用している生成型AIを活用した知識管理戦略への進化について探求します。

伝統的な検索の制限

従来の企業向け検索エンジンはキーワードマッチングに大いに依存しています。ユーザーがクエリを入力すると、システムはドキュメント内のそれらのキーワードの存在に基づいて結果を返します。このアプローチはシンプルなクエリに対しては効果的ですが、より複雑な自然言語ベースのリクエストには不十分です。

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文脈の盲点は伝統的な検索エンジンが苦労する例です。各キーワードが別々に扱われると、結果は無関係になりやすいです。同義語、同音異義語、または文脈依存の意味といった言語の複雑さを加えると、検索エンジンはさらに混乱します。さらに、業界固有の用語や専門用語が関与する場合、ドメイン固有のクエリはさらに複雑さを増します。

これは信頼性、安全性の問題を引き起こす可能性があります。完全に正確で適切にソース化された情報は企業外ではあまり重要ではありませんが、ビジネスユーザーにとっては選択肢ではありません。実際、生成型AIの導入によっても、職場やそれ以外のユーザーにとっては依然として懸念事項です。言うまでもなく、生成型AIは私たちが速く作成するのに役立つかもしれませんが、速さが質を保証するわけではありません。AIによって支援されるかどうかに関係なく、エンタープライズ検索には伝統的な検索単体では提供されない水準の厳密さが必要です。

スケーラビリティも別の問題です。現代の企業は、構造化および非構造化データの膨大な量を生成しており、すべての情報をデータソース全体で把握することがますます困難になっています。たとえば、伝統的な検索ツールは、ドキュメントからPDF、ビデオクリップ、または研究論文の特定の引用部分までの情報を抽出するのに苦労することがあります。

ユーザーエクスペリエンスも改善の余地があります。知識労働者はこれまで以上に忙しく、消費者技術は彼らに迅速で正確な、Googleのような検索体験を期待するように訓練しています。企業の検索が不十分な場合、生産性と士気が低下し、最終的にはビジネスが時間とお金を浪費しています。

NextGen知識管理のための生成型エンタープライズ検索

AIの能力は、規模に関係なく、コンテンツを理解し、要約し、生成することができます。これらのタスクを数百万、数十億の文書に対して実行すると、時間とお金の節約になります。これにより人間の生産性が向上し、意思決定が改善されますが、これはまだ始まりに過ぎません。

Accentureによると、生成型AIによって働く時間の約40％が増強されたり自動化されたりする可能性があります。これは業界によって異なりますが、執筆、プログラミング、調査はすべて、生成型AIによる検索と探索から大いに恩恵を受ける知識管理領域です。しかしながら、節約が重要なだけでなく、正確で文脈に即した検索結果を提供することがこの技術の輝くところです。

ニューラルネットワークの進歩により、ユーザーはキーワードに関係なく、自然言語のクエリに対する関連情報を効率的に見つけるために意味検索を実装できるようになりました。より関連性が高く透明性のある検索結果がLLMに安全に供給されることは、AIが次世代の知識管理において重要であることを示しています。

ただし、機械学習による検索は完全に信頼できるわけではないことを覚えておくことも重要です。意思決定者は、安全性が最優先のAIソリューションに優先順位を付けるべきです。これはセキュリティと信頼性の2つのカテゴリに分けることができます。最初のカテゴリはデータのプライバシー、アクセス権、IDインフラに焦点を当てます。二番目のカテゴリは、適切な引用材料の提供、正確な結果、幻覚のない回答により関連しています。

次のステップは、単に組織が始めることです。リーダーは、生産性が最も重要な領域に焦点を当て、そこから構築するべきです。次に、将来のモデルとそのホスティング環境を詳しく調査し、運用上および規制上のニーズを満たすことができるかどうかを確認する必要があります。たとえば、化学のユースケースでは、ユーザーの質問に答えるために展開する前に、ソリューションが化学用語で微調整されていることを確認してください。

課題と展望

生成型エンタープライズ検索が私たちの仕事のやり方を変える一方で、いくつかの課題も存在します。データのプライバシーは組織にとって重要な考慮事項であり、機密データや個人を特定可能な情報の取り扱いが安全で業界規制に準拠していることを確保する必要があります。

AIモデルの監視と微調整は、特にドメイン固有のニーズに対してはリソースを多く必要とします。最後に、新しいテクノロジーの統合と同様に、既存のワークフローやシステムに生成型検索を導入することには困難が伴います。このプロセスは困難を伴うかもしれませんが、その短期的な努力は十分に報われるでしょう。

先に述べたように、生成型AIの大幅な進歩にもかかわらず、私たちは解決策とその結果を批判的な目で見る必要があります。まだ発展途上の段階であり、幻覚は一般的で発見が難しい場合もあります。適切なセキュリティ対策を講じることは、常にエンタープライズユーザーにとって変動する目標となります。

生成型エンタープライズ検索は、組織がデータにアクセスし活用する方法のパラダイムシフトを表しています。生成型AIの力によって、エンタープライズは従来のキーワードに基づく検索の制約から解放され、新たな洞察とビジネスの機会を開拓することができます。AIの進化が続くにつれて、生成型エンタープライズ検索の可能性はさらに高まり、将来志向の組織にとって重要なツールとなります。

記事の執筆者: ジャクブ・ザブレル、Zeta Alphaの創設者兼CEO

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