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生成AI活用を阻むプライバシーと回答精度の課題……両方を叶える対策のカギは「検索エンジン×生成AI」

 今回は、EnterpriseZineで2月に公開した生成AI活用のヒントを示す記事「2024年の『生成AI』活用の成否は“検索”にあり キーワードは検索エンジン×生成AI」をご紹介します。

(右から)Elastic Vice President & General Manager of Search Matt Riley(マット・ライリー)氏
Elasticsearch プリンシパルソリューションアーキテクト 古久保武雄氏
【画像クリックで該当記事に遷移】

 多くの企業が「どうすればより効果的に生成AIを活用できるか」を模索する中、プライバシー保護、回答結果の精度向上など、データのセキュリティや精度に課題を抱える企業も多いでしょう。このような課題の対策として注目されているのが、生成AIによる回答の精度を向上させるための手法「RAG(Retrieval Augmented Generation:検索拡張生成)」です。

 とはいえ、社内データを適切に“検索”できなければ意味がなく、情報の種別によっては制限をかける必要も出てくるでしょう。こうしたニーズの高まりを受け、高速検索を可能とする検索・分析エンジン「Elasticsearch」を提供するElasticは、2023年5月にAIアプリケーションの開発用に設計されたAI駆動型ソリューション「Elasticsearch Relevance Engine(ESRE)」を正式ローンチしました。

 既存の検索エンジンが生成AIに置き換わっていくという見方もある一方、実は生成AIと検索エンジンが相互補完することで検索精度を高めることができると強調するマット・ライリー(Matt Riley)氏。日本で特に成果が出ているのが、カスタマーサポートセンターでの利用だといいます。

【画像クリックで該当記事に遷移】

 たとえば、カスタマーサポート向けのアプリケーションを開発する際にElasticsearchを使うことで、コスト削減や問い合わせの早期解決につなげている企業が増えているとライリー氏。生成AIと検索エンジンを連携させることで、チャットボットでは難しい文脈にも正確な回答を返せるようになるなど、確実に成果を生み出していると解説します。

 ぜひ、自社の生成AI活用を一歩先に進めるためのヒントとして同記事を参考にしてみてはいかがでしょうか。

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EnterpriseZine編集部(エンタープライズジン ヘンシュウブ)

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