ネットワンシステムズは、独自の生成AIを活用したnetone LLMシステム「NELMO」を開発し、運用を開始した。
同社は、生成AIの業務適用において、自社のビジネスに適した形での企業データ資産の活用が重要であるとし、NELMOにRAGやプロンプトエンジニアリングを実装、生成AIの精度を向上させたという。
Virtual Agent(社内技術Q&A支援)機能において、過去ナレッジが存在しない質問については、従来通り人が対応するフローを残しつつ、その回答を新たにRAGに取り込む実装。これにより、機能を利用する度に、回答精度が高まる仕組みになっているという。
また、今回の開発にあたり、Databricksの開発支援サービス「Delivery Solution Architect」「Professional Services」を利用している。設計、実装、LLMOps(大規模言語モデル運用)の仕組みづくりを「データ・インテリジェンス・プラットフォーム」上で行ったことにより、3ヵ月で本番環境として社内リリースを実現したという。
NELMOの主な機能は次のとおり。
Virtual Agent
同社では、エンジニアから技術に関する質問に対し、質問者、回答者ともに多くの工数が割かれていたという。そのため、この社内技術Q&A業務を、Virtual Agentで自動化した。
問い合わせ数が多いメーカー1社から実装を開始し、同機能を既存業務フローに組み入れたところ、問い合わせのために別システムにアクセスするという手間を減らし、かつ利用者が生成AIを意識することなく、従来の業務の中で自然に利用できるようになったという。この開発により、一部業務についてはエンジニアの工数を約22%削減できたとしている。
議事録生成機能
Web会議などの録画データをアップロードすることで、文字起こし、要約、結論、課題などを出力する。従来、人が作成する際に1時間程度かかるものを、同機能では1分程度で出力できたという。
同社は今後、Virtual Agent機能の対応メーカーを増やすことで、工数削減効果を50%にすることを目指すとのことだ。また、2024年度中には保守サービスにもNELMOを活用し、過去の社内技術Q&Aナレッジ、メーカーのBug情報などから、生成AIによる切り分けの迅速化、品質向上につなげるとしている。
【関連記事】
・Qlik、セルフサービス型「Qlik Answers」を提供 非構造化データから生成AIが回答作成
・アクセンチュア、NVIDIAを活用したカスタムLlama LLMを開発 企業データでモデル作成が可能
・日本テラデータとQuollioが協業 両社製品で日本企業のメタデータ管理効率化とAI活用を支援