IHIとAWSが、業務部門が自分で改善できる「AI Ready Data」を作るSVDアーキテクチャの取り組みを公開しました。
図：サイソクニュース作成
なるほど
要約版：専門用語を控えて説明しています
社内の資料を探すとき、図面上の符号（HX-2など）と正式名称（二次加熱器）が違うと、AIはうまく見つけられません。この問題を解決するため、AIにすべての業務知識を覚え込ませるのではなく、AIの外側に「構造」「語彙」「業務知識」の3つに分けた知識グラフを置く設計にしました。これにより、どこで検索がうまくいかなかったかをAIが正確に判断できるようになります。
知識グラフの中身を増やしたり修正したりするのは、業務をよく知る業務部門の役割です。一方で、全体の設計原則や運用基盤を整えるのはDX推進部門が担います。この分担により、全社で用語を統一するのを待たずに、一つの部門からスモールスタートでAI活用を進めることができます。
AIが任せられる範囲と、知識の整備で補うべき部分を明確にし、組織としてAIにどう関わるかを整理しています。
社内の詳しい人に聞いていた質問をAIに任せたいという相談は多くあります。しかし、図面上の符号（HX-2など）と見積書上の正式名称（二次加熱器）が異なる場合、公開情報から学習した基盤モデルだけでは適切な検索キーワードを導き出すことができません。AIに大規模な継続的事前学習をいきなり行うのは難しいため、検索システムが社内固有の語彙を正しく引けるようにするアプローチが採られました。
AIが質問を受けてから資料を探し当てるまでには、4つの関門があります。1つ目は担当者が知りたいことを言葉にできているか、2つ目は質問から必要なキーワードを漏れなく拾えるか、3つ目は拾った言葉をデータベースの正式名称に置き換えられるか、4つ目はデータ間の関係や構造を参照できるかという点です。
これらを解決するため、AWSは「Amazon Neptune」を用いたグラフデータベースを採用しました。さらに、知識グラフを3つに分ける「SVDアーキテクチャ」を設計しています。
ビジネスが変化する中で知識グラフを拡大していくには、現場の事情を知る業務部門が主体となる必要があります。IHIとの取り組みでは、業務部門からプロダクトマネージャーを立て、検索したいことや用語の管理を担う体制としました。
一方、DX推進部門は環境やアプリケーションの維持、設計原則の共有、他部門への横展開を担当します。部門ごとにグラフのクラスタを分けることで、全社共通のルールが揃うのを待たずに、一つの部門から自主的に導入を進められる仕組みとなっています。
判断ガイド
状況ごとのおすすめと理由です。どれを選ぶかは、ご自身の状況で決めてください。
不安Q&A
AIは、社内の符号や別名を知らないと検索キーワードを正しく入れられません。そのため、同じものを指す呼び方を登録した語彙の仕組みを整えることが、ページで示された解決策です。
出典・aws.amazon.com今できること図面と見積書で同じ部品に別の名前が付いていないか、対応表を作って確かめる。
DX推進部門の鈴木様は、生成AIの回答を100％正しいものとして扱わず、人による確認を前提に、AIが担う部分と人が判断する部分を分けたと述べています。
出典・aws.amazon.com今できることAIが出した資料や呼び方は、元の文書を開いて人が確認してから使う。
初期構築の間は、業務部門の方おひとりあたり週に2〜4時間を4〜8週いただいたと書かれています。初期構築のあとは、新しい呼び方の承認や文書登録の確認に週1時間程度を見込んでいるとされています。
出典・aws.amazon.com今できること導入前に、業務部門から担当者を決め、初期構築に週何時間かけられるかを確かめる。
データ自身の属性を示す構造（Schema）、同じものを指す呼び方をまとめた語彙（Vocabulary）、個別の文書から抽出した業務知識（Domain）の3つです。
グラフデータベースとしてAmazon Neptuneが使われ、対話しながら設計を進める道具としてKiroが活用されています。
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すぐにできること
図面と見積書で、同じ部品に別の名称や符号が付いていないか並べて確かめる
検索システムを入れる前に、業務部門とDX推進部門の役割を決めておく
発表内容をもとにした一般的な情報です。導入や契約の判断は、公式情報を確かめたうえでご自身で行ってください。
社内の非公開情報をAIで検索できるようにするには、AIの内部に学習させるのではなく、社内固有の語彙やデータ構造を外側に整えるアプローチが有効です。
11/12時点の判定。発表内容をもとにAIで判定しています。最新の提供状況は公式情報をご確認ください。
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