多くの企業が「コストばかり上がって精度が出ない」と感じています。原因はモデルではなく、知識が構造化されていないことにあります。
LLMはセッションを越えて過去を覚えていません。毎回知識を渡し直す必要があり、使うほどに知見が積み上がらない。
関連しそうな知識を片端から渡せばトークン課金が膨らむ。コストは積み上がる一方で、成果に直結しない。
ノイズが増えると回答精度はむしろ低下し、ハルシネーションを誘発。検索が当たらず必要な情報に届かない。
知識をオントロジー／ナレッジグラフで構造化し、そのとき本当に必要な知識だけをLLMに渡す。コストを抑えながら、組織の知識を「AIが正しく使える資産」に変えます。
法令データの構造化で「法令等データ利活用賞」を受賞。この考え方でデータ量を約35%削減しながら知識を構造化した実績。
Neo4j＋ベクトルDBによるナレッジグラフ基盤を自社のAI開発基盤として構築・運用。実運用に裏打ちされた設計。
上場企業のITコンサル実績・CTO歴任、デジタル庁デジタル推進委員の代表が、戦略から実装まで直接伴走します。
規程・マニュアル・過去案件を構造化し、根拠付きで答える社内AIアシスタントの基盤に。
「RAGを入れたが精度が出ない」を、オントロジー・用語統制・ハイブリッド検索で立て直し。
法令・社内規程・契約を構造化し、改正影響の追跡や条文横断の照合を可能に。
分散したマスタ・仕様をナレッジグラフで統合し、横断的な問い合わせを実現。
もちろんです。専門用語ではなく「どの業務のどんな知識をAIに使わせたいか」から整理します。まずは現状の課題をお聞かせください。
はい。特定業務に絞った小規模なPoC設計から段階的に開始できます。効果を確認しながらスコープを広げます。
はい。既存RAGの精度が出ないケースこそ、オントロジー設計と検索の見直しで改善できる余地が大きいです。
初回相談は無料です。プロジェクト規模に応じてお見積もりします（時間制 ¥30,000/時〜）。サービス詳細はこちら。