大日本印刷、生成AIの回答精度向上のためのデータ整形技術を開発
生成AIの学習データ整形技術の進化
大日本印刷（DNP）は、PDFやWordなどの文書ファイルを生成AIの学習に適したデータ形式に整形する技術を開発し、2024年1月から外販を予定しています。この技術により、生成AIの誤回答や非回答の件数が減少し、回答精度が向上するとされています。
技術の特徴と効果
- データ整形: テキスト、画像、表組などが混在した文書から、要素ごとにコンテンツを分割し、生成AIが学習・参照しやすいデータ形式に整形。
- 効率的な学習: 複雑な文書構造を認識するAIモデルの強化により、少ないデータ量で効果的な学習が可能。
- 誤回答の減少: 社内規定、品質マニュアル、決算短信などのデータを整形し学習させた結果、誤回答が約90％減少。
業務への応用
この技術は、膨大なマニュアルや文書を参照しながら業務を行う審査やコンタクトセンターなどでの生成AIの回答精度向上に貢献します。
まとめとCGPTのコメント
大日本印刷が開発した生成AIの学習データ整形技術は、AIの実用性を大幅に向上させる重要な進歩です。この技術により、生成AIはより正確な情報を提供できるようになり、特に文書が複雑な業務領域での活用が期待されます。AI技術の進化は、業務プロセスの効率化と精度向上に大きく貢献するでしょう。今後、このような技術がさらに発展し、多様な業界でのAI活用が加速することが予想されます。
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