三菱電機、RAG型の社内知識検索「Metriever」を全社展開

急速に変化する事業環境で成長を続けるには、ものづくり領域のリードタイム短縮が急務でした。設計・製造領域では、社内外に蓄積された豊富なデータやノウハウを有効に活用できれば、業務プロセスの大幅な効率化が期待できる状況だったとのことです。

社内特有の技術知識を大規模言語モデルに反映させるには、ファインチューニング（追加学習）に膨大なコストがかかります。そこで、生成AIに検索機能を組み合わせるRAGを採用し、必要な情報を取り出して回答に反映させるツール「Metriever」を開発しました。前処理の条件やプロンプトの柔軟な設定、図表の扱いなど、用途に応じた細かなカスタマイズができ、利用単位で適切な知識の獲得と回答を実現しているとのことです。

この基盤を使って、ソフトウエア開発向けの類似不具合検索、LSI開発を支援するRAGベースの検索、生成AIを活用したコンタクトセンター基盤などのソリューションも開発・展開しています。コンタクトセンターでは、Metrieverで技術資料やカタログ、FAQから顧客の質問への回答を作り、マニュアルに基づく回答業務では回答案まで作成し、複雑な計算が伴う業務では必要な情報の検索に用いるなど、業務ごとに使い方を定めています。

これらの取り組みによって、情報探索時間の削減、手戻りの抑制などの業務効率化を実現していると紹介されています。具体的な数字は記載されていません。

今後は、全社展開を通じて集めた現場のニーズを基に、機能開発と精度向上を進め、生成AIの対象業務を広げて開発リードタイムの短縮に貢献するとしています。