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オントロジーで事務手続きQAを正確にする：意味・条件・根拠の設計

事務手続きQAの精度向上には、オントロジーで「意味・条件・根拠」を分けて設計することが重要と解説。住所変更と通勤経路変更を別概念として扱い、未知を偽とせず追加質問する。OWL・RDF・SKOS・SHACLの役割差や、承認済みルールと根拠管理の必要性も示す。

29日前

AI・機械学習

GraphRAGで事務手続きQAを改善する：検索の仕組みと精度向上の条件

グラフ利用RAGは、手続き・条件・書類・条項の関係を明示して別条項の根拠を回収し、事務QAの取り落とし改善が期待できる。一方で通常RAGの改善策と切り分けが必要で、Microsoft GraphRAGの論文も個別手続きの正答率保証ではない。

29日前

GraphRAG RAG オントロジー+4個

システム設計

事務手続きQAの設計実践：オントロジーとGraphRAGを安全につなぐ

事務手続きQAで、検索だけでは防げない版違い・条件誤認・根拠漏れを防ぐ設計を解説。オントロジーで意味、グラフで承認済み根拠、決定表で条件・期限、LLMで説明を分担し、公開集合・適用時点・ACLを一致させる。不足は追加質問、矛盾は停止し、案内と判定・実行を分離する。

29日前

オントロジー GraphRAG 事務手続きQA+4個

AI・機械学習

Microsoft Foundry の Fine Tuning 完全ガイド — 方式・モデル・コスト（Part 1／全 2 回）

Microsoft FoundryのFine Tuning導入判断を整理。SFT・DPO・RFTの違い、RAGやプロンプトとの使い分け、対応モデル、デプロイ方式、料金、制約、代表ユースケースを比較し、目的・品質・運用要件に応じた選定観点を示す。

約2か月前

Microsoft Foundry ファインチューニング SFT+6個

AI・ナレッジマネジメント

生成AIで「ドキュメント再利用性」を高めるドキュメント管理サービス調査

2025〜2026年のDMS/ナレッジ管理市場は、生成AIを中核に検索・要約・Q&A・エージェント化が進展。再利用性は発見性、合成性、構造化、鮮度管理、転用容易性、自動化で評価され、Microsoft、Notion、Atlassian、GleanなどがRAGからエージェント、ナレッジグラフ、MCP対応へ進化。

4か月前

ドキュメント管理生成AI ナレッジマネジメント+2個

生成AI

ドキュメント管理 × 生成AI: 再利用性を高めるサービス徹底比較 (後編) — 国内勢・比較表・トレンド・選定指針

日本発ナレッジ管理サービスを比較し、NotePM・Kibela・Qast・DocBase・HelpfeelなどがAI要約、Q&A、MCP対応で実用域に達したと整理。2025–2026年の潮流はAgentic RAG、ナレッジグラフ復権、MCP対応で、選定は既存業務基盤との適合を起点に判断すべきと述べる。

4か月前

ナレッジ管理ドキュメント管理国内SaaS比較+2個

生成AI

ドキュメント管理 × 生成AI: 再利用性を高めるサービス徹底比較 (前編) — 評価軸と海外勢

生成AI時代のドキュメント管理は「再利用性」が重要で、本記事は発見性・合成性・構造化・鮮度・転用・自動化の6軸で評価する枠組みを提示。海外主要11サービスを比較し、M365はMicrosoft、開発組織はAtlassian、SaaS分散環境はGleanやDropbox Dashが有力と整理する。

4か月前更新済み

RAG ナレッジ管理ドキュメント管理+2個