AskDonaとは?
AskDona(アスクドナ)とは、大規模言語モデルに外部情報を与えて回答をする検索拡張生成、RAGの技術を組込んだAIアシスタントです。生成AIが回答する情報元をコントロールすることができるため、目的や用途に合わせたユニークな生成AIアシスタントとして日々の業務に活用することができます。
あなたが話しているのAI?人?
1950年にアラン・チューリングが“Computing Machinery and Intelligence.”という論文を発表しました。論文には、「コンピューターは人間のように考えることができるのか? “Can machines think?” 」という議論に対して、機械も人間のような思考や学習が可能であることを証明するために、チューリングテスト(イミテーション・ゲーム)という実験を行いました。

チューリングテストとは、相手が人か機械かをわからない状況下のチャット形式で人間がコミュニケーションを行ったもので、実験から半世紀後には70%の確率で人間は、会話の相手が機械か人間かわからない状態になると記述されています。

AskDonaの”Dona(ドナ)”は日本語の「どなた?」が由来となっています。会話をしている先にいるのが、人なのかAIなのかわからない。働く人々にとって実用的で質の高いAIアシスタントに育って欲しいという願いが「AskDona(アスクドナ)」という名称には込められています。
マイクロモーメントにAskDona
「マイクロモーメント」とは、2015年にGoogleが提唱した言葉で、人々が「何かをしたい」と思い、反射的に目の前にあるデバイスで調べたり、購入したりという行動を起こす瞬間です。

AskDonaは、「マイクロモーメント」で生まれる瞬間、「Know(知りたい)」「Go(行きたい)」、「Do(したい)」「Buy(買いたい)」のタッチポイントで応答できる生成AIアシスタントを目指しています。


AskDonaはひとつのRAGから、複数のSMS、SNS、ビジネスチャット、ウェブで応答できる仕組みがあります。AskD現在AskDonaの仕組みは特許申請済みです。
生成AIを業務に活かす選択肢
生成AIを実務に活用する場合、いくつか選択肢があります。

RAG(検索拡張生成)
目的: LLMに外部知識を与えて情報を拡張する。 コストと時間: 比較的安くて早い。 難易度: ChatGPTなどの大規模言語モデルに外部情報を与えるため簡易的。

ファインチューニング
目的: 専門的な知識を持ったLLMができる。 コストと時間: 比較的高くてRAGよりも時間がかかる。 難易度: Llama3などのLLMに追加学習させるため、大規模言語モデルを構築するよりは工数が少ない。

大規模言語モデル
目的: 新しいLLMを自社の学習データのみでつくる。 コストと時間: 高くてRAGやファインチューニングより時間がかかる。 難易度: 言語モデルをフルスクラッチで構築するアノテーション労力などが必要。
AskDonaがRAGである理由
RAGを中心にAskDonaが構築されている理由には、ハルシネーションを低減できること、外部情報に限定した形で生成AIを活用できるため、生成AIを実務に活かす上で費用対効果が高く、導入ハードルが低い点が挙げられます。

大規模言語モデルの基となるのはデータであり、データが整っている状態や設計がなされている状態でないと、時間をかけて構築したモデルの有用性を発揮でいない可能性があるからです。

まずは、RAGを活用した生成AIをワークフローに組み込んで生成AIに任せられる領域を理解し、データを整えるという手順を踏み、より高度な取り組みに着手できるようAskDonaはRAG技術を活用した生成AIアシスタントとして存在しています。

生成AIの導入を検討されている事業者様は、まずはRAGを活用した生成AIの導入から検討してみてください。
AskDonaが解決する課題
AskDonaが解決する問題は「人材不足」です。



2030年頃には、人間並みにさまざまな知的課題をこなす“汎用人工知能”が実現すると言われています。
AskDonaは実際に一人の年収分で数名分の業務をこなすことができることがわかってきています。 人手不足の時代だからこそ私たちは上手に生成AIを業務に活かして、効率よく賢く働くことを求められているのではないでしょうか。

生成AIは民主化される技術です。ハードルをなくし、誰でも生成AIを導入しやすい仕組みにしたものがAskDonaです。
AskDonaのロードマップ
AskDonaは、情報探索の時間を削減する生成AIチャットボットとしてRAGの回答精度を向上してきました。現在AskDonaは回答生成だけではなくタスクを実行できる生成AIアシスタントとして成長しています。なぜ、生成AIエージェントではなく生成AIアシスタントなのか?生成AIエージェントは定義が明確になっていませんが、Googleが I/O Bangaloreで発表したProject Oscar(オープンソース開発チームがソフトウェアプログラムを管理するためのAIエージェント)のように今後、タスクを実行するだけではなく、自律的に業務を実行するAIエージェントが注目されています。AskDonaはAIエージェント化を目指す一方、現場の業務の課題解決と向き合うことに重きを置いており、現在はタスク指向を実行する段階としてAIアシスタントとしての位置付けとなっています。

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