さあ、AskDona
へ
ようこそ。
なぜAskDonaなのか、AskDonaをどう使うと良いのか、
AskDonaのガイドツアーです。
あなたはどなたでしょう？
課題を感じていますか？
課題を感じていますか？
課題を感じていますか？
あなたこそ、組織を変えていく人なのです。
生成AI（LLM）は、
とても便利です。
質問を投げかけるとなんでも回答してくれ、
最近だと、タスクを依頼すると
こなしてくれるようになりました。
でも、生成AIはまだ「やりにくい」ことがあります。
それは、知識のコントロールです。
さあ、ここがAskDonaとの出会いのスタート地点です。
AskDonaは、大原則として、
与えられた「知識」から
回答を生成します。
なので、何も知識を与えられていない時は、
このように回答をします。
知識として与えてみましょうか？
知識を「与える」とは何を意味するのか？
生成AIを回答生成に利用はするけど、その前の「何を情報として利用するのか」をコントロールするという意味です。 具体的には、ドキュメントなどの情報を活用して知識のデータプールをつくり、質問がきたときに適切な情報だけを検索して、生成AIに与え、回答を生成します。
そのまま活用
蓄積・整理
だけを選ぶ
をもとに生成
答えを返す
あなたの頭に浮かぶ
ドキュメント類はなんでしょうか？
あの発表で使ったPDF、あの会議で使ったエクセル、
あの提案でつくったパワーポイント。
AskDonaはこの豊富な種類のドキュメントを受け付けられるのだろうか？
いろんなフォーマットに対応しています。
知識を「与える」ときに、
さらに疑問が湧いてきます。
エクセルなんかもタブがいくつもあるけど読めるのかな？
PPTはいろんな写真が入っているけど理解できるかな？
いろんな情報にも対応しています。
知識として与えたいドキュメントが、
増えてきました。
色々考えていたら、数がどんどん増えていく。
ちょっと情報が多いと、管理者としての作業が必要そうだなと不安になってきました。
そうだ、知識が豊富と言えば、
ウェブサイト情報。
公開されているウェブサイトであれば、
自動で情報を取得して知識として登録することもできます。
さて、あなたは今、AskDonaに知識を与えるところまできました。
回答を一般的な生成AIと見比べてみましょう。これは間違い探しのようなものです。
2 サポートFAQ.xlsx · タブ「保証」
検索のアニメーションは、生成AIのウェブ検索とよく似ています。
でもAskDonaが検索しているのは、あなたが登録した知識です。
AskDonaと生成AI、何が違うの？
AskDonaは、架空の情報を生成せずに、登録された情報から忠実に回答を生成します。社内で扱うAIだからこそ信頼できる回答をAskDonaは提供しています。
AskDonaは、登録された知識を横断的にみて回答をします。生成AIが一般的な情報を検索したとしても、深さと網羅性はAskDonaが高いのです。
あなたの質問は、他の人の質問とも違います。少し曖昧な表現や雑な質問でも、適切な情報量を提供できるのがAskDonaです。
さあ、ここからが本番です。
生成AIの時代、スピードは何よりも価値をもたらします。
AskDonaは、技術を提供することにより、あなたの組織の知識を活かし、
業務を前に進めるためにサポートをしています。
ここまでのAskDonaの基本は、理解いただけたかと思います。
実は、AskDonaの強さは、
実際の運用フェーズに入ったときにこそ
体感できる機能を、多く提供しています。
フォルダ階層をわけるような管理を、しなくていい。
基本的に分けなくても問題ありません。一箇所に全てのデータを入れていても、意味の通じない文章の混在は起こらず、情報が適切に整理されて回答が生成されます。
逆に、情報を細かく分けてしまうと、全体を横断して情報を探すときに困ってしまいます。
→ ひとつにまとめる
→ 別々に整理もできる
AskDonaを利用していると、こんなことに気づくかもしれません。
「知識として登録したデータを、カテゴライズしたい。」
ひとつの大きな知識のまま、
その中を整理したいときがあります。
人が意図した通りのカテゴリを付与して、生成AIに理解させることができます。これをAskDonaではメタデータ（保管情報）と呼びます。
このメタデータ、一つ一つ設定していくのは至難の技。永遠に時間がかかります。AskDonaは一括で付与できるから、楽に運用ができます。
いらないデータに気づいても、大丈夫。
運用していると、いらないデータを知識に登録していたことに気づくことがあるかもしれません。その場合でも、削除ボタンを押すだけで知識から削除されます。
逆に知識が欲しいと思ったら、またアップロードして、登録のボタンを押すだけで追加できます。
こんなとき、どうする？
あなたは、このストーリーをみている時、
組織の何を変えていきたいと思いましたか？
AskDonaは、お客様と成長しながら、今に至ります。そのユースケースは大きく2つ。
チャットボットとして
情報探索を効率化して、繰り返される質問を減らす。
プラットフォームとして
従来ひとが行っていた、知識が必要とされる業務を任せる。
生成AIの時代よく言われることを、AskDonaも提供しています。
でも、これだけではピンとこないのではないでしょうか。
実は、AskDonaが深く踏み込んでいるところは、
高度な技術や知識をもった人と同レベルの回答を提供することで、従来その人が関わっていた工数を削減している点になります。
- 情報の場所は「わかる人」にしかわからない
- 少し難しい回答は、技師が対応するフロー
- 情報がどこにあるのか、場所も示します
- 難しい回答も提供しています
- さらに、知り得た知識をもとに、実際に富岳を実行するコードの生成まできています
こうなると組織には、大きな変化が生まれます。
従来張り付いていないといけない業務が軽減され、他の業務に集中できるようになる。
次の効率化について、積極的に議論が生まれるようになる。
一つ解決することで、組織は前に前に進んでいく。