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大規模言語モデル(LLM)のビジネス実装サービス

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LLMのビジネス応用への期待とその実現

これまでの300社以上に渡るAIを活用したDX支援実績と
独自に進めてきた研究開発(※)のナレッジを活かして

”LLM”のビジネス実装を一気通貫でご支援します

(※)2022年7月、先駆けて国内最大規模の13Bパラメータによる予備学習を完了した日本語版  GPTモデルを発表しました。(詳細はこちら

ABEJA LLM series

「ABEJA LLM Series」では、LLMのビジネス導入においてこれまでに得たDX/AIの導入ナレッジや、ABEJA独自のLLM研究開発ナレッジを基に、貴社ビジネスへのLLMの「導入」、「開発・実装」、「利活用」を一気通貫で推進します。

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※HITL = Human-in-the-Loop(ヒューマン・イン・ザ・ループ)
 AI を活用したシステムに人が介入し連携することで、より高い精度、効率的なAIシステムの運用を目指すもの。

ABEJA LLL Series
Why ABEJA LLM Series

Why ABEJA LLM Series

LLMはビジネスへの応用可能性は非常に高く、一方でリスクを包有します。

LLMのビジネス実装を適切に行っていくには、以下3つの実績・ナレッジが必要と言えます。

LLM​の研究開発による技術応用力

  • 既存システムやABEJAの培ってきたAIモデルとの組み合わせなどにより、LLM導入の幅と効果を最大化

  • LLMの強みや弱みを熟知をしたプロフェッショナルによる、LLM活用アドバイザリング・導入アセスメント・実装

去300社以上のDX推進を支援してきたビジネス企画力・実装能力

  • 企業様の経営層に伴走したDX戦略コンサルティング

  • 業務プロセスレベルまで、LLMの詳細な活用に関するコンサルティング

AI活用に対する倫理・セキュリティ・プライバシー対応力

  • AIの挙動がもたらす倫理的問題に対策として、倫理アセスメント・AIガバナンス構築のご支援

  • 機密情報・個人情報の流出対策として、ABEJAが独自に開発したフィルタリング機能の提供

ABEJAはこれら全てのナレッジを保有し、様々なLLM活用におけるご支援が可能

これまでのABEJAが実施してきた
LLM研究開発実績

ABEJAは将来の技術トレンドを先読みし、
アライアンス・関連技術研究・技術リスクと対策研究について、先駆けて実施してきました。

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これまでのABEJAが実施してきたLLM研究開発実績

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資料例1.png

サービス内容と進行プロセス

DX戦略策定、BPR・業務改革、人材育成・教育、ABEJA LLM Seriesはそれぞれ別個にサービス提供が可能です。
ABEJA LLM Series単体のサービスでも、業務把握・整理を行いながら課題解決方法としてLLMの導入が適しているのか検討・評価した上で、要件や活用データに応じ段階的にモデル構築を進めていくことが想定されます。

DX企画推進​支援サービス

DX企画策定​(ビジネス企画)

BPR・業務改善

人材育成・教育​(リテラシー向上)

ABEJA LLM Series

(ビジネス実装)

技術及びデータアセスメント

モデル検証・​要件定義

システム開発

運用・保守

ABEJA
LLM Series

サービス内容と進行プロセス

LLMの業務活用におけるユースケース

LLMの業務活用では、大規模な情報や専門分野情報を効率的に活用することが可能となります。
業務改善を目的としてLLMを業務プロセスに組み込む事で、業務効率に対し大きな効果を発揮します。

ユーザーの問いや要求に対し、関連性の高い情報を提供することで、より効率的な意思決定が可能になります。

営業

  • 条件に応じた商品やサービスのレコメンド

  • ​新入社員やアルバイト支援としてのレコメンド など

​コールセンター

  • 問合せ対応の自動化

  • 回答時のリアルタイムなレコメンド など

​コンテンツ案内

  • 好みに合わせた、映画や音楽などのコンテンツレコメンド など

※弊社は上記ユースケースに限らず、企業様の状況に応じたLLMの活用をご提案致します。

​ユースケース詳細

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ナレッジ検索

社内に散在する内部文書や過去のプロジェクト情報などから、関連性の高い情報を素早く抽出することができます。それにより、様々な業務領域において、業務速度や効率を改善することが可能です。

LLMの品質とセキュリティリスク

AIによる誤った判定、機密情報漏洩、プライバシーの侵害は、
業務へのAI導入を推進する企業にとって大きな課題となっています​。

ABEJAはこれら課題に対策できるノウハウを保有しています。

AIの挙動が引き起こす問題例

AIの誤答による業務影響

​(ハルシネーション問題)

​プロンプトインジェクション

(有害な情報生成などの悪用や誤用など)

情報漏洩

​(学習データ・インデックスの流出含む)

プライバシーの侵害

​(個人データの違法な利用など)

​セキュリティ

​品質

​潜在する様々なリスク例

コンプライアンスリスク

​情報セキュリティリスク

業務・システムリスク

​レピュテーションリスク

※AI倫理のアセスメント・ガバナンス構築に関するコンサルテーションサービスも提供しています。(詳細はこちら

LLMの品質とセキュリティりすリスク
よくある質問

よくある質問

  • データサイエンティスト、機械学習エンジニアが社内にいませんが、AI モデルを作成できますか?
    ABEJA Platformであれば、 誰でも簡単にAIのモデル作成と業務への組み込みが可能です。
  • アノテーション作業やデータ作成は誰が実施するのでしょうか?
    ABEJA PlatformのAnnotation機能を使って自分達でアノテーションすることも、 委託サービスを利用してABEJAへアノテーションやデータ作成をお願いすることも可能です。
  • モデルの精度は100%になりますか?
    ABEJAが保有するBPOの仕組みを使い、モデルの出力結果を人が即時に精度担保することで、精度100%の状態でモデルを活用することが可能です。
  • 特殊な分析やモデル開発をお願いできますか?
    お客様の個別のニーズに特化した特殊なモデル開発やデータ分析なども行っております。
  • そもそもAIで何をしたらいいか分かりません。
    AIを導入すると大きく効果が出る部分の特定やAIを活用した新規事業案の立案など、 ABEJAはコンサルティング業務としての支援も可能です。
  • 導入実績はありますか?
    主に小売業・製造業のお客様を中心に、 既に100社以上200プロジェクトの企業への導入実績がございます。

まずは内容を知りたい

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