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GenAI エンタープライズサーチ
クライアント
本プロジェクトのクライアントは、貧困、ガバナンス、環境問題などの分野で150カ国以上に展開する国際的な政府間組織です。ジェンダー平等と女性のエンパワーメントを重点領域としており、世界規模で活動を展開しています。
業界
公共部門／政府機関
提供内容
このGenAI検索ソリューションは、グローバルなジェンダー平等に関する膨大かつ複雑なデータセットに対し、関係者の検索体験を一新しました。大規模言語モデル（LLM）、検索拡張生成（RAG）、SQL生成を組み合わせることで、迅速・高精度・コンテキスト認識型の検索結果を実現。意思決定者や政策立案者、分析担当者は、ジェンダー関連の資金提供先、女性・平和・人道支援に関する財務レポート、制度的成果の追跡など、重要なインサイトを効率よく取得できます。複雑な問い合わせも自然言語で簡単に処理でき、検索スピードと精度が飛躍的に向上。より迅速かつ確実な意思決定を支援します。
ビジネス上の課題
- 既存の検索機能は従来のキーワードベースであり、複数分野にまたがる膨大で複雑なデータセットから有用な情報を見つけるのが困難
- 構造化データと非構造化データの両方を含む大規模データベースの管理により、正確な検索には手作業と技術的知識が必要
- クエリ処理の非効率性により、情報取得に時間がかかり信頼性の低下
- 厳格なデータプライバシーとセキュリティ要件により、従来の検索手法では効果的な情報管理が困難
- 一般的な検索ツールでは、必要な情報が欠落または不適切な結果しか得られず、何度もクエリの修正が必要
- 旧システムの応答時間が遅く、迅速な意思決定や報告業務に支障をきたしていた点
ビジネス要件
クライアントは、透明性ポータル上でのデータ検索体験を最適化するため、生成AIを活用した検索モジュールを求めていました。新システムには、既存のデータソースとのシームレスな統合、高速な検索性能、そして高度なセキュリティ対応が求められました。
QBurstの提供ソリューション
GenAI検索ソリューションは、以下の3フェーズからなるロードマップに基づいて構築されました：
- SQLジェネレーター： ユーザーの自然言語リクエストを正確なデータベースクエリに変換するモジュールを開発
- 類似検索エンジン： ベクトルベースの類似検索を実装し、ナレッジベースから関連情報を迅速に特定
- LLMルーター＆統合処理エンジン（Text & SQL）： クエリの種類に応じて、テキスト分析またはSQL処理を自動で振り分け、最適な応答を生成
この多層的なアプローチにより、ユーザーはデータベースの構造やクエリ言語の知識がなくても、自然言語で情報を簡単に検索できるようになりました。検索処理の自動ルーティングと高度な言語モデルの活用により、常に最も効率的で正確な検索結果を提供します。
ビジネス上の成果
- 複雑な情報の取得にかかる時間を85%短縮し、情報アクセスを高速化
- 意思決定支援を強化し、データへのアクセス性を向上
- 多言語対応により非英語話者のチームメンバーの利便性が大幅に向上
- データに基づくインサイトにより、プログラムや地域横断での傾向把握が容易に
- ドナー向け報告を改善し、関係者への正確かつ迅速な情報提供を実現
- ナレッジ共有を促進し、組織全体でのプログラムと成果の可視性を向上
- スケーラブルで安全な設計により、将来的な拡張とセキュリティ規制への準拠を確保
主な機能
- インテリジェントなGenAIクエリルーティングが最適な処理方法を自動判定
- 自然言語処理により複雑な会話型クエリを理解
- 多言語対応により複数言語でのクエリ処理を実現
- 文脈を考慮した回答で、質問の背景まで理解
- 動的SQL生成により自然言語を最適化されたDBクエリに変換
- ベクトル検索でナレッジベースから関連情報を高速抽出
- 高性能アーキテクチャにより大規模処理でも速度を維持
- エンタープライズグレードのセキュリティで機密データを保護
- クリック可能な用語でインタラクティブなインサイト探索が可能
- 賢いクエリ補正で曖昧なリクエストの精度を向上
- 会話型検索により直感的なユーザー体験を提供
- マルチパートクエリで複雑な情報要求に対応
- GenAI最適化によりスピードと精度を強化
- データを可視化して分析しやすくするグラフィカルインサイト
テクノロジースタック
- Azure OpenAI
- LLMs
- RAG
- Python
- FastAPI
- pgvector
- LangChain
- LlamaIndex
- PostgreSQL
- MongoDB
- プロンプトエンジニアリング
- Azure API Management
- Azure Pipelines
- 再ランク処理（Re-ranking）
ビジネス上の課題
- 既存の検索機能は従来のキーワードベースであり、複数分野にまたがる膨大で複雑なデータセットから有用な情報を見つけるのが困難
- 構造化データと非構造化データの両方を含む大規模データベースの管理により、正確な検索には手作業と技術的知識が必要
- クエリ処理の非効率性により、情報取得に時間がかかり信頼性の低下
- 厳格なデータプライバシーとセキュリティ要件により、従来の検索手法では効果的な情報管理が困難
- 一般的な検索ツールでは、必要な情報が欠落または不適切な結果しか得られず、何度もクエリの修正が必要
- 旧システムの応答時間が遅く、迅速な意思決定や報告業務に支障をきたしていた点
ビジネス要件
クライアントは、透明性ポータル上でのデータ検索体験を最適化するため、生成AIを活用した検索モジュールを求めていました。新システムには、既存のデータソースとのシームレスな統合、高速な検索性能、そして高度なセキュリティ対応が求められました。
QBurstの提供ソリューション
GenAI検索ソリューションは、以下の3フェーズからなるロードマップに基づいて構築されました：
- SQLジェネレーター： ユーザーの自然言語リクエストを正確なデータベースクエリに変換するモジュールを開発
- 類似検索エンジン： ベクトルベースの類似検索を実装し、ナレッジベースから関連情報を迅速に特定
- LLMルーター＆統合処理エンジン（Text & SQL）： クエリの種類に応じて、テキスト分析またはSQL処理を自動で振り分け、最適な応答を生成
この多層的なアプローチにより、ユーザーはデータベースの構造やクエリ言語の知識がなくても、自然言語で情報を簡単に検索できるようになりました。検索処理の自動ルーティングと高度な言語モデルの活用により、常に最も効率的で正確な検索結果を提供します。
ビジネス上の成果
- 複雑な情報の取得にかかる時間を85%短縮し、情報アクセスを高速化
- 意思決定支援を強化し、データへのアクセス性を向上
- 多言語対応により非英語話者のチームメンバーの利便性が大幅に向上
- データに基づくインサイトにより、プログラムや地域横断での傾向把握が容易に
- ドナー向け報告を改善し、関係者への正確かつ迅速な情報提供を実現
- ナレッジ共有を促進し、組織全体でのプログラムと成果の可視性を向上
- スケーラブルで安全な設計により、将来的な拡張とセキュリティ規制への準拠を確保
主な機能
- インテリジェントなGenAIクエリルーティングが最適な処理方法を自動判定
- 自然言語処理により複雑な会話型クエリを理解
- 多言語対応により複数言語でのクエリ処理を実現
- 文脈を考慮した回答で、質問の背景まで理解
- 動的SQL生成により自然言語を最適化されたDBクエリに変換
- ベクトル検索でナレッジベースから関連情報を高速抽出
- 高性能アーキテクチャにより大規模処理でも速度を維持
- エンタープライズグレードのセキュリティで機密データを保護
- クリック可能な用語でインタラクティブなインサイト探索が可能
- 賢いクエリ補正で曖昧なリクエストの精度を向上
- 会話型検索により直感的なユーザー体験を提供
- マルチパートクエリで複雑な情報要求に対応
- GenAI最適化によりスピードと精度を強化
- データを可視化して分析しやすくするグラフィカルインサイト
テクノロジースタック
- Azure OpenAI
- LLMs
- RAG
- Python
- FastAPI
- pgvector
- LangChain
- LlamaIndex
- PostgreSQL
- MongoDB
- プロンプトエンジニアリング
- Azure API Management
- Azure Pipelines
- 再ランク処理（Re-ranking）
