株式会社FRONTEOがKIBIT Libriaに生成AI連携機能を搭載、ドキュメント活用を意思決定支援へ拡張

株式会社FRONTEOは、非構造化ドキュメントデータを解析するAIソリューション「KIBIT Libria」に、生成AIとのAPI連携機能を搭載しました。「KIBIT Libria」で検索・抽出したドキュメントデータをもとに、生成AIによる要約・分析や類似事例を踏まえた対応策の提案までを一貫して行えます。社内ドキュメントの活用を「検索」から「意思決定支援」へと拡張するものです。

生成AIの企業活用が急速に広がる一方、社内データを正確かつ安全に活用するための仕組みの整備が多くの企業で課題となっています。企業内に蓄積されたドキュメントから必要な情報を見つけ出しても、その内容の読み解きや分析には依然として、多大な時間と専門知識を要します。

株式会社FRONTEOは、独自の方程式駆動型AI「KIBIT」が持つ高精度な文書解析力と、LLM（大規模言語モデル）を活用した生成AIを掛け合わせることで、新たなソリューションを提供します。今回搭載された機能は、主に次の3点です。

• 「KIBIT Libria」の検索・抽出結果をもとに生成AIが要約を作成し大量文書の内容理解を支援
• 類似事例を横断的に分析し共通する原因の特定や新たな対応策を提案
• KIBITが事実データを正確に抽出した上で生成AIに渡すことでハルシネーションリスクを低減

KIBITが、実際のドキュメント（事実データ）を正確に抽出した上で生成AIに渡すため、ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）リスクを低減します。生成AI連携機能の搭載により、企業における知見やノウハウの共有・再活用を促進し、業務判断の迅速化やナレッジマネジメントの高度化を支援します。

活用例として、国土交通省「リコール・改善対策の届出」（令和8年分）をサンプルデータとして登録した画面が公開されています。大量のドキュメントに含まれる類似の不具合事例から共通点や原因をAIが分析し、対応策を提案する動作が確認されました。

「検索できても使えない」という壁は、マーケティング業界でも長く語られてきたテーマです。競合調査や顧客インタビューの議事録など、社内に蓄積されたドキュメントを横断的に分析して示唆を引き出すプロセスは、依然として人手に頼る部分が大きい状況が続いています。

マーケティング業界の文脈に置き換えると、KIBITによる事実抽出を前段に置くことでハルシネーションリスクを低減する設計は、生成AIの信頼性をどう担保するかという業界横断の議論に対するひとつの実装回答として注目される動きです。

「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」と呼ばれるアプローチは広く知られるようになりましたが、社内文書への適用では検索精度そのものがボトルネックになるケースが多いのではないでしょうか。独自AIによる高精度な文書解析と生成AIを組み合わせる本設計は、その課題に対して実務的な解決策を提示するものとして、業界全体の動向としても注目される取り組みです。

References

1. ^ PR TIMES. 「FRONTEO、非構造化ドキュメントデータを解析するAIソリューション「KIBIT Libria」に生成AI連携機能を搭載 | 株式会社FRONTEOのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000728.000006776.html, (参照 26-05-23).

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