こんにちは、稗田利明です！
日立製作所と日本オラクルは、Oracle DatabaseとOracle Cloud Infrastructure（OCI）を活用した生成AIの協創プロジェクトを実施し、企業内の多様な業務データに基づいて回答する生成AIエージェントを開発しました。このプロジェクトは、Oracle Database 23aiに搭載された生成AI用ベクトル検索機能に着目し、基幹システムへの利用を検討することを目的としていました。
開発されたAIエージェントは、従来のベクトル検索機能に加え、ユーザーの質問からSQL文を自動生成し、リレーショナルデータベースに格納された情報をSQL検索する機能を備えています。これにより、エージェントAIがユーザーの質問に応じて最適な検索方法を自動選択するため、ユーザーは検索方法を意識せずに容易に情報を得られるようになりました。
このAIエージェントはOracle Database 23aiとOCI上に実装され、従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）のような非構造データ（テキストデータ）のベクトル検索だけでなく、表形式などの構造化データに対するSQL検索にも対応しています。これにより、業務データベースに格納された多様なデータも活用し、複雑な質問に対しても高い精度で回答を生成することが可能となりました。
プロジェクトは若手社員を中心としたチームにより3カ月で完了し、データサイエンティストとクラウドソリューションエンジニアが協力して、ユースケースの検討から実装までを迅速に進めました。全国に工場や店舗を展開する家電メーカーの在庫管理をユースケースとして、実業務データを用いた検証を実施したところ、Oracle DatabaseとOCIを基盤としたRAG構成による生成AIエージェントを構築することができました。その結果、複雑な質問にも対応し、82%という高い回答精度を達成したとのことです。
この開発により、企業は自社の業務データを活用した高精度な生成AIシステムを構築できる可能性が示されました。今後、このような技術が様々な業界で活用され、業務効率の向上や意思決定の支援に貢献することが期待されます。
Citations:
[1] https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/ai-vector-search/ai-vector103-basics/
[2] https://it.impress.co.jp/articles/-/26315
[3] https://qiita.com/sh-sho/items/ed6d4593b3f26243f230
[4] https://www.oracle.com/jp/database/ai-vector-search/
[5] https://qiita.com/ryotayamanaka/items/156932a48e65d3ddc5ac
[6] https://developers.gmo.jp/technology/44849/
[7] https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/ai-vector-search
[8] https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/ja-general-availability-of-ai-vector-search-in-23ai
