仕事のAI
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企業内に散在しているナレッジや
ドキュメントをAIで利活用
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仕事のAIとは

企業に日々蓄積されるデータを、
リコー独自の自然言語処理AI技術で、体系化して活用できるデータへ。
「仕事のAI」は、お客様個々の課題やニーズに寄り添い、
データの整理分析から活用まで、
企業のビジネス変革を様々なフェーズからAIでサポートします。

よくある課題

企業に日々蓄積されるドキュメントデータをAIで最大限に活用しませんか？
「仕事のAI」はドキュメントに関わるこのような課題を解決します。

"仕事のAI"のソリューション

営業提案で「おすすめの商品を教えてください」といったあやふやな内容の問いかけでも関連する資料をピックアップしてくれるので、提案に必要な情報がすぐに見つかります。社内申請で転勤手当を知りたい場合に、社内の情報に基づいた回答を返してくれます。また、「機械の誤操作が原因のヒヤリハット事例を挙げて」といった質問の場合、検索ワードと類似の内容を特定し、過去事例を集めてくれるので、必要な類似事例がすぐに見つかります。
RAG(検索拡張生成)技術

RAG(検索拡張生成)は、LLM(大規模言語モデル)による結果を最適化するプロセスです。LLMの膨大な事前学習データだけでなく、企業固有のデータ等もベクトル化しておくことで、入力（クエリ）のベクトルと照合して最適な結果を導き出します。モデルを再学習することなく、特定の分野や組織の内部ナレッジに拡張できるので、より正確でカスタマイズされた独自の生成AIシステムにすることができます。
リコーは、長年お客様の業務やデータに関わってきたことで、ドキュメント分析に対応できる豊富な知識と経験を有しており、ドキュメントの構造化技術で最適なAIインテグレーションを実現します。

データを取り込み、前処理として検索しやすい形に変換しデータ化、そのデータを生成AIが参照し質問に回答します。

Difyとは？

生成AI・LLMをつなげて、自分でAI開発を行えるプラットフォーム
ローコード・ノーコードで開発が可能
パーツをつなげて簡単にAIアプリ開発を実現
パーツをつなげて簡単にAIアプリ開発を実現

Difyでできること

様々な業種・業務シーンで、「自分のためのAIツール」 を作成できます。
営業・マーケティング担当者向け
営業・マーケティング担当者向け

生成AIをつなげて
市場調査レポートツールを作成

アプリ開発者向け
アプリ開発者向け

LLMを組み合わせて
AIアプリを作成

市場担当者向け
市場担当者向け

生成AIをつなげて
市場分析AIツールを作成

RICOH オンプレLLMスターターキットとは？

リコーはお客様でオンプレLLMを運用開始する際に必要なハードウェア設備～AI機能を提供し
オンプレLLMの環境構築～導入支援、運用支援まで一元的にご支援しております。

RICOH オンプレLLMスターターキットとは？

RICOH オンプレLLMスターターキットの特長

  • 高セキュリティ

    オンプレミスの完全プライベート環境で稼働し
    生成AIを安心安全にご利用可能

  • 低コスト

    自社インフラとして利用でき、従量課金なく
    生成AIを使い放題の環境をご提供

  • 高性能

    高い日本語性能を持つリコー製LLMを
    業務で自由にご利用可能

  • 活用の自由度

    ノーコードAIアプリ開発ツールをUIとし
    非技術者でも簡単にAIのご利用が可能

プライベートLLM
業種業務に合わせて利用できるリコー製LLMベースのサービス
よりセキュアに、お客様の業務に特化したAIソリューションを、リコーが開発したLLMをベースに
ご提供するサービスです。
業務改善を進めたいが、
AIが活用できるか・どのように進めたらいいかわからない
リコーが導入から開発まで
トータルでサポートいたします！
AI導入サポート
  • データ活用、AI導入のご検討を支援します
    ヒアリング、要件定義、工数見積り、効果測定など各種サービスを試用しながら、導入への検証が可能
  • 期間・費用・サポート範囲・試用環境など柔軟に対応いたします。まずはご相談ください。
リコーが目的・スコープの確認、データ分析・要件定義、試用システム構築・検証をし、導入内容の提案をします。
FAQの網羅性の把握
  • FAQが用意されている内容と、実際のVOCの状況を2つの観点で確認できます。
    これにより、問い合わせが多いにも関わらず、“FAQの網羅がされていない状況”の把握などが容易になります。
  • FAQが用意されているにも関わらず、問い合わせが多い内容はFAQの見直しにつなげたり、販売時の説明の強化など顧客満足の強化を図るための客観的なデータとして活用可能となります。
保険会社の例として、給付金、契約者貸付、未納保険料、保証内容、保険商品、返戻金、書類発行のカテゴリに対して、FAQがどこに用意されているか、問い合わせがどれくらいあるかの分布図
クラスタリング技術

クラスタリングとは、データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けする手法です。​
事前に用意された教師データを学習することなく、データを元にテキストの意味の近さや特徴を学習してグループ分けするので、内容ごとの分布を可視化したり、​二種類のデータ群の分布を重ねて可視化するなどができます。
クラスタリングによってできた、似たもの同士が集まったグループのことをクラスタと呼びます。​​

インプットデータから学習をして、意味の近さでグルーピング
保険業界の問い合わせ内容をクラスタリングすることで、類似するグループに分類します。

活用方法は様々！

コールセンターで活用すると・・・　
⇒コール履歴をAIが自動分類し、分類作業の手間が削減。新たに分類について教育する手間が不要に
品質部門で活用すると・・・
⇒品質情報を原因別に分類している作業を自動化。作業時間の削減により、原因分析に注力可能に
例えば営業日報で活用した場合、日々の活動状況を簡単に可視化
テキスト分類AIによるAIモデル作成の流れ
アップロードされた営業日報データを、AI推論学習サービスで分類することで日々の活動状況を可視化します。
RICOH kintone plusと連携した場合
RICOH kintone plusと連携することでアプリ内で分類したり、ダッシュボードで通知することができます。
テキスト分類AI ノーコード開発ツール

AIを企業が業務で使うには、企業や業界固有の用語などをAIに学習させる必要があります。そのためにはデータの準備や学習させるための時間、コスト、専門知識が課題となっていました。
リコーは、テキスト分類において、これらの作業をお客様自身で容易に行えるツールを開発しました。
特別な知識がなくても、テキストとその分類カテゴリーをExcelデータで作成してアップロードするだけで、企業独自のテキスト分類用AIモデルを作成することができるようになります。

自社データのテキストと分類カテゴリーをExcelデータで作成してアップロードするとAIが学習し、企業独自のテキスト分類用AIモデルを作成することができます。
「仕事のAI」 お客様の声 (VOC) シリーズ
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