Teraverse

Generative AI Solution

生成AIソリューション開発

社内の知識を正確に引き出すRAGと、目標に向けて自律的に作業を実行するAIエージェント。京都大学との共同研究で培った実装ノウハウとGPT・Claude等の最新モデルを組み合わせ、問い合わせ対応の自動化から業務プロセスの効率化まで、実務に定着するAI活用を実現します。

Problem

解決する課題

情報の分散・検索の非効率

各所に散在する社内文書やマニュアルを横断検索し、出典付きで必要な情報を即座に引き出すAIソリューションを提供します。

ノウハウの属人化

ベテランの知識や対応履歴をAIが参照できる形に整え、誰もが同じ精度で判断・対応できる状態をつくります。

PoC止まりの停滞

京都大学との共同研究で培った実装ノウハウで最適なAIソリューションを提供。PoCから本番運用・定着までを一気通貫で伴走します。

不確実な投資対効果

計画から実行までを自律的に担うAIエージェントを提供。自動化によって実作業の工数を削減します。

定型業務の負担

転記・集計・調整等の繰り返し作業をAIエージェントによって自動実行し、重要なタスクに注力できる環境を整備します。

セキュリティへの懸念

機密情報を外部に学習させない設計とアクセス制御により、社内の情報を安全に扱えるAI環境を構築します。

Two Technologies

生成AIソリューションを支える2つの技術

01

RAG

社内文書やデータベースなど外部の情報源をAIが検索し、その内容を根拠に回答を生成する技術です。モデルが学習していない最新情報や専門知識も、出典付きで正確に扱えるようになります。

02

AIエージェント

与えられた目標に対してAIが自ら手順を計画し、ツールやシステムを操作しながら一連のタスクを自律的に遂行する技術です。単に応答するだけでなく、業務そのものを実行まで担います。

Process

開発・支援の流れ

01

課題ヒアリング・適用領域の選定

解決したい業務課題を整理し、効果が大きく実現性の高い適用領域を見極めます。

02

データ・業務分析

活用できる社内データや、人が行っている業務手順を分解・整理します。

03

開発・チューニング

RAGの構築やエージェントの開発を行い、検索精度・回答品質・動作を繰り返し調整します。

04

精度検証・改善

実業務を想定したテストで精度と安定性を検証し、定量評価をもとに改善します。

05

本番運用・継続改善

運用しながらログを分析し、データ更新とチューニングで精度を維持・向上させます。

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