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株式会社Bocekが、全65社のRAG導入事例をまとめたカオスマップを公開

「RAG導入は、社内向け公開→一般公開が定石。」など分析結果をまとめたレポート資料も公開!

株式会社Bocek

株式会社Bocekが、公開情報をもとに調査した、RAGの全12業種・65社・79ユースケースをまとめた「RAG導入事例・ユースケースカオスマップ」を公開しました。

※今回の調査は"公開情報のみ"をもとに実施しています。

RAGとは・・・LLMによるテキスト生成と信頼できる外部情報からの検索を掛け合わせることによって、ハルシネーション(生成AIが嘘をつくこと)のリスクを低減するフレームワークのこと。

また、Bocekのコンサルタントが今回の調査結果をもとに作成した、「RAG導入は、社内向け公開→一般公開が定石。」などの分析結果をまとめたレポート資料も以下のフォームからダウンロード可能です。

以下のフォームにご回答いただくと、以下の3つをメールにてお送りいたします。

  • ①RAG導入事例・ユースケースカオスマップ高画質版PDF

    ②カオスマップ掲載リストExcelシート(各リリースのurl・概要付き)

    ③RAG導入事例分析レポートPDF

回答フォーム:https://forms.gle/u81GUSWU98PhZcQ86

◾️本カオスマップについて

本カオスマップは、各社Webサイトやプレスリリース等の公開情報を元に、株式会社Bocekが独自に調査を行い、RAG導入を行っている企業を以下のカテゴリに分けて掲載しています。

<業種>

金融、商社・小売、IT・通信、広告・マスコミ、人材・教育、インフラ・交通・物流、不動産・建築、旅行・観光、医療・福祉、コンサル・シンクタンク、製造メーカー、化学メーカー

<RAGに活用しているデータ種類>

公開情報、Q&A、製品・サービス情報、過去事例、社内汎用データ(マニュアル・規程・社内チャット履歴)、社内業務特化データ(技術文書・ノウハウ・顧客情報)、不明

※株式会社Bocek独自調査による掲載のため、網羅性・正確性を保証するものではありません。

カオスマップの表記に問題がある場合は、お手数ですが、下記までご連絡頂けますと幸いです。

mail:info@bocek.co.jp

◾️カオスマップ公開の背景

生成AIの導入が進む中で、最近ではRAG(Retrieval-Augmented Generation)を併せて導入する企業が増えています。これは、生成AIが一般的な情報をもとに回答を生成するため、企業ごとの業務に適した情報を得るには、自社データベースとの連携が必要になるからです。

弊社のクライアントからも、RAGを活用した具体的なユースケースに関する問い合わせが増えており、これに応えるために今回「RAG導入事例・ユースケースカオスマップ」を作成しました。同様のニーズをお持ちの企業様には、ぜひご活用いただき、自社の業務にどのように役立てられるかをご検討いただければ幸いです。

◾️調査結果

☑︎Point①:RAG導入企業数は、1位「IT・通信」26社(40%)、2位「金融」15.38%、3位「商社・小売」7.69%。(公開情報のみをもとに計測)

・開発力のあるIT・通信業界が最もRAG導入が進んでおり、比較的ハードルの高い一般公開を行っている企業も多い。(一般公開27企業のうち、18企業 / 66.7%がIT・通信業界)


・金融業界には、取引履歴や顧客情報、金融商品情報など、RAGとの相性が良いデータが豊富にあり、業界の性質上、これらのデータがしっかりと集約されていることが多い。また、これらのデータは行員の業務や顧客対応において頻繁に活用する必要があるため、RAGの導入が進んでいると考えられる。

☑︎Point②:RAGは「社内向け公開」→「一般公開」が定石となっている。

・RAGの導入企業のうち、社内公開38企業(58.46%)、一般公開企業(41.54%)となっている。

・RAGは新興技術であるため、まずは、試験的に行うことができる・リスクを低減できる社内利用から開始している企業が多くなっていると考えられる。

☑︎Point③:RAGに活用されるデータの種類別ユースケース数は、1位「社内汎用データ」24.05%、

2位「社内業務特化データ」 13.92%、3位「公開情報」 11.39%。

Point③-1:社内汎用データ→社内業務特化データが定石
・社内汎用データ(社内のマニュアル・規程類・社内チャット履歴)を読み込ませての活用は最も取り掛かるハードルが低く、RAG導入企業の多くがはじめの一歩として取り組んでいる。

・社内汎用データで検証を行い、よりインパクトのある社内業務特化データ(技術文書・ノウハウ・顧客情報)に取り組むという流れが多い


Point③-2:問い合わせ対応は、公開情報→Q&A、製品・サービス情報が定石

・公開情報、Q&A、製品・サービス情報についてはいずれも対顧客でのRAG導入が想定されるが、まずは公開情報で検証を行い、そのあとにQ&Aと製品・サービス情報を追加するというケースが多い。

Point③-3:過去事例の活用はハードルが高く、まだ取り組み企業は少ない
・過去事例を活用したRAGの取り組み企業は、公開情報から確認できる範囲では1社のみと、少なくなっている。

☑︎表データ

RAG導入企業の業種別割合と、RAGユースケースの活用データ別割合が一覧でまとまった表です。

◾️「RAG導入事例分析レポート」は以下の回答フォームからダウンロードが可能です。

※RAG導入事例カオスマップ高画質版・RAG導入事例掲載リストExcelシート付きです。
(本リリース上部の特典内容と同じなので、重複してダウンロードする必要はありません。)

回答フォーム:https://forms.gle/u81GUSWU98PhZcQ86

◾️会社概要

名称 :株式会社Bocek
本社所在地:東京都港区芝浦3-3-6 東京工業大学キャンパス・イノベーションセンターINDEST403

大岡山本店所在地:東京都大田区北千束3丁目20-8 スターヴァレーパートII
代表者 :代表取締役CEO 沖村 昂志
創業日 :2022年6月21日
事業内容:生成AI特化の戦略コンサルティング事業/生成AI基盤チャットボット「AmyChat」の開発/生成AIメディア『PROMPTY』運営

会社HP:https://bocek.co.jp/

◾️本件に関する問い合わせ

会社名:株式会社Bocek

名前:沖村 昂志

E-Mail:info@bocek.co.jp

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キーワード
生成AI
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プレスリリース素材

このプレスリリース内で使われている画像ファイルがダウンロードできます

会社概要

株式会社Bocek

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URL
https://bocek.co.jp/
業種
情報通信
本社所在地
東京都大田区北千束 20-8 スターヴァレーパート2-1F
電話番号
070-4511-7213
代表者名
沖村 昂志
上場
未上場
資本金
80万円
設立
2022年06月