「CalqMatch」:GPT-4とベクターDB、量子コンピュータ技術で衣食住からビジネス・プライベートまで網羅したマルチサイドマッチングプラットフォームの実証実験開始
OpenAI GPT-4、ベクターDB Pinecone、量子コンピューター Google Dwaveの最先端技術を結集
目次
「CalqMatch Platform」の概要
GPT-4とベクターDB、量子アニーリング技術の活用
時間と場所を含めた総合的なマッチングプラットフォーム
実証実験の目的と今後の予定
まとめとお問い合わせ先
「CalqMatch Platform」の概要
・人との対話から高度なレコメンドを行うに至るまでの概念図
「CalqMatch」は、従来の2サイドマッチングプラットフォームとは異なり、GPT-4と量子アニーリング技術、そして最先端のベクター検索エンジンを活用して、衣食住からビジネス・プライベートまで網羅したマルチサイドマッチングプラットフォームとしての実現を目指しています。従来のプラットフォームでは、消費者とプロバイダ間のマッチングが一対一の2サイドだけだったため、対象分野やニーズに制約があり、利用シーンが限定されていました。また、これまでのマッチングプラットフォームはシステムマッチングと仲介マッチングの2つに限られました。CalqMatchはこれを克服し、衣食住やビジネス・プライベートなど幅広い需要に応え、生成AIマッチングによるシームレスに連携するマッチングプラットフォームを提供します。ユーザーは個々のニーズや条件に基づいて最適なマッチング結果を得ることができ、それによりプロバイダもより多様な市場ニーズに対応することが可能となります。また、Pineconeのベクター検索エンジンにより、関連性の高い情報抽出が迅速に可能となり、時間や場所を考慮した柔軟なマッチング機能により、ユーザーフレンドリーな体験が実現されます。
・生成AIマッチングの概要
図における横軸縦軸
横軸:内部情報の豊富さ:マッチング対象者の声色、顔色、履歴書等の非定型情報など個人に紐付く情報の量
縦軸:外部情報の豊富さ:マッチング対象者に提案を行うための情報の量。例えばキーワード検索のために蓄えられているデータベースの情報などが相当する。
マッチング・レコメンドの種類
仲介マッチング:人を介在するマッチング。システムマッチングに比べて表情や声色など内部情報を獲得できるため本人をよく理解した上でマッチングが可能であるが、システム内にある膨大な情報をもとにした提案が難しく、また担当者の教育にコストがかかる。
システムマッチング:検索型やAIによるマッチングを含む。膨大な情報にアクセスした上でのマッチングが可能だが、アンケート形式の情報やシステムログによる個人情報までの取得になるため、仲介マッチングで実現可能な内部情報をリッチに獲得できない。
GPT-4とベクターDB、量子アニーリング技術の活用
「CalqMatch」は、OpenAI GPT-4の圧倒的な自然言語処理能力とPinecone等ベクターDB、そしてGoogle Dwave等による量子アニーリング技術を利用して、衣食住に関わる業界からビジネスやプライベートなど様々なシーンでのニーズに対応したマッチングを行うことを目指しています。これにより、従来のマッチングプラットフォームでは対応できなかった幅広いニーズに対応し、高いパーソナライズ性を兼ね備えたマッチングサービスを提供します。
・マルチサイドネットワークからリアルタイムに何万何億行というガントチャートを生成して時系列での高精度なレコメンドとマッチングを行うための概念図
ベクターDB
ヒト:人のみならずAI、ロボットなどのエージェントも含んだ上でのネットワークを指す。ここでは人間同士のネットワークとしてSNSネットワーク、男女間ネットワークなども包含される。
プロジェクト:ヒトの活動として様々なプロジェクトが生じ、プロジェクト同士も複雑なネットワーク構造を持つ。動的なモノ。
プロダクト:プロジェクトの結果生じる商品に相当する。例えば賃貸物件、書籍、映画等。静的なモノ。
テンソル型DB
ネットワーク同士の関係性の強さを示したもの。1つ1つの次元が1つのネットワークに対応する。
ガントチャート
図では各々のタスクに対して、いつからいつまでに誰(人やエージェントも含む)が担当するかを示したもの。膨大な行数のガントチャートは現在情報やAIの未来予測結果が更新されるたびにリアルタイムに変更される。高速な処理のために数理最適化技術と一部量子コンピューター(量子アニーリング技術を利用する)
・GPT-4とベクターDB Pineconeを活用し、顧客要望を整理し課題抽出と物件提案まで行う様子。
時間と場所を含めた総合的なマッチングプラットフォーム
さらに、「CalqMatch」では、ユーザーの利便性を追求し、時間や場所を考慮した高度なマッチングを可能とするべく研究開発を行います。これにより、例えば買い物や美容、賃貸などのライフスタイル面からビジネスやプライベートのコラボレーションまで、シチュエーションに応じた最適なマッチング結果を提供します。
・量子技術と自然言語処理技術を用いたスケジュール最適化ソルバー「CalqPM」のNotionへの出力結果
従業員情報と稼働時間情報からタスクマッチングとガントチャート生成を自動で行なった様子。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000082094.html
・量子技術と地図情報を活用したリアルタイム渋滞回避提案アプリの実証実験の例
・GPT-3技術、数理最適化技術と量子技術を活用して、フリーランス人材40人に対して数分でプロジェクトマッチングする様子。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000082094.html
当社では時間と場所における最適化において以下のような実証実験の実績があり、今回の実証実験ではこれら量子コンピュータ技術が適用されます。
実証実験の目的と今後の予定
この実証実験では、プラットフォームの有用性と信頼性を評価することが目的です。具体的には、以下の目標を達成することを期待しています。
各シーンでのマッチング精度の向上
時間・場所を考慮した効率的なマッチングの実現
マーケットプレイスでの競争力の強化
今後の実証実験対象は以下になり、複数企業と共同実証実験を開始します。
LINE、CalqWorksを活用した副業・フリーランスマッチングソリューション
LINEを活用した医療・美容マッチングソリューション
LINE、スマホアプリを活用した恋愛・婚活マッチングソリューション
Webアプリを活用したエンタメ、オフラインイベントのマッチングソリューション
AI文字起こし、議事録アプリを連携した社内FAQレコメンドソリューション
まとめ
総合的なマルチサイドマッチングプラットフォーム「CalqMatch」は、GPT-4とベクターDB、量子アニーリング技術を活用し、衣食住からビジネス・プライベートまで網羅した高度なマッチング・レコメンドサービスを提供します。この実証実験を通じて、CalqMatchが持つポテンシャルが明らかになり、多様な分野での普及が促進されることが期待されています。
実証実験のお問い合わせは以下よりお願いいたします。
kanri@kandaquantum.co.jp
[株式会社KandaQuantumについて]
社名:株式会社KandaQuantum
本社:102-0083 東京都千代田区麹町6-6-2 番町麹町ビルディング 5F
代表:代表取締役社長 元木大介
事業内容:2020年設立。2年半で20社以上の各業界の国内最大手企業から数億~数十億円の調達を完了したスタートアップまで、量子コンピューター、AI、クラウド、IoT等最先端技術を支援してきました。「協創の基盤を創る」をミッションにジェネレーティブAIや量子技術等を活用し誰もが自分の人生に熱中できる社会の実現に向け新たな価値を創出していきます。
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