生成AIを活用したAI駆動開発

生成AI + 高精度RAG + SELF-AI

SELFBOT開発実績、SELF-AIでの開発実績を活用し、
生成AIの個別連携開発や、
SELF-AIなどの開発に対応いたします。

SELF-AI + 生成AI

生成AI 個別開発

0からのRAG開発ではなく
すでに定評ある高精度RAGを活用可能です

生成AIの個別開発はお任せください。

自社開発のSELFBOTの生成AI開発のエンジニア、プロンプトデザイナー、
またSELF-AIの開発エンジニアによる
オリジナルのAI開発に柔軟に対応しております。

SELFにAIの開発を依頼するメリット

高精度のRAG技術を自社用にすぐに活用できる

コンサルティングによる開発では、ゼロからの開発が必要となり、生成AIのRAG（Retrieval-Augmented Generation）活用技術において遅れを取る可能性があります。一方、画像認識技術の開発や回答精度の向上といった難易度の高い技術的課題においては、既に保有しているノウハウを活用することで、低コストかつ迅速な対応が可能です。ノウハウを有し、最新の生成AI技術を理解した開発チームに任せることで、最適なシステム設計を導き出すことができます。

生成AIに関する、拡張機能をすでに有している

生成AIを単にセキュアな環境で利用するだけでなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術との連携を通じて、社内データのより効果的な活用を図るべきです。また、既存システムとの統合を進めることで、社内の生産性を迅速に向上させ、既存サービスに対しても的確に対応できるようにする必要があります。このためには、チューニングの簡便さ、データ学習の更新自動化、さまざまなデータ形式への対応など、拡張性が非常に重要となります。すでにSELFBOTで開発した要素を活用し、迅速な開発を実現いたします。

SELF-AIを同時に活用する場合のメリット

深いユーザー理解

150万ダウンロードを超えるSELFアプリで活用されているSELF-AIのテーマは、「深いユーザー理解」です。これは、単にユーザーの基本的な情報を記録するだけではなく、ユーザーの位置情報や時間帯に応じて変わる趣味や気持ち、必要としているものを多角的に把握することを指します。このようにユーザーを深く理解することで、その人の傾向や感情、生活スタイルをより正確に把握し、それに基づいて適切な提案ができるようになります。これにより、個々のユーザーに最適な提案を行うことが可能になります。

長期記憶

長期記憶とは、単なるデータの保存ではなく、ユーザーを長期間にわたって理解し、その傾向を継続的に把握することを意味します。多くのシステムではユーザーの履歴を単に記録するだけですが、長期記憶にはユーザーの行動パターンが隠れており、現在の行動の背景や理由を知るための重要な手がかりを提供します。SELF-AIでは、ユーザーの行動やアクションを通じて得られる情報を「アンカー」として蓄積し、それをリアルタイムでの提案に反映させるシステムを構築しています。この仕組みは、SELFアプリでも活用されています。

導入事例

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モチベーションを向上させながら、コンテンツをしっかりと消化してもらう

Benesse進研ゼミの教材がより活用されるために、生徒の生活や趣味趣向、性格などを把握し、ベネッセ社のノウハウを個別に最適化して提供するデジタル教材アシスタントです。高校生版サービスでは教科増により複雑化する教材や、学習情報や進路アドバイスなどの膨大なコンテンツを、生徒個々に合わせ最適化して案内するナビゲーションシステムです。