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12/23/2023

【生成AI関連最新情報】マイクロソフトのGPT-RAGが示す新たな可能性【2023年12月】

 
【生成AI関連最新情報】マイクロソフトのGPT-RAGが示す新たな可能性【2023年12月】
こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
​
弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

生成AIの世界はまさに日進月歩です。マイクロソフトが2023年12月18日に発表したGPT-RAGは生成AIのビジネス活用に大きな影響を与えそうです。GPT-RAGは、Azure OpenAIを使用した大規模言語モデル(LLM)を使用したプロダクトの展開用に設計されたソリューションアクセラレータで、強力なセキュリティフレームワークとゼロトラスト原則を採用しています。これにより、機密データが最大限に保護されます。

この記事では、GPT-RAGの詳細とそのビジネスへの応用について深く掘り下げます。​
スクーティーの生成AIコンサルティングサービス

​GPT-RAGの概要と特徴

​GPT-RAGの概要と特徴

GPT-RAGの概要

GPT-RAGは、Microsoft Azureが開発した最新の生成AIソリューションであり、大規模言語モデル(LLM)の生産展開に特化したリファレンスアーキテクチャを提供します。

生成AIの基本に関しては、「【生成AI入門】わかりやすく解説:テキストと画像生成の世界」の記事を御覧ください。

このツールの最大の特徴は、そのセキュリティフレームワークとゼロトラスト原則にあります。具体的には、Azure Virtual Network、Azure Front Door with Web Application FirewallなどのAzureセキュリティサービスを利用して、機密データの管理と保護を強化しています。

また、GPT-RAGは自動スケーリング機能を備えており、需要の変動に応じて計算リソースを調整できます。これにより、高負荷時でも安定した性能を維持し、企業の業務における生成AIの活用を支援します。

GPT-RAGの導入により、企業は生成AIの能力を最大限に活用しながら、データの安全性とシステムの信頼性を確保できるようになります​​​​​​。

GPT-RAGのセキュリティ上の特徴

GPT-RAGは、Microsoft Azureが開発した大規模言語モデル(LLM)の展開に特化したソリューションであり、強力なセキュリティフレームワークを備えています。

このツールは、ゼロトラスト原則に基づいて設計され、敏感なデータの管理と保護を強化します。具体的には、Azure Virtual NetworkやAzure Front Door with Web Application Firewallなどのセキュリティサービスを使用して、機密データを保護します。

​さらに、GPT-RAGには自動スケーリング機能が組み込まれており、負荷の変動に応じてシステムの性能を維持します。これにより、企業は安全性を確保しながら生成AIを効率的に活用できます​​​​​​。

GPT-RAGのセキュリティ以外の機能上の特徴

GPT-RAGはセキュリティ機能に加え、多くの機能上の特徴を持ちます。主に以下の点が注目されます:

自動スケーリング機能:需要に応じてリソースを自動調整し、高負荷時でも安定したパフォーマンスを提供します。
モニタリングシステム:Azure Application Insightsを使用したモニタリング、分析、ログによりシステムのパフォーマンスを詳細に追跡します。
データ取り込みとオーケストレーション:Azure OpenAIを活用したデータの最適化と、一貫性のあるユーザーインタラクションを保証します。
ユーザーフレンドリーなフロントエンドアプリ:Azure App Servicesを用いたスムーズで拡張性のあるUIを提供します。
​
その他、様々なAzure AIサービスやCosmos DBとの互換性などの特徴により、GPT-RAGは企業における生成AIの活用をより柔軟かつ効率的にします​​​​​​。

GPT-RAGのビジネスへの応用

GPT-RAGのビジネスへの応用

企業でのGPT-RAGを利用した生成AIのビジネス活用方法

GPT-RAGは、企業が生成AIをより効果的に活用するための重要なツールです。特に、以下の分野での応用が注目されます:

コンテンツ生成:AIを利用した記事やレポートの自動作成。
検索エンジンの強化:より精度の高い検索結果の提供。
文書評価と要約:大量の文書から重要な情報を抽出し、簡潔にまとめる。
QAボット:顧客サポートや製品レビューの自動化。
自動的なカスタマーサポート:GPT-RAGを活用したチャットボットにより、顧客からの問い合わせに迅速かつ精確に対応。
市場分析とデータ解析:大量の市場データを分析し、ビジネスに必要な洞察を提供。
パーソナライズされたマーケティング:顧客の好みや行動に基づいたカスタマイズされた広告やプロモーションの作成。
製品開発の助言:製品レビューとフィードバックから新しい製品の改善点や新規開発案を抽出。
意思決定の支援:事業戦略や市場戦略の策定をAIの分析結果を利用してサポート。
​

これにより、企業は生成AIを使って、業務の効率化、顧客体験の向上、新たなビジネス機会の創出を図れます​​​​​​。

生成AIを使用したシステム開発のご要望はこちらから

最後までお読みいただき、ありがとうございます!

​弊社では、LLM(大規模言語モデル)やアーキテクチャの選定、技術検証、生成AIを使用したプロトタイピングやシステム開発、お客様社内での啓蒙活動等を対応させていただく「生成AIコンサルティング」サービスを提供しています。

もし本記事で生成AIに興味が湧き、生成AIとのシステム連携などのニーズがございましたら、ぜひ下記フォームからお気軽にお問い合わせください!

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