DEVELOPMENT SERVICE X-GAI（専用環境構築）
「ChatGPT × 自社データ」
自社専用環境の構築支援
自社ソリューション開発で培った技術・知見を基に、
貴社の要望に沿った専用環境開発を実現
生成AIへの高い知見と経験
自社ソリューションの開発・導入ノウハウを基に専用環境開発
専任部隊の組成
専任部隊を組成、要件の精査を行うとともに、方向性の示唆や、将来に向けた基盤整備を提言し、専用環境開発を実現
最新技術を随時アップデート
最新技術やアップデートされる技術、業界動向や将来的な可用性を加味した環境を構築
株式会社ギブリーは、マイクロソフト社が提供するAzure OpenAl Serviceの
リファレンスアーキテクチャプログラムの賛同パートナーです。
私たちはエンタープライズ企業が、生成AIを安心安全にビジネスに組み込む上で必要な、様々なリファレンスに精通したプロフェッショナル集団です。業務の効率化はもちろん、より生産性を高めうるアーキテクチャの構築、アプリケーション開発など、導入活用についてご相談いただけます。
企業独自のChatGPT環境の構築をワンストップで支援
PLANNINGGAIの導入企画
「やりたいことはあるが
どう実現すればいいか
わからない」から相談可能
「GAIを活用してやりたいことはあるが要件定義ができない」という状態でも問題ありません。GAI導入に向けた企画・要件整理からご支援することが可能です。
サポートメニュー
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- GAI導入プランニング
- 経営者向けの生成AI研修・
ディスカッション
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- 要件定義
USER INTERFACEインターフェースの開発
当社既製の法人GAIの活用も
独自UIの開発もどちらも可能
当社が開発している法人GAI／行政GAIのインターフェースは生成AI活用に必要な機能を網羅的に有しています。こちらのUIをそのまま専用環境として活用することもできる一方、独自の開発も承っております。
開発内容（一例）
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- ユーザー画面
- 管理画面
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- ストレージ機能
AI ORCHESTRATIONAIオーケストレーション
グラウンディング（RAG等）、プラグインの実行など、
AIによるデータ連携・タスク生成を実現するための
根本的なパイプラインの設計
利用者環境を構築する上でAzure OpenAI Serviceのテクノロジーを中心に活用します。
どのようなテクノロジーを利用して、利用者環境を構築するかは、プロジェクト担当社員様と議論の上、決定し、環境を構築します。
開発内容（一例）
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- RAG（Retrieval Augmented Generation）
- Hybrid + Semantic Rankerによる検索機能
INTEGRATIONデータ連携
お客様独自のデータソースや、
指定されるクラウドサービス等との連携開発
既製のストレージ機能を開発し、自社データをアップロードする仕様、もしくは自社のデータソースと動的に連携する仕様での対応が可能。プラグイン開発・API連携など承ります。
開発内容（一例）
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- API連携
- SAMLの仕組み開発
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- プラグイン開発
利用イメージ
プロンプトレシピの活用
ワンクリックでユーザーのタスクを実行させるために管理者がプロンプトをテンプレート化する機能
FAQを作成したいが、過去の問い合わせ履歴から作成するのが複雑な上にプロンプトを書かないと作成できない。プロンプトを書かずして、問い合わせデータを入れればボタンワンクリックでFAQが生成される仕組みを作りたい
- 過去の問い合わせ応対データや応対ドキュメントをテキストエリアに挿入
- ボタンクリック
- FAQ（よくある問い合わせ）を生成
RAGの活用
独自データを含めた複数のデータソースを組み合わせてタスクを実行する機能
議事録の音声データをアップロードし、次の会議までの宿題となっていた内容の回答案を、製品マニュアルを読み込ませて生成させたい。また回答案が複数ある可能性もあるのでパターンを用意して欲しい
- 議事録の音声データをインプット
- 議事録の中から対象の質問を抽出
- 製品マニュアルから回答を作成
- 回答案の提示
- データベースの格納
ハイブリッドサーチの活用
キーワード検索とベクター検索、さらにセマンティックランカーの技術を応用し、検索精度を向上させる機能
製品名を検索して最適な仕様を確認したいが、製品名が複雑なのでキーワード検索だけでも関係ない質問が増えてしまう。そこでハイブリッドな検索の仕組みを活用して精度高く回答をピックアップしてほしい
- 製品名をキーワード検索
- 同時にベクターを検索
- 最適な回答をピックアップ
Azure OpenAI Serviceを
活用した仕組みについて
ユーザーが質問を投げかけることにより、
Azure OpenAI Serviceを活用した仕組みで登録または学習された独自データとGPTの既知のデータから回答を導き出せる利用者環境を実現します。
お問い合わせ
貴社のニーズに合わせて
ご提案させていただきます
モデルケース
企業独自のChatGPT環境を構築してできること
回答の根拠をLLMの外から収集をする「RAG」を用いGPTの推論技術を応用することで
自社で保有するデータに基づく正確な回答をさせることが可能となります。
| 業界 | 自社で保有するデータ | GPTで応答ができることの例 |
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| 不動産 |
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| 保険 |
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| メーカー |
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| 人材 |
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| マスコミ |
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| 小売 |
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| 金融 |
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プロジェクト体制
貴社専用環境開発を行うチーム体制についてご紹介いたします
開発ディレクター
全体の開発をディレクションする担当
AIエンジニア
専用環境のAI Orchestration、グラウンディングなどの主要機能を開発するエンジニア
データサイエンティスト
専用環境を開発する上でAI/機械学習のアルゴリズムの活用検討等を行う担当
データエンジニア
専用環境のデータ連携やデータに対してのクレンジングを行うプログラム等を開発するエンジニア
Webエンジニア
インターフェース開発・実装を行うエンジニア
インフラエンジニア
専用環境のインフラの設計、構築、保守、運用を行うエンジニア
UI/UXデザイナー
専用環境のユーザー画面、管理画面等のインターフェース、UXのデザイナー
自社専用環境開発を支援する
プロフェッショナル
要件定義からゴール設定、進行管理、実装、保守運用まで総合的にサポート。
組織変革のカギを握るオペレーションDXを支援します。
