生成AIを活用した
独自の特許技術「意図予測検索」
新時代のAI検索アルゴリズム
新時代のAI検索アルゴリズム
AIによるハルシネーション(誤った回答や偽情報)を発生させることなく、文章の意味に基づいたFAQ検索を実現します。
ハルシネーションを回避し
自己解決に導く独自の技術
ハルシネーションを回避し
自己解決に導く独自の技術
生成AIを活用し、
検索精度が飛躍的に向上
当社の特許技術「意図予測検索」のアルゴリズムに、ChatGPTを提供する米OpenAI社のAI技術を取り入れることで、自然言語処理による検索精度を飛躍的に向上させました。
従来のキーワード検索に加えて、文章の意味に基づいた検索(ベクトル検索)に対応しました。また、自然文検索の精度向上に伴い、音声検索の精度も比例して向上します。
生成AIと人間の力で
質問表現を約50倍に拡張
Helpfeelの意図予測検索は生成AIと人間の力で質問の予測パターンを約50倍に拡張します。
それにより、言葉の違いだけではなく、同じ言葉でも漢字表現とひらがな表現の違い、スペルミスや抽象的な表現、自然な文章や音声検索などにも対応することができます。
ハルシネーション(誤回答)を回避
生成AIが「回答内容」を作成する仕組みでは、ハルシネーション(誤った回答や偽情報の生成)の可能性があり、ユーザーに誤った情報を提供してしまうリスクが残ります。
一方で、Helpfeelの意図予測検索では「意図表現(質問)」の検索に生成AIを活用するため、ハルシネーションを回避することができます。
従来FAQの1000倍高速の応答速度
意図予測検索は言葉から質問を探すアプローチで、文字を入力した瞬間に結果が表示される爆速FAQシステムを構築しています。
従来の平均的FAQシステムは約1秒かかっていた応答が、Helpfeelでは、約1000倍高速の0.001秒の応答速度を実現しました。
ユーザーを必ず回答に導くために
タグを使わない独自のUIを採用
タグで回答を絞り込む形のFAQは、ユーザーがいくつもタグを選択しないと求める回答が表示されません。また、適切なタグをユーザーに表示するには、こまめに運用者側でタグの整理が必要になり、かなりの工数がかかります。
一方、Helpfeelはあえてタグを使用せず、独自の検索アルゴリズムとUIで、キーワードだけでなく曖昧な表現や言い換え表現にも対応が可能。また、細かなチューニングも不要で運用の工数もかかりません。
株式会社Helpfeel テクニカルフェロー/ 慶應義塾大学 環境情報学部 教授
慶応義塾大学教授。長年にわたりUIシステム研究に貢献。SONYで携帯電話の予測入力システムPOBox、AppleでiPhoneのフリック入力システムを開発。Gyazo, Scrapbox, Helpfeelを発明。論文・著書・受賞多数。
ハルシネーションや
情報漏洩のリスクを排除
ハルシネーションや情報漏洩のリスクを排除
ハルシネーションのリスク
FAQの回答記事やその記事に連動する意図表現は人間が作成するため、ハルシネーション(誤った回答や偽情報)が発生せず、正しい情報が表示されます。
情報漏洩のリスク
入力した検索内容がAIの学習に利用されない仕組みを採用しており、企業の社内FAQとして安全に利用できます。
ブラックボックス化のリスク
これまでブラックボックスになっていたマニュアルの利用状況が可視化されます。収集したVOCをマニュアルや商品の改善に活かすことで売上向上に繋がります。
エンドユーザーから運用者まで
快適にご利用いただけます
エンドユーザーから運用者まで
快適にご利用いただけます
曖昧な文章からでも検索が可能
Helpfeelは言葉の違いだけではなく、同じ言葉でも漢字表現とひらがな表現の違い、スペルミスや抽象的な表現、自然な文章や音声検索などにも対応することができます。
金融・医療業界でも
安心してご利用可能
意図予測検索は人間が介在するためハルシネーション(誤った回答や偽情報)は発生しません。そのため、金融商品取引法(金商法)、薬機法(薬事法)、著作権法などの法律に関連するサービスのFAQにも安心してご利用いただけます。
大量のデータにも対応可能
AIを活用してもFAQの検索スピードは維持され、400ページ以上の大規模データでも負荷を感じさせません。