専門家のノウハウ、試験結果、開発記録を1つのアシスタントに集約。すべての回答に出典を明示

映像・スライド・試験報告に分散した専門知識

この事業部は、バイオ医薬品メーカー向けに連続精製システムを販売しています。抗体精製、クロマトグラフィー、プロセスのスケールアップに関するノウハウの多くは、外部のバイオプロセス専門家による長期の講義シリーズに由来します。講義は映像で記録され、スライドと演習も用意されていました。同じく重要なのが、パートナーと実施した評価の結果、外部専門家からの技術的なフィードバック、事業部自身の開発記録です。これらはそれぞれ別の場所に保管されていました。

担当者に必要だったのは、顧客にそのまま説明できる回答です。汎用のAIチャットボットでは、その役に立ちませんでした。社外に出ていない資料の内容を知らず、回答の根拠を示せず、分からない部分をもっともらしい推測で補ってしまうためです。

実際の資料で信頼性を実証し、ノウハウ全体を1か所に集約

私たちが構築したのは、専門家をデジタルで再現したものではなく、匿名のアシスタントです。索引に登録した資料だけを根拠に回答し、すべての文に出典を付け、根拠がなければ「資料に記載がありません」と答えます。録画の文字起こしと索引の作成はローカルのマシンで行います。言語モデルに送るのは短いテキストの抜粋だけで、データを学習に使わないことを定めた商用規約のもとで送信します。

講義ライブラリから、事業部の技術ナレッジ基盤へ

試行は、講義資料の一部を対象に1台のマシン上で行いました。本番構築では、アシスタントをAWS東京リージョンの専用アカウント上のAmazon Bedrockに移行します。インターネットから遮断し、顧客の社内ネットワークからのみ接続できる環境です。同じ入口から、試験条件を含む試験結果、パートナーからの技術的なフィードバック、社内の開発情報を追加し、技術者が1つの情報源をもとに試験の準備や顧客への回答を行えるようにします。その際も、理論と測定結果は明確に区別して扱います。