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資料3-2：事務局参考資料 (8 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.digital.go.jp/councils/digital-cybersecurity/b37edb39-2a1c-4a1f-8c5e-431fcc299cd5 |
| 出典情報 | デジタル・サイバーセキュリティワーキンググループ（第1回 2／3）《デジタル庁》 |
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データのAI-Ready化によるAIの向上
○ 現場の生データをAI-Ready化していくことで、精度が大幅に改善されることが、ビッグテックや学術界
の論文からも 多数報告されている。
○ 既に製造業内でもAI-Readyなデータを整備し、AIモデル開発を目指す先進的な取組も存在。
ビックテックや学術界の論文
企業
タイトル
アプローチ概要
DevDay: “A
Survey of
Techniques for
Maximizing LLM
Performance”
*1
RAGにおけるモデルへ与えるデタの改善をさまざま実施すること
で大幅な改善が見られた。例え
ば、チャンクサイズの最適化、リラ
ンキング、メタデータ付与、クエリ
拡張、プロンプトエンジニアリング、
データ取得のための外部ツール
の活用など
Anthropic
社
Contextual
Retrieval in AI
Systems *2
チャンクの前後文脈を追加する
などのコンテキストデータを最適
化する（Contextual
Retrieval）ことで、RAG性能
の向上
カーネーギー
大
などの共著
LumberChunke
r: Long-Form
Narrative
Document
Segmentation
*3
物語系長文（GutenQA）で、
動的に“話の切れ目”を見つけて
分割するなどし、情報検索精度
を大きく改善
OpenAI社
製造業の事例
精度改善
53ポイン
ト改善
（45% > 98%）
設備故障診断AIの開発
• 日立とダイキンが共同で、工場の設備故障診断AIエー
ジェントの試験運用を開始
• 「OTデータ」と、設備故障原因分析プロセスである「OTス
キル」を組み合わせたAIで、ダイキンの一般的な保全技
術者と同等以上の故障診断を実現
取得失敗
率
改善
（5.7%
→
1.9%）
7.37%
改善
*1：https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y
*2：https://www.anthropic.com/engineering/contextual-retrieval*
*3：https://arxiv.org/pdf/2406.17526
（出典）FastLabel社作成資料
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○ 現場の生データをAI-Ready化していくことで、精度が大幅に改善されることが、ビッグテックや学術界
の論文からも 多数報告されている。
○ 既に製造業内でもAI-Readyなデータを整備し、AIモデル開発を目指す先進的な取組も存在。
ビックテックや学術界の論文
企業
タイトル
アプローチ概要
DevDay: “A
Survey of
Techniques for
Maximizing LLM
Performance”
*1
RAGにおけるモデルへ与えるデタの改善をさまざま実施すること
で大幅な改善が見られた。例え
ば、チャンクサイズの最適化、リラ
ンキング、メタデータ付与、クエリ
拡張、プロンプトエンジニアリング、
データ取得のための外部ツール
の活用など
Anthropic
社
Contextual
Retrieval in AI
Systems *2
チャンクの前後文脈を追加する
などのコンテキストデータを最適
化する（Contextual
Retrieval）ことで、RAG性能
の向上
カーネーギー
大
などの共著
LumberChunke
r: Long-Form
Narrative
Document
Segmentation
*3
物語系長文（GutenQA）で、
動的に“話の切れ目”を見つけて
分割するなどし、情報検索精度
を大きく改善
OpenAI社
製造業の事例
精度改善
53ポイン
ト改善
（45% > 98%）
設備故障診断AIの開発
• 日立とダイキンが共同で、工場の設備故障診断AIエー
ジェントの試験運用を開始
• 「OTデータ」と、設備故障原因分析プロセスである「OTス
キル」を組み合わせたAIで、ダイキンの一般的な保全技
術者と同等以上の故障診断を実現
取得失敗
率
改善
（5.7%
→
1.9%）
7.37%
改善
*1：https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y
*2：https://www.anthropic.com/engineering/contextual-retrieval*
*3：https://arxiv.org/pdf/2406.17526
（出典）FastLabel社作成資料
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