法規照会アシスタント
法令検索アシスタントを例に説明します。これまで官公庁や企業は技術的な制約から、データを検索する手段としてキーワード検索しか利用できませんでした。しかし、キーワード検索には以下のような欠点があります。
意味理解が弱く、結果が正確でない
複数の質問を一度に問い合わせできない
スペルミスの影響を受ける
複数の質問を統合して回答できない
以上の欠点により ユーザー体験が低下 していました。しかし、大規模言語モデルと RAG の登場により、こうした状況は一変しました。以下は、従来のキーワード検索と RAG 検索の比較表です。
クエリの理解
完全一致と基本的な同義語に限定される
文脈・意図・微妙なニュアンスを理解する
情報の検索
キーワードの出現頻度と基本的な関連性アルゴリズムに基づく
意味的類似性と文脈を考慮した検索を使用する
結果の形式
関連する可能性のある文書のリスト
関連する可能性のある文書のリスト 出典文書を引用した合成回答
複雑なクエリの処理
通常、複数回の検索と手動での統合が必要
多面的で複雑な質問を直接処理できる
領域固有の用語への適応力
大量のカスタマイズを行わない限り限定的
組織固有の用語を学習し適応できる
非構造化データの活用力
非常に限定的
高い。さまざまな種類のファイルから知見を抽出できる
継続的な学習
通常は静的で、手動更新が必要
利用とフィードバックを通じて時間とともに改善できる
「官公庁向け法令検索アシスタント」を例に説明します。下記の内政部国土管理署の法令公告のように、これまではキーワード検索を利用していました。現在は生成 AI 技術を活用してユーザーの利便性を高めたいと考えており、MaiAgent では次のように実現できます。
https://www.nlma.gov.tw/最新消息/法規公告.html

MaiAgent プラットフォーム上で「法令検索アシスタント」を作成する
「法令検索アシスタント」を作成する構成は以下のとおりです。
生成 AI は官公庁にとってリスクを伴う可能性があります。そのため設計上、内部職員と一般市民の利用に対して、それぞれ異なる回答方式を用意したいと考えています。
利用入口とアーキテクチャ
資金補助に年齢制限はありますか? という質問に対して、内部職員と一般市民が受け取る回答は、それぞれ以下のような効果を期待しています。
内部職員が受け取る回答:

一般市民が受け取る回答:

MaiAgent で「AI アシスタント」を作成する際に、異なる 役割指示 を与えるだけで、このような効果を得ることができます。以下に 一般市民 と 内部職員 の AI アシスタント向け役割指示をそれぞれ示します。
役割指示(一般市民版)
役割指示(内部職員版)
ナレッジベース
内政部国土管理署の法令検索から過去の法令文書をダウンロードします。
法規查詢.xlsx
国土計画における土地違法使用の通報報奨弁法
国土計画組
法令命令
2024-10-31
法令内容…
公共の場における親子トイレ・洗面室設置弁法
建築管理組
法令命令
2024-10-30
法令内容…
「内政部社会住宅供給賃貸弁法」の改正予告。
住宅発展組
法令草案
2024-10-22
法令内容…
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