AI アシスタントの作成

1. AI アシスタントを作成する

左側のメニューバーから「AI 機能」内の「AI アシスタント」に進み、右上の「+AI アシスタントを作成」をクリックします。

2. AI アシスタントに名前を付ける

「基本設定」タブを選択し、「AI アシスタント名」欄に AI アシスタントの名前を入力します。この AI アシスタントの主な役割に合わせて命名できます。例えば、XX AI カスタマーサポート、XX 法規検索アシスタント、XX プロジェクト・インテリジェントアシスタントなどです。

1 つのアカウントで複数の AI アシスタントを作成できます（ご契約プランの内容により数量に制限があります）。

3. RAG を選択して、AI アシスタントをより賢く、より正確な回答に

RAG とは

RAG は「会話が得意なアシスタント + 資料調査がとても上手な図書館員」を組み合わせたものとイメージできます。

一般的な AI アシスタントは、記憶力が非常によく、話し上手な人のようなものですが、以前に学んだ知識しか話すことができません。しかし AI アシスタントが RAG 技術を組み合わせると、質問に答える前にまず図書館に行って最新の資料を探し、見つけた内容を自分の言葉でまとめて、わかりやすくお答えするアシスタントのようになります。

MaiAgent プラットフォームでは、この「図書館」が当社のナレッジベースにあたります。AI アシスタントは RAG 技術を活用してナレッジベースから関連資料を見つけ出し、より正確で即時性が高く、ニーズに沿った回答を実現します。

ナレッジベースの設定方法については、次のセクションで詳しく説明します。

MaiAgent RAG は、OpenAI 開発者会議で言及された RAG 技術に加え、各種の古典的な NLP アルゴリズムと独自の検索技術を組み合わせています。社内データセットと OpenAI RAG の回答の正確性を比較したところ、両者とも 95% の回答精度を達成しています。

RAG の設定方法

「RAG 設定」タブを選択し、「RAG」のドロップダウンメニューから、さまざまな RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）を選びます。特別な要件がない場合は、デフォルトで MaiAgent RAG となっています。

OpenAI RAG と比べて、MaiAgent RAG はより多くの付加機能を提供し、さまざまな導入ニーズに柔軟に対応でき、より多様なデータ処理形式に対応し、より強力な検索・生成体験を提供します。

詳細な違いの比較については、RAG とは？ MaiAgent RAG と OpenAI RAG の比較表 をご覧ください。

FAQ 優先回答の設定

AI アシスタントの回答の正確性と一貫性を確保するために、「FAQ 優先回答」機能を有効にできます。この機能を有効にすると、ナレッジベース内に FAQ コンテンツとその他のドキュメントコンテンツが同時に存在する場合、LLM は FAQ コンテンツを優先的に使用して質問に答え、回答内容があらかじめ作成された標準回答に沿うようにします。

機能のメリット：

• 回答の正確性向上：ナレッジベース内に FAQ とその他のドキュメントが同時に存在する場合、検証済みの FAQ コンテンツを優先的に使用し、AI が独自に生成する可能性のある不正確な回答を減らします

• 回答の一貫性確保：すべてのユーザーが同じ標準の FAQ 回答を得られるため、サービス品質を維持できます

• ハルシネーションのリスク低減：FAQ の標準回答を優先的に参照することで、AI が虚偽または不正確な情報を生成するのを防ぎます

設定方法：

1. 「回答モード設定」タブを選択します

2. 「ロール指示」欄に、以下の指示を入力します：

   請優先使用faq的內容回答使用者問題

この機能を有効にすると、ナレッジベース内に FAQ コンテンツとその他のドキュメントコンテンツが同時に存在する場合、AI アシスタントは FAQ コンテンツを優先的に使用して質問に答えます。関連する FAQ コンテンツが見つからない場合でも、AI アシスタントはその他のナレッジベースのドキュメント内容や一般知識に基づいて回答します。

4. モデルを選んで、AI アシスタントに賢い頭脳を選んであげましょう！

言語モデル選択の目的

各 AI アシスタントのパフォーマンスは、その頭脳——つまり使用する言語モデル（LLM）——に大きく左右されます。このステップでは、ニーズに応じてさまざまな種類のモデルを選択でき、回答速度から理解力、回答の深さや自然さまで、すべてに影響します。

適切なモデルを選ぶことは、AI アシスタントの高効率モードを起動するようなもので、お客様の利用シーンに合わせて最適な体験をオーダーメイドします！

大規模言語モデルにおける重要な要素

言語モデルの設定方法

「RAG 設定」タブを選択し、「LLM モデル」のドロップダウンメニューから、さまざまな大規模言語モデルを選べます。特別な要件がない場合は、デフォルトで Claude 4.5 Sonnet となっています。

5. 利用シーンに合わせたロール指示の作成

AI アシスタントをさまざまな利用ニーズによりマッチさせるために、「ロール指示」を設定することで、AI の回答のスタイルや内容をシーンの状況により適したものにできます。

ロール指示とは？ ロール指示のサンプルテンプレート？

ロールアシスタントを生成する AI ツール

ハルシネーションのない生成 AI 回答の仕組み

MaiAgent の「ハルシネーションのない生成 AI 回答の仕組み」は、AI が質問に答える際に高度な正確性を保てるようにします。不確実な質問や知識の範囲を超えた質問に直面した場合、虚偽の回答を生成するのではなく、自らの限界を率直に伝えることで、ユーザーにより信頼性が高く、信頼に足る AI とのやり取り体験を提供します。各業界および公共部門での応用における重要性は以下のとおりです：

業界での応用

金融業への応用：

投資アドバイスやリスク評価を扱う際、AI は確実なデータに基づいて分析を提供し、不正確な情報を生成して誤った投資判断を招くことを避けなければなりません。情報が不足している場合や不確実な場合、システムは明確に伝え、投資判断の信頼性を確保します。

医療業界：

医療診断や薬剤相談を支援する際、AI システムは既知の医学知識を厳格に守り、患者を誤らせる可能性のあるアドバイスを根拠なく生成してはなりません。新規または未検証の医療情報については、システムはさらなる専門的な相談が必要であることを明確に示します。

製造業：

生産プロセスの最適化や品質管理などの応用において、AI は実際の生産データと検証済みの方法に基づいてアドバイスを提供し、不正確な予測による生産損失を避けなければなりません。

教育業界：

教育の補助や学生の疑問への回答を支援する際、AI は正確な知識を提供する必要があり、学習を誤らせる可能性のある誤った情報を提供してはなりません。複雑または曖昧な概念については、システムは自らの理解の限界を率直に認めます。

法律業界：

法律情報やアドバイスを提供する際、AI は既存の法規や判例に基づかなければならず、法的リスクのある推測的なアドバイスを提供してはなりません。システムは専門の弁護士によるさらなる確認が必要な事項を明確に指摘します。

カスタマーサポート相談：

顧客からの問い合わせに対応する際、AI は正確な製品情報やサービス説明を提供しなければならず、確定できない質問については直ちに関連する専門担当者へ取り次ぎ、顧客を誤らせることを避けます。

公共部門での応用

適切な回答モードを選んで指示を作成する

「回答モード」タブを選択します。自由な会話から高度に構造化された応答まで、さまざまな業務ニーズに対応します。各モードにはそれぞれ特徴と適用範囲があり、実際の利用状況に応じて柔軟に選択できます。

回答モード：一般

適用シーン

質問に応じて自由に回答し、AI はコンテキストとナレッジベースの内容に基づいて最も適切な応答を生成します。ほとんどの質問応答のシーンに適しています。

操作の流れ

「回答モード設定」タブを選択し、回答モードで「一般（デフォルト）」を選びます。「ロール指示」欄に、その AI アシスタント向けに設定したロール指示を入力します。出力形式は、プレーンテキストまたは JSON 形式を選んで利用できます。

利用シーン：Web サイトのカスタマーサポートアシスタント

「MaiAgent - AI アシスタント開発プラットフォーム」のために Web サイトのカスタマーサポートアシスタントを作成する場合、「ロール指示」欄に AI の応答設定を入力し、その応答スタイルと職責の範囲を明確に定義できます。

回答モード：テンプレート

回答モード：混合

回答モード：ワークフロー

回答モード：Agent

6. アシスタント権限の事前割り当て

RBAC に基づく権限管理アーキテクチャと説明

「権限設定」タブを選択すると、アシスタントをどのメンバーにアクセスできるよう事前に割り当てるかを設定できます。デフォルトではすべての役割に追加するよう全選択されており、利用シーンに応じて設定を変更できます。

7. AI アシスタントの作成を完了する

以上のステップを入力し終えたら、ダイアログ右下の青い「確認」ボタンを押せば設定が完了します 🎉。