生成AIプラットフォーム「Metareal AI」で文脈の網羅性によるアウトプットの品質向上・業務効率化を目指す実証実験が開始

この実証実験では、膨大な情報量を読み込み、読み込んだ情報や文脈に基づいて利用者の指示に応じて回答する。これまで取り扱うことが困難であった長文資料も、一度で読み込むことができるようになり、資料全体から回答を生成することが可能になるという。文脈の網羅性によるアウトプットの品質向上および、業務の効率化を目指すとのことだ。

・この実証実験の実現で効率化できる例
長文の読解と分析：これまで一度に取り扱うことが困難であった長文を読み込み、高度な分析を行うことが可能になる。膨大な情報を迅速かつ効率的に処理し、洞察を得ることができる。

長文の要約と解説：財務諸表や研究論文などの密なドキュメントを要約し、解説を提供することができる。

文書からの情報抽出：複数の文書や書籍を読み込み、それらの情報を総合的に統合し、質問に回答することが可能になる。複雑な質問に対しても高精度で回答する。

技術的な情報の検索：何百ページもの開発者ドキュメントから技術的な質問に対する答えを提示する。

よくある質問の自動生成：取り込んだデータを基に、質問を予測しよくある質問を自動作成する。