MRIとPKUTECHが「AI Memory RAG」開発、過去の議論や判断プロセスに照らした分析・回答が可能

新しいRAG技術、実務での迅速で適切な意思決定実現へ、AI Memoryをベースに技術を付加して開発

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シンクタンク・コンサルティングサービス事業の三菱総合研究所(MRI)と、AI・データ分析事業のPKUTECH(ピーケーユーテック)は、新しいRAG(検索拡張生成)技術「AI Memory RAG」を共同開発した、と7月8日発表した。類似した情報の検索が中心の従来のRAGとは違い、過去の議論や判断プロセスに照らした横断的な分析・回答ができ、実務での迅速で適切な意思決定が可能になる。

RAGはAIが事前学習した情報に加え、自社のデータなど関連する情報も検索して回答の正確性を高める技術。企業独自のデータを活用する方法として利用されているが、継続的に蓄積されるニュースや議事録は情報の変化が追跡しにくく、過去の議論、変更の経緯や合意形成のプロセスを踏まえた回答が難しかったり、時間の経過による変化が把握しづらかったりする課題があった。

最近は、過去の情報、対話履歴、蓄積知識を生成AIが継続的に記憶・活用して回答を生成するAI Memoryが登場して注目されていることから両社は、AI Memoryをベースに情報の時系列性や文脈を適切なデータ形式で保持・検索する技術を加え、AI Memory RAGを開発。ニュースや議事録などを主な検索対象に想定し、既存のAI Memoryが検索対象のデータを保存する方式を拡張した。

AI Memory RAGは、時系列的な変化や人物・キーワード間の関係性を考慮するために文書の内容や特性に合わせて構造化した点が特徴。ニュースや議事録を主な検索対象に想定し、これらの文書データをページ・章・表・メタデータなどで分解。分解データの内容に応じて保存形式を自動判定し、時系列構造▽グラフ(ネットワーク)構造▽リポジトリ(変更履歴)構造－－で保持する。

回答を生成する時は、AI Memoryの問い合わせ処理機構とこれらの構造化データを組み合わせ、問い合わせ内容を分析して必要なデータ取得・推論の手順(回答計画)を生成する。ニュース監視・インテリジェンス分析▽開発管理・議事録管理▽ナレッジ継承－－などの分野での活用を想定している。両社は精度の検証や実証を通して実用性を高め、ソリューションへの展開を目指す。