【kintone×AI】Smart at AIがレコード一覧をプロンプトに組み込める、RAGに対応。利用例を紹介。

M-SOLUTIONS株式会社が提供する「Smart at AI for kintone Powered By GPT（以下、Smart at AI）」がアプリのレコード一覧をプロンプトに組み込める、検索拡張生成（RAG）機能に対応しました。この機能によりkintoneでの生成AI の活用の幅が大きく広がります。本ブログでは詳細をご紹介いたします。是非ご覧ください。

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Smart at AIとは？

Smart at AIはkintoneに生成AI の機能を追加するサービスです。 これによりkintone内でAIを活用した文書生成が可能になります。Smart at AIは様々な機能に対応しており 画像からテキストを生成したり 連続で AI を実行したりすることが可能です。また様々な AI モデルに対応しており、 業務によって AI を使い分けることが可能です。

プラグインで設定ができるため、難しい知識は必要ありません。 どなたでも簡単に設定することができます。 

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？ 

RAGとは、必要な情報を検索し、その情報を元に回答を作成する自然言語処理技術の一種です。Smart at AIのRAG機能では、情報元にアプリのレコード一覧を指定することができます。この機能により、kintoneに蓄積した社内データを活用して、AIを利用することができます。さまざまな業務を効率化できます。

利用例

例えば次のような用途で利用できます。

社員からの問い合わせ対応の効率化

社員からの問い合わせに対して、Smart at AIのRAGを活用し、kintoneに蓄積された情報や過去のやり取り、FAQを参照して自動的に適切な回答を提供します。

これにより、重複する質問への対応が効率化され、迅速なレスポンスが可能になります。

例えば、社内規定の回答をSmart at AIを実装したアプリに任せることが可能になります。

日報データの自動集約

kintoneに登録された日報データをSmart at AIのRAGで集約し、特定の期間（週単位や月単位）の活動内容や進捗状況を自動的にまとめます。

これにより、各日の業務内容や成果が一目でわかるようになります。

アンケートの自動集計とレポート作成

kintoneに登録されたセミナーアンケートのデータをRAGで集約し、参加者のフィードバックを自動的にレポート形式にまとめます。

例えば、参加者の満足度、改善点、興味のあるテーマなどを可視化して報告書に反映できます。

トレーニング問題の作成

新入社員や中途社員向けのトレーニング資料や社内研修資料を、kintoneに蓄積されたデータを基にRAGを活用して自動生成します。

これにより、様々な視点から問題を作成し、社員の知識向上を図ることが可能です。

未提出者の自動抽出

提出予定者リストと提出リストをプロンプトに同時に入力することで、1回のプロンプトで未提出者を自動的に抽出できます。

これにより、手間をかけずに迅速に結果を得ることができます。

直近の顧客履歴を自動検出

キントーンで複数のアプリを使って顧客情報を管理している場合、Smart at AIのRAG機能を活用することが効果的です。

例えば、営業部門が案件管理アプリに顧客とのやり取りを記録し、サポート部門が問い合わせ管理アプリに記録しているとします。

RAG機能を使用すれば、新たに顧客との対応履歴を記録する際、他の部署にある過去の対応履歴を自動的に検索し、それを基に文章を生成できます。

これにより、他部署の過去の対応履歴を即座に確認できるため、一貫性のあるサービス提供が可能となります。

さらに、手動で情報を検索する必要がなくなり、業務効率が向上します。部門間での情報共有が促進され、顧客サービスの質も向上します。

RAG機能の利用時のコツ

RAG専用のレコード一覧を作成する

Smart at AIのRAG機能は、アプリのレコード一覧情報をプロンプトの一部として利用します。プロンプトに適切にデータを読み込ませるためにRAG専用のレコード一覧を作成することをお勧めします。このように専用のレコード一覧を作成することで、期待したアウトプットをSmart at AIで作成しやすくなります。

コンテキストウィンドウが大きいモデルを使う

RAG機能はレコードの一覧情報をプロンプトに取り込んで利用する機能です。そのため、コンテキストウィンドウが大きい（一度に大量の文字を扱える）モデルを利用することがポイントです。

例えば、GPT-4o、GPT-4o mini、Claudeは128,000トークン（日本語で、90,000~120,000文字前後）を入力に使えます。RAG機能を使う時はこれらのモデルを使うことを推奨します。

文字列（複数行）フィールドを利用する場合は文字数に注意する

文字列（複数行）フィールドをRAG機能で参照する場合、複数の文字列（複数行）フィールドの値をプロンプトに入れると、トークンの入力上限に引っかかってしまう可能性があります。そのため、特に文字数が多くなる場合は、プロンプトに含めるか慎重に検討しましょう。

プロンプトに使えるレコードの件数はプランごとに上限がある

Smart at AIは、RAG機能を使ってレコード一覧をプロンプトに組み込むことができます。ただし、プランによって読み込めるレコードの件数が異なります。無料版では一度に20件まで、ライト版では200件まで、スタンダード版では2,000件までプロンプトに取り込むことが可能です。一度に多くのレコードを読み込みたい場合は、上位のプランへの加入が必要です。

以上、Smart at AIのRAG機能について紹介しました。RAG機能によって、kintone内のレコードデータをAIに組み込んで、回答を得られるようになりました。自社で貯めたデータを簡単にAIで使えるようになり、アウトプットを簡単に生成できるようになりました。使い方も様々で、自社業務の効率化を期待できます。

なお、Smart at AIは無料版、有料版を用意しています。RAG機能についてはどちらでも利用することが可能ですので、興味がある方は下記からプラグインをダウンロードしてお試しいただければと思います。

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