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三井物産は識別モデルとLLMの併用で精度向上、生成AIに「頼り過ぎない」システム

三井物産の新システムは、識別モデルと大規模言語モデルを組み合わせ、生成AIの過信を避けつつ入札業務の効率を向上させています。
この取り組みは、国際取引における煩雑な業務負担を軽減し、ビジネスプロセスのデジタル化を進める重要な一歩です。

記事の概要

三井物産は、入札業務を効率化するために生成AIシステムを開発しました。
このシステムは、識別モデルと大規模言語モデル(LLM)を併用し、英語の入札書から取引先や価格条件などの情報を高精度で抽出します。
従来、入札書の解析には30~40時間を要していましたが、生成AIの活用により負担が軽減されました。
開発は2021年から始まり、プロジェクトマネージャーの伊藤友貴氏が中心となり、入札書からの抽出項目の仕様決定や学習用データの作成に取り組みました。
最初はルールベースでの処理が多かったものの、生成AIを導入することでルール数を大幅に減少させ、効率的なシステムが実現しました。
この取り組みにより、三井物産は生成AIに過度に依存せず、適切な技術の使い分けを図っています。

記事のポイント

  1. 精度向上の取り組み: 三井物産は識別モデルと大規模言語モデルを組み合わせることで、入札書からの情報抽出の精度を高めました。
  2. 業務負担の軽減: 新しい入札書解析システムにより、従来の業務時間を大幅に短縮し、効率的な業務運営が可能になります。
  3. 生成AIの適切な活用: 生成AIの特性を活かし、ルールベース処理を削減することで、システム全体の管理が容易になりました。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

日経クロステック(xTECH)

 生成AIの活用に向けた勘所の4つ目は、「万能に見える生成AIにも得意・不得意がある、既存技術と適材適所で使い分けよ」だ…

三井物産は識別モデルとLLMの併用で精度向上、生成AIに「頼り過ぎない」システム
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03085/013000004/

 

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