質の高いAIアプリとエージェントを構築する“AI Ready”なデータ基盤とは

　近年、AIのビジネス活用が一般的になりつつある。ユーザーの多くは、投げかけた質問に対して、正確な回答を迅速に得ることを望んでいるが、現状ではその期待に十分に応えられているとは言い難い。その背景には、AIの原資となる基盤モデルの性質がある。

　通常、基盤モデルの多くは、大量の一般データでトレーニングされているため、一般的な質問には答えられる。しかし、企業／ビジネス固有の質問に答えるには、顧客関係管理（CRM）や統合基幹業務システム（ERP）などのオペレーショナルデータベースに保存された情報が必要だ。これらを統合できなければ、AIは事実と異なる回答を生成する「ハルシネーション」を起こし、ビジネス上のリスクを招く恐れがある。

　本資料では、大規模言語モデルを中核にしたAI基盤に、オペレーショナルデータベースを統合することの重要性を解説する。併せて、質の高いAIアプリケーションやAIエージェントを構築する上で押さえておくべき「関連性」「信頼性」など6つのポイントを解説するとともに、検索拡張生成（RAG）やベクトル検索といった、それを実現するための新たなテクノロジーについても紹介する。