生成AIのRAGシステムを3ヶ月で開発、家電製品マニュアル検索の精度向上を実現
MEEの京都事業部IoT技術課は、大型マニュアルの人手検索による業務負担と検索精度の課題を抱えていた。AWSのサービスと生成AIユースケース（GenU）を活用してRAGシステムを開発し、MyMUの家電統合アプリのマニュアル検索精度を向上させた。
- 導入企業
- 三菱電機エンジニアリング株式会社（MEE）
- 業種
- 製造業
- 規模
- 5,000名以上のエンジニア保有
- 部門
- 京都事業部 制御技術部 IoT技術課
- 解決した製品
- Amazon Bedrock、Amazon Aurora、Amazon S3、Generative AI Use Cases JP（GenU）（serverworks.co.jp）
- 対象企業従業員数
- 5,000名以上
- 開発期間
- 3ヶ月（2024年10月〜12月）
01課題
IoT技術課では、大型マニュアルを人手で検索するのに時間を要し、検索精度にばらつきがあり、業務負担が増大していた。また、社内における生成AI活用のノウハウが不足していた。
02やったこと
サーバーワークスの技術支援を受けてGenUを活用し、AWSの生成AIサービス（Amazon Bedrock Knowledge Bases、Amazon Aurora）を用いたRAGシステムを開発。MyMUのマニュアル（PDF形式でAmazon S3に格納）をデータベースとして、精度・コスト・速度の3つの観点で評価・構築した。
03成果
生成AIのPoC環境を短期間で構築できた。GenUを活用することでAWS・生成AIの知識ゼロの状態から自力でシステム構築が可能になった。現在はMyMUのマニュアル検索と並行して、HEMSの技術相談管理データベース検索にも活用されており、本業務での利用フィードバックも収集されている。
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