RAGの課題解決へ：Wanderlustとデンソーが実証した非構造化データ構造化技術とは？

実証実験の背景と目的

近年、企業内でのナレッジ活用においてRAGの導入が進む一方で、マーケティングレポートや技術資料に多用される「折れ線グラフ」「棒グラフ」「散布図」といった図表データの正確な解釈が大きな課題となっていました。これらの非構造化データをAIが適切に処理できないことが、RAGの回答精度におけるボトルネックとなっていたのです。

デンソーにおいても、社内外のデータをシームレスに活用するAI基盤の構築が進められており、複雑な図表を含む資料の参照精度向上が急務でした。この課題解決のため、非構造化データ解析に強みを持つWanderlustが技術提供を行いました。

実証実験の概要

デンソーが保有する非構造化データを対象に、Wanderlustの技術を用いて「構造化処理」を実施し、Copilot Studioなどにおける回答精度の変化が検証されました。

検証内容

• 図表データの構造化: 特定の形式（グラフ、チャートなど）を含む非構造化データを、AIが解釈可能な形式へ変換・構造化しました。

• 精度比較検証: 「非構造化データのまま」の状態と、「構造化処理後」の状態におけるAIの回答精度（正確性・網羅性）の差分が定量的に計測されました。

• 最適アーキテクチャの検討: 非構造化データを扱う上で最適なRAGアーキテクチャの設計支援が行われました。

Wanderlustの役割

Wanderlustは、技術的難易度の高い「非構造化データ処理」領域における技術提供およびコンサルティングを担当しました。学術的知見と実装力を活かし、データの「質」を向上させることで、AI検索基盤全体の価値最大化に貢献しています。

今後の展望

Wanderlustは、本PoCで得られた知見を活かし、技術的難易度の高い「非構造化データ処理」領域でのソリューション提供を加速させます。今後は、デンソー内での適用範囲拡大を目指すとともに、本技術を活用した企業のデータ利活用とDX推進を実務レベルで支援していく方針です。

株式会社デンソーについて

デンソーは、先進的な自動車技術、システム・製品を提供するグローバルな自動車部品メーカーです。「地球に、社会に、すべての人に、笑顔広がる未来を届けたい」というスローガンのもと、クルマの未来を切り拓く技術開発に加え、工場や社会の課題解決などに向け、幅広い領域で事業を展開しています。

• 会社名：株式会社デンソー

• 所在地：愛知県刈谷市昭和町1-1

• 代表者：代表取締役社長 林 新之助

• 事業内容：自動車関連分野、生活関連機器分野、産業機器分野など

• URL：https://www.denso.com/jp/ja/

株式会社Wanderlustについて

株式会社Wanderlustは、AI研究開発チームと技術コンサルタントを中心とした東京大学・松尾研発のAI開発コンサルティング会社です。LLM技術を基盤とした社内データの活用に強みがあり、多種多様なシステム開発・検証で得た知見を形式知化することで、高品質なPDCAサイクルを回すことを可能にしています。また、経営課題を起点としたコンサルティングも多く実施しており、ビジネスと技術の両面から幅広い領域で支援しています。

• 会社名： 株式会社Wanderlust

• 代表取締役CEO： 西川 響

• 本社所在地： 東京都千代田区神田神保町 3-6-1

• 設立： 2023年1月18日

• URL：https://wander-lust.io/

• 事業内容：

  • AIコンサルティング事業： 生成AI/RAG導入における戦略策定から実装までを伴走支援する「RAGコンシェルジュ」、経営課題解決に向けたDX戦略・AI活用ロードマップの策定

  • AI開発・実装支援事業： 大手SIerやパートナー企業との連携による、高度なAIモデル・システムの開発支援

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のWanderlustとデンソーの実証実験は、企業におけるAI活用、特にRAGのビジネス応用において非常に重要な示唆を与えています。これまでRAG導入のボトルネックとなっていた、図表やグラフを含む「非構造化データ」の処理能力が向上することで、マーケティングレポートや技術資料といった多岐にわたる社内ナレッジが、より高精度なAI検索の対象となるでしょう。これにより、情報検索の効率化だけでなく、新たな知見の発見や意思決定の迅速化といった、具体的な収益・効率化への影響が期待されます。多くの企業が抱えるデータ活用の課題に対し、実践的な解決策を提供する一歩となることに注目しています。

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