イントロダクション

GPTBots.AI は、エンタープライズ向けのノーコードAIエージェント開発プラットフォームです。人工知能技術を活用し、企業に対して効率的かつ安定したAIソリューションを提供することで、ビジネスの成長と業務効率化をサポートします。直感的で分かりやすいUIを備えており、プログラミング知識がなくてもドラッグ＆ドロップ操作で素早くインテリジェントなAIエージェントを構築し、さまざまなビジネスシーンへ迅速に展開できます。

GPTBotsの主な特徴

ノーコードAI開発: ユーザーはコードを書くことなく、ビジュアルなドラッグ＆ドロップ操作でエンタープライズ向けAIエージェントを構築できます。これにより、多様で複雑なビジネス課題にも迅速に対応可能です。
エンドツーエンドのデリバリー: AIソリューションの設計・構築から運用・保守まで、企業向けの全プロセスをワンストップでサポート。プロダクション環境での安定稼働と確実な納品を実現します。
豊富なプロダクト機能: 自然言語によるデータベースの結合検索（Text2SQL）、データ駆動型ダイナミックチャート（Data2Chart）、マルチモーダル入出力、高精度RAGシステム、包括的なREST API、モデルのデプロイとファインチューニング、LLMの負荷分散、ツールのビジュアル構築、ユーザー問い合わせ分類・感情認識、業務アラート通知、詳細な運用データ分析など、多彩な機能を搭載しています。
データセキュリティ・コンプライアンス: 内容の安全性チェック、情報の匿名化、暗号化保存、ISO認証、RBACなど、エンタープライズの厳格な要件に対応した各種セキュリティ対策・仕組みを提供。プライベート環境での利用もサポートします。
エンタープライズSLA保証: エンタープライズグレードのSLA（サービスレベルアグリーメント）により、高い可用性と安定性を実現。プロフェッショナルな技術サポート体制でエンタープライズユーザーに安心を提供します。

GPTBotsの主な機能モジュール

エージェント

シンプルな業務シナリオに特化し、最小限の設定で数分以内にAIエージェントを構築できます。一般的なビジネス要件に即応し、迅速に業務の知能化を実現します。

フローエージェント

複雑な業務フローやロジック設計に対応。複数の特化型LLMを組み合わせて、より高度で柔軟なAI応答を設計でき、大規模業務にも効果的に対応します。

ナレッジベース

doc/docx, pdf, txt, markdown, csv, xls/xlsx, Webクローリング, Q&Aなど多彩なナレッジデータ形式に対応可能。
データタイプごとに最適な解析・分割方式を用いて品質・網羅性をカバーします。
スパース/デンスベクターのハイブリッド検索により高精度なリコールを実現します。
ナレッジスライス単位での管理・編集・更新が可能です。
クエリアグメンテーションやリランク技術で検索精度をさらに向上させます

データベース

MySQL, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch（近日対応予定）など幅広いDBをサポートしています。
自然言語による複数テーブル結合・分散クエリ、計算処理に対応し、効率的なデータ分析が可能
クエリ結果からインタラクティブな動的チャートを自動生成し、可視化を強化します。

ツール

視覚的な操作で AI ツールの作成を支援し、LLM（大規模言語モデル）の機能をさらに拡張します。
GPTBots は豊富な公式ツールライブラリを提供し、開発者が企業ニーズに合わせたツールをカスタマイズできるようサポートします。
開発者はカスタムツールを通じて企業データやサービス機能とシームレスに接続でき、同時に企業データのセキュリティも確保されます。

モデル

市販の主流モデル、オープンソースモデル、ドメイン特化モデル、ファインチューニング済みのカスタムモデルをすぐに利用可能な形でサポートします。
開発者が企業所有のキーを追加・利用できるようにし、データセキュリティを確保するとともに、キーの負荷分散によってLLMサービスの安定性を高めます。
商用・オープンソースの両モデルにおいて、ナレッジベースデータやユーザーとの対話データを元にしたファインチューニング用コーパスデータを迅速に生成できます。
LLMの導入やファインチューニングにかかる大規模な作業を不要とし、開発者が本来のビジネスにより集中できるようにします。

継続的トレーニング

チャット記録は、品質スコアリング、キーワード抽出、トピック要約に対応しており、開発者がユーザーの関心を把握しやすくなります。
エージェントのトレーニングモードでは「会話内容」のリアルタイム修正が可能で、より良い応答のためにエージェントの継続的な学習を支援します。

クエリ分類・感情認識

ユーザークエリの要約、抽出、分類をサポートし、頻出する質問を把握・最適化して関連知識の補完に役立てることができます。
ユーザークエリに対して5段階の感情認識をサポートし、ユーザーの感情状態を理解することで、AIエージェントの対話体験を最適化できます。
ユーザークエリの分類に基づいたアラート通知をサポートしており、特定の問題が集中して発生した際に、迅速なアラートや通知が可能です。

運用データ分析とインサイト

本日分のデータ、有効性、利用状況、ユーザー、行動、ヘルスステータス、クレジット使用量、消費量など、複数の観点からデータの統計および分析をサポートします。
AIエージェント単位での運用データの統計・分析・インサイトを提供し、AIエージェントの運用状況やパフォーマンスを開発者が把握しやすくし、問題の早期発見・解決を支援します。
組織レベルでの運用データの統計・分析・インサイトも提供し、組織全体の運用状況やパフォーマンスの把握、問題の早期発見・解決を支援します。

GPTBotsはエンタープライズ向けLLM導入の課題をどう解決するか?

LLMのハルシネーション（幻覚）問題

LLMのハルシネーションは主にモデルの基盤アーキテクチャと訓練データに関連しています。ハルシネーションにより企業のLLMアプリケーションは信頼性に欠け、信用できず、潜在的に有害となる可能性があります。

コンテキストに基づいたナレッジの補完
エージェントトレーニングとLLMファインチューニングによる精度向上
反省・検証メカニズムや検証ツールの設計
プロンプト最適化でレスポンス範囲を制御

汎用LLMのドメインナレッジ不足

汎用的なLLMは業種固有のナレッジが不足しているため、正確な回答ができず、企業がビジネス課題の解決にLLMを活用することが困難になります。さらに、個別の業務領域ごとにモデルを追加で学習させるのはコスト面でもあまり現実的ではありません。

ナレッジベースによる精度の高いナレッジ検索に対応
非構造化ナレッジデータも簡単にインポート可能
構造化データとの連携や識別もサポート
プラグイン機能により、企業内のドメインナレッジと業務資産を柔軟に接続可能

単一のLLMでは企業ビジネスシナリオの複雑なタスクを解決できない

現状のLLMは複雑な推論力がまだ十分とは言えず、企業運営における高度で多段階なタスクを単独で効果的に解決することは困難です。また、単一のタスクを逐次的に処理するシングルスレッド方式では、実際のビジネスシーンで求められる並列処理や分岐対応に対応しきれません。

複雑な課題を複数のブランチ（分岐）に分割して処理可能
フロー機能で複数バージョンのLLM連携をサポート
LLMには長短期記憶やプラグイン、ナレッジベースなどの拡張機能も活用可能
外部フィードバックや情報をLLMの応答レスポンスプロセスに組み込むことが可能

企業におけるAI導入の難しさ

LLMの業務導入には、コンプライアンス、データ、計算能力、エンジニアリング、アルゴリズムなど多くの要素が関わります。いずれかの品質に問題があると、業務シナリオでのLLM活用に大きな支障が生じます。特にオープンソースモデルを利用する場合、ハードウェアや人件費などのコストが急増しやすい点にも注意が必要です。

シンプルかつ高効率なLLMOpsプラットフォームを提供
ナレッジデータの読み込みや検索に伴う課題を解決
すぐに使えるAIエージェントの構築機能を搭載
充実したAPIとSDKにより、多様な業務連携・拡張が可能

企業におけるAI人材の不足

企業がAIを活用していくためには、データ・アルゴリズム・エンジニアリング・ビジネスなど複数分野に精通した人材が必要です。しかし、AI分野の人材は不足しており、育成にも時間とコストがかかることが大きな課題となっています。

GPTBotsは、ほぼゼロからでも簡単に使い始められる直感的な操作性を備えています。
製品運用担当者でも、エージェントのトレーニングやLLMのファインチューニングが可能です
幅広いAI専門知識がなくても、ビジネス部門のスタッフ自身でエージェントの育成・最適化を行えます
開発者はAPIインターフェースを活用して、より高度なシステム連携や統合をスムーズに実現できます。