情報技術 / 業務用ソフトウェアとAI
Dropbox：業務文書の検索と段階的な質問への対応
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- Dropbox
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- 導入状況
- 運用中
- 資料公開
- 日付の基準
- 資料が公開された時点。導入を開始した日とは異なる場合がある。
- 根拠の確認方法
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業務課題
Dropboxは、会社で働く人が扱う情報が複数のアプリと複数の形式に散らばっていると見た。必要な文書ややり取り、資料の一片を探すには、アプリを行き来しながら手で探す必要があり、時間がかかっていた。会社の側では協業と生産性が落ち、機微な資料が見えてはいけない場所に現れる保安上の問題にもつながりかねなかった。
使った技術とデータ
Dropboxは、複数のアプリの資料を一か所で探せるDashを出し、そこに検索した根拠をもとに答えを作る方式と、業務を代わりに実行するエージェントを入れた。検索は単語に基づく索引に、その場で文書を分割して並べ替える段階を加え、速度と品質を両立させた。特定のモデル提供元に縛られないようにも設計した。エージェントは質問を複数の段階に分け、その論理を自社で作った小さなPython風の言語でコードのように書く。そのコードは実行前に静的解析で安全性と正確さを確認し、足りない機能が見つかればモデルをもう一度呼んで補う。各人が見られる範囲は、細かな接続権限の設定で決める。
成果
Dropboxは、全体の問い合わせの95%以上を2秒以内に処理しながら結果の品質も保ったと述べた。回答の品質は、自分たちで作った指標で確認した。検索してきた根拠をモデルに戻して最終的な答えが正しいかを採点する方式、質問のすべての側面を扱えたかを見る方式、そして答えに必要な段落をどれだけ正確に取ってこられたかを測る指標を合わせて使ったと説明した。
限界と残る課題
原文は、Dashを使った後に利用者の検索時間がどれだけ減ったのかを数値で示していない。品質指標の実際の測定値も公開していない。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。