現在のデジタルトランスフォーメーションにおいて、AIは未来のコンセプトから日常的なビジネスツールへと進化しました。この革命の中心にあるのが**LLM（大規模言語モデル）**です。しかし、導入企業が増えるにつれ、一つの重要な問いが浮上しています：AIが提供する情報はどれほど正確なのか？

ビジネスにおいて、「だいたい正しい」回答は、時に回答がないことよりも悪影響を及ぼします。NKKTech Globalは、LLMの正確性を単なる技術指標ではなく、ブランドと顧客の間の信頼の基盤であると考えています。

目次

1. LLMにおける正確性のギャップを理解する

正確性を向上させるには、まず失敗の原因を知る必要があります。標準的なLLMはインターネット上の膨大なデータで学習されていますが、これには3つの主要な課題があります。

• ハルシネーション（幻覚）問題: AIが論理的で自信ありげに見えるが、事実に反する回答を生成することです。これはモデルが事実を確認するのではなく、次に来る確率の高い単語を予測しているために起こります。
• 情報の鮮度不足: 2023年に学習を終えたAIは、最新のデータにアクセスできない限り、貴社の2025年の新製品について知ることはありません。
• 文脈の欠如: 標準モデルは貴社独自のビジネスルールや顧客履歴を知らないため、一般的な回答しか提供できません。

2. NKKTech Globalによる正確性の定義と測定方法

NKKTech Globalでは、3つの柱に基づいてLLMの正確性を定量化しています。

• 事実性 (Factuality): 回答が提供されたソース資料と一致しているか。
• 関連性 (Relevance): 回答がユーザーの特定の質問に適切に応えているか。
• 忠実性 (Faithfulness): 元の文書にない「余計な」情報をAIが追加していないか。

3. NKKTech Globalのソリューション：RAGとグラウンディング

解決策は、**RAG（検索拡張生成）を通じたグラウンディング（根拠付け）**にあります。

AIの「想像力」に頼るのではなく、貴社のプライベートデータという検証済みの「真実の源」に接続します。

1. 検索: 質問に対し、システムが貴社の特定ドキュメントを検索。
2. 文脈注入: 関連する事実を質問と共にAIへ送信。
3. 事実に基づく生成: AIに対し「提供された情報のみを使用して回答せよ」と指示。

これにより、特定の技術的クエリにおいて、LLMの正確性は100%に近いレベルにまで向上します。

4. 業界別にみる正確性の重要性

• フィンテック・銀行: 小数点の位置間違いは致命的です。当社のAIは、ゼロミス・プロトコルでコンプライアンスチェックを自動化します。
• ヘルスケア・法務: 正確性は安全と法律の問題です。RAG搭載アシスタントにより、AIが情報を「捏造」するリスクなしに正確な条項や用量を特定します。

5. 正確性を超えて：Human-in-the-Loopの役割

NKKTech Globalは、重要な意思決定においてHuman-in-the-Loop (人間による介在 – HITL) を推奨しています。専門家が定期的に回答をレビューするフィードバックループを構築することで、AIは日々進化します。

6. AIジャーニーにNKKTech Globalを選ぶ理由

200件以上の国際プロジェクトの実績を持つNKKTech Globalは、信頼できるAIを構築するプロセスを磨き上げてきました。Singapore FinTech Festival 2025では、回答の根拠となる文書を正確に示す「検証可能なAI」を発表しました。

結論： ビジネスにおいて正確性は、満足した顧客と失われたリードの差を生みます。AIのポテンシャルとパフォーマンスのギャップを埋めるため、NKKTech Globalがサポートします。: AIワークフローの理解：NKKTech Globalと実現するデジタルトランスフォーメーションへのロードマップ