東洋紡は精度向上のために具体的に何を変えたのか？

キーワード検索とセマンティック検索を明示的に組み合わせて0.57のスコアを得た後、取得ソース数を5件から60件に広げて0.86に到達した。

セマンティック検索だけではなぜ失敗したのか？

"B1A3"のような工場用語は一般的な意味を持たない略語であり、意味ベースの検索だけでは捉えられなかった。

中核はAmazon Bedrock AgentCoreで、サービスはエージェントランタイム、ユーザー認証、回答生成、対話メモリ、用語辞書ストレージ、文書検索、ログ分析に分かれている。

何が起きたか
東洋紡はキーワード検索とセマンティック検索を組み合わせ精度0.57を記録。取得ソースを5件から60件に増やし0.86に到達。
なぜ重要か
"B1A3"のような工場略語には一般的な意味がなく、セマンティック検索だけでは捉えられなかった。この改善は、AIの品質がシステムが現場固有の語彙をどれだけ学習するかによって変わることを示唆する。

誰に効くか社内文書検索を運用する製造業・プラントのITチームにとって、ボトルネックはモデル選定ではなく業界特有の専門用語であり、データ入力の規律がAI回答の品質を変えるという具体的な事例が生まれた。

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よくある質問

東洋紡は精度向上のために具体的に何を変えたのか？: キーワード検索とセマンティック検索を明示的に組み合わせて0.57のスコアを得た後、取得ソース数を5件から60件に広げて0.86に到達した。
セマンティック検索だけではなぜ失敗したのか？: "B1A3"のような工場用語は一般的な意味を持たない略語であり、意味ベースの検索だけでは捉えられなかった。
エージェントはどのプラットフォームで動いているのか？: 中核はAmazon Bedrock AgentCoreで、サービスはエージェントランタイム、ユーザー認証、回答生成、対話メモリ、用語辞書ストレージ、文書検索、ログ分析に分かれている。