FindFlow

テキスト生成・検索・解析のプラットフォーム

正確性、データプライバシー、セキュリティを担保しながら、フル・カスタマイズ化を実現

FindFlow（ファインドフロー）は、Recursiveが独自に開発したプラットフォームで、業界トップクラスの精度でテキストの生成、検索、解析を行います。データのプライバシーとセキュリティを中核に設計されており、機密性の高い重要な企業文書やデータを迅速に処理できるカスタムシステムの構築を可能にします。

FindFlowの仕組み

FindFlowは、言語処理を行うためのソフトウェアコンポーネントやデータパイプライン、アーキテクチャを統合し、最先端の学術研究と技術革新を融合させて開発されています。

Recursiveのエンジニアとソリューションアーキテクトが、既製のコンポーネントとお客さまの特有の条件に合わせたカスタムコンポーネントを組み合わせ、お客さまのニーズをAIシステムに変換して構築します。例えば、自社の従業員が社内文書に関する質問をした際に、適切な回答を生成する汎用的なシステムを構築する場合、以下のようなイメージで進められます。

AIエージェントのコンセプト

AIエージェントは、ユーザーに代わって自律的にタスクを完了するように設計された知能システムです。複雑な仕事を小さなタスクに分解し、最適ななツールを使って一つずつ解決していきます。これらのエージェントは、顧客サポートの改善から創薬の加速まで、様々な企業の課題に取り組むことができます。

AIエージェントの核心には、大規模言語モデル（LLM）の高度な自然言語処理機能があります。しかし、単に質問をしてトレーニングデータセットに基づいた1つの回答を得るだけの汎用ツールとは異なり、AIエージェントはタスクを自律的に分析し、ユーザーの介入なしにそれを完了するための行動を取ることができます。

これらのエージェントが特に強力なのは、RAG（検索拡張生成）を活用して、ドキュメントやコミュニケーションを参照・分析し、精度と効果を向上させられる点です。たとえば、カスタマーサービスの為のAIでは、内部データベースにアクセスし個別化された解決策を提供することで、従来のシステムでは実現できないレベルの対話性と効率性を実現します。

AIエージェントは、優れた言語理解と賢い意思決定を組み合わせることで、問題解決の方法を変革します。これにより、さまざまな分野で複雑なタスクに対応できるカスタマイズされた解決策を提供します。

言うは易し。実際に構築するのは難しい。

AIエージェントの導入は、システム統合、ファインチューニング、データ管理などの課題を伴い、複雑になる可能性があります。さらに、ソリューションが進化する中で効果的かつ柔軟であり続ける為には、拡張性、コスト効率、長期的な持続可能性などの要素を考慮することが重要になります。

技術が急速に進化する中で、特に複数の言語に対応する場合、最新の情報を維持することがますます難しくなります。単独のLLMに依存すると、APIコストの管理が困難になる可能性があり、慎重かつ長期的な財務計画が必要となります。この課題に対処するためには、ソリューションをプライベートクラウド上に設置し、ベンダーロックインを避け、革新を促進することが必要です。このような変化の速い環境では、迅速な対応と継続的な改善のために、アジャイルなサポートシステムが不可欠です。

独自のエージェントプラットフォームを既に開発済み

独自の技術とビジネスの目標を合わせることで、Recursiveは意思決定を向上、業務を効率化、そして革新を促進するソリューションを提供します。

弊社は、タスク特化型モデルの統合に向けた堅実なフレームワークを確立し、AIエージェントの効率的かつ拡張可能な導入を実現しています。元DeepMindの専門家であるCEOティアゴの指導のもと、優れた機械学習エンジニアチームが、最先端のソリューションの提供に取り組んでいます。

2020年の創業以来、私たちは数多くのプロジェクトを成功させ、お客様の高い満足度と定着率を実現しています。この実績は、効果的なAI主導のソリューションを提供する能力と、お客様にとって意味のある成果を生み出すことへのコミットメントを反映しています。品質、革新、そして長期的なパートナーシップへのこだわりが、弊社を信頼されるAIソリューションの提供者として導いています。

競合製品との比較

FindFlowは、高い機密性が伴う業務において、主要な競合製品を上回る精度を発揮します。

AIシステムへの投資も、そのシステムが本来の目的であるタスクを高いパフォーマンスで遂行できなければ、期待通りの成果を得ることができません。FindFlowは、文書の内容を正確に解析する機能に加え、膨大な社内文書やコミュニケーション内容から重要な情報を抽出する、一般的にRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれるプロセスにも対応しています。このようなビジネスに不可欠なタスクにおいて、FindFlowは主要な競合ソリューションを上回る性能を発揮することが、ベンチマークテストにより実証されています。

FindFlowの精度は、お客様が保有するデータに基づいてシステムをファインチューニングするなど、さまざまな手法を用いることでさらに向上させることが可能です。例えば、とある企業の既存のチャットボットにFindFlowを統合した結果、精度が従来の93%から97%へと向上しました。

FindFlowが競合ソリューションより優れている理由の一つは、ビジネスタスクに特化して開発されていることと、Recursiveが競合ソリューションのベンチマークを徹底して実施している点です。ベンチマークは、ソフトウェアのシステムを体系的に改善するうえで重要な手法です。このプロセスを通じて、多くの段階的な改善を行い、結果としてシステム全体の精度を劇的に向上させています。

Recursiveのベンチマークに対するアプローチは、技術投資の寿命を延ばし、システムが時間と共に改善されることを可能にします。言語をベースとした、AIシステムを支える大規模言語モデル（LLM）は、より優れた低コストのモデルが頻繁にリリースされていますが、性能のベンチマークなしで新しいモデルを導入することは、予期せぬ結果や重大な障害を引き起こすリスクがあります。ベンチマークを重視するRecursiveのアプローチは、そのような懸念を回避し、品質管理を担保しながらAIシステムの基盤技術を迅速にアップグレードすることを可能にするため、技術革新やコスト削減も安心して進められ、実現できます。

RAG技術の評価向けのオープンソース型ツール「Flow Benchmark Tools」や、Recursiveのベンチマークに対するコミットメントとAIコミュニティの支援に関しては、こちらのブログ記事をご参照ください。

セキュリティとデータプライバシー

FindFlowは、データのプライバシーとセキュリティを中核に設計されており、以下の機能を備えています。

アクセス制御: ユーザーの役割に応じて、機密文書へのアクセス権限を管理。自社にある、既存のID管理システムを使用することで、ユーザーのアクセス権限も簡単に管理可能。
監査ログ: 使用状況を詳細に記録し、コンプライアンスを確保。
ホスティング制御: AIシステムはローカルのOSS（オープンソースソフトウェア）のLLMモデルを使用し、完全に自社専用環境で運用可能。また、サードパーティAPIを通じて他のAIモデルにアクセスすることもでき、さらに機密情報や重要データをローカルに保持するハイブリッドシステムにも対応可能。
キーワードブロック: サードパーティAPIを使用する際、キーワードやルールに基づいたブロックリストを用いることで、データ漏洩を防止。
完全自社管理: 開発完了後、システム環境はRecursiveによりお客さまに完全引き渡しとなり、導入後のシステムやデータへのアクセス権の保持は一切なし。