ドキュメントと安全に対話し、すべての回答を信頼する方法

ドキュメントとの対話とは、ファイルを一つずつ開いてキーワード検索する代わりに、自然な言葉で質問し、アップロードしたファイル全体をAIが読んで答えてくれることを指します。「この契約書の更新条件は何か」「これら3つのレポートに共通するリスクを要約して」といった質問に、そのまま回答が得られます。

一般的なチャットボットとの違いは出典にあります。一般的なチャットボットは検証できない学習データから回答しますが、Tatsulokはお客様が提供したドキュメントのみから回答し、回答の各部分がどこから来たのかを正確に示すため、ご自身で確認できます。

散らばった情報の代償は現実のものです。ハーバード・ビジネス・レビューの調査では、従業員は1日におよそ1,200回もアプリを切り替えており、その都度の再集中だけで週に約4時間を失っていることがわかりました。

PDF、Word、表計算ファイル、スライドなどのドキュメントを非公開のナレッジベースにアップロードし、同僚に尋ねるように質問を入力します。Tatsulokは関連する箇所を見つけて読み込み、各出典を本文中に示しながら回答を作成します。

すべての出典は検証可能です。ハイライトされた箇所を開けば、回答が依拠した正確な本文を確認でき、原文ドキュメントへのリンクもたどれます。回答は一般的なウェブの情報ではなくお客様自身のファイルに基づいているため、法務・研究・財務・コンプライアンス・業務など、出典が重要な業務でも信頼して利用できます。

出典付きの回答が信頼できるのは、ご自身で確認できるからです。AIが出典を示さずに事実を述べる場合、それを信じるしかありませんが、該当箇所を出典として示せば、回答が正しいことを確認でき、行動に移す前に誤読を見つけられます。

Tatsulokはこの原則を中心に作られています。モデルを信じてほしいと求めるのではなく、根拠を示します。すべての回答はお客様のドキュメント内の該当する出典にリンクされ、関連する本文がハイライト表示されます。検証は数秒で済み、これが重要度の高い業務でこのツールを使える理由です。

約束ではなく証拠を求めるのは当然です。ですから正直な形をそのまま書きます。グラウンディングは誤り率を大きく下げますが、ゼロにはしません。

スタンフォード大学のベンチマークは、主要なグラウンディング済みリサーチツールを202件の専門家査読済みクエリで測定し、ハルシネーション率17%と33%、同種の質問を投げた汎用モデルでは43%という結果を得ました。自分の文書を土台にすることは、自由な想起に比べて大きな改善であり、それこそがこの方式を選ぶ理由です。同時にそれは保証ではなく、研究者らは提供各社の精度に関する主張が誇張されていたとも述べています。

この残りの部分こそ、引用の出番です。出典にリンクする回答の意味は、その回答が確実に正しいということではありません。正しいかどうかを確かめるのに、半日ではなく数秒しかかからない、ということです。グラウンディングが問題を狭め、リンクがそれを閉じます。

今週の練習です。登録は要りません。次に自分の文書から回答を得たら、あなたが行動の根拠にする主張を1つ選び、その出典を開いてください。該当箇所が回答どおりのことを述べていれば、10秒で本物の確信を買えたことになります。

はい。Tatsulokは既定で非公開です。お客様のドキュメントと質問内容がいかなるAIモデルの学習に使われることもなく、データは保存時も通信時も暗号化され、誰がアクセスできるか、いつ削除するかをお客様が管理します。

お客様が共有を選ばない限り、何も共有されません。どの同僚がドキュメントやナレッジベースを閲覧できるかを決められ、アクセス権の取り消しやコンテンツの削除はいつでも可能です。これが、機密情報に使えるツールと使えないツールの違いです。