ドメイン特化型AI
実際の運用環境に対応するドメイン特化型AI
現場の運用環境を深く理解する、ドメイン特化型AI
汎用LLMの枠を超え、専門領域を理解するAI
専門領域におけるデータ処理・分析の経験、ドメイン特化型LLM、因果関係に基づく知識構造を活用し、組織固有の言語やデータ間の関係性、実際の業務コンテキストまで理解するドメイン特化型AIを提供します。
汎用LLMだけでは不十分な理由
なぜ一般的なAIでは企業が抱える難題を解決できないのか
専門領域のコンテキストを
理解できない汎用AI
- 汎用AIは、組織や業界で使用される固有の用語・業務ルール・運用上のコンテキストなどを十分に理解できません。
- 組織固有のコンテキストが反映されていないため、一般的な回答にとどまり、実務や専門的な意思決定に活用することが困難です。
複雑かつ非構造化された企業データ
- 文書・報告書・メール・ログなどの企業における重要情報は、さまざまな非構造化データに分散しているため、データ間の関係性やコンテキストを把握することが困難です
- 構造化されていない知識からは、組織内に潜む関係性やインサイトを発見し、活用することに限界があります。
信頼できないAIの回答
- AIは回答を提示できても、その根拠や業務上のコンテキストを説明できなければ、実務での活用は困難です。
- 説明可能性と信頼性が確保されていないAIは、業務プロセスや意思決定に定着させることが困難です。
専門知識から信頼できるAIへ
ドメイン知識を基盤とした信頼できるAI
大規模なドメインデータのキュレーション
- オープンウェブ・クローズドチャネル・内部システム・専門文書など、多様なデータソースからデータを収集・精製し、AIの学習に活用できる高品質なドメインデータ資産を構築
- 組織内外に分散するデータを統合的に活用し、AIの性能低下を招く不要なノイズを最小化
- 実際の業務環境に適したデータ基盤を確保
ナレッジグラフに基づく関係性の学習
- 精製したデータをナレッジグラフでつなぎ、人・組織・イベント・資産・文書・リスクなど、データ間の関係性を構造化することで、単なる情報検索にとどまらないコンテキストに基づく分析と推論を実現
- 分散したデータ間に潜むつながりと影響範囲を把握し、より迅速かつ根拠に基づくインサイトを創出
ドメインオントロジーと意味理解
- ドメインごとの概念・専門用語・因果関係を体系的に定義し、AIが専門知識の意味と業務上のコンテキストを正確に学習・理解できる環境を構築
- 組織固有の業務ルールや意思決定基準などを反映し、ドメイン特化型の質問に対する回答精度を高め、実務の現場で信頼できるAIの回答を提供
効率的かつセキュアなAI運用
- 機密データを保護しながら、実際の運用環境に導入可能な軽量AIモデルを構築し、クローズドネットワーク・内部ネットワーク・オンプレミスなどの環境でも安定した運用を実現
- セキュリティポリシーに準拠したAI環境を構築するとともに、インフラコストと運用負担を軽減
現場の知見からドメイン特化型AIを構築
実際の運用環境と現場の知識を理解するドメイン特化型AI
01
ドメインデータの収集
- 業界ごとの専門データ・非構造化情報・社内業務データなどを収集・精製し、AIの学習基盤を構築
02
専門知識と関係性の抽出
- ドメイン固有の用語・エンティティ・関係性を分析し、分散したデータに埋もれた知識やコンテキストを抽出
03
ドメイン特化型学習
- 専門知識と実際の業務シナリオを反映したファインチューニングにより、ドメイン特化型LLMを構築・学習
04
コンテキストに基づく理解と推論
- Embedding・Retrieval・知識基盤の推論技術を活用し、組織固有の言語・業務ルール・ドメイン内の関係性を反映することで、AIによる実際の運用環境のコンテキスト理解を高度化
05
実際の運用環境への導入
- 業務システムと運用プロセスにAIを導入し、分析・対応・検索・業務支援などに活用できる環境を構築
06
継続的な学習と高度化
- 運用を通じて蓄積されるデータとユーザーからのフィードバックを反映し、AIの性能と精度を継続的に改善
ドメイン特化型言語モデル
「DarkBERT」
世界初のダークウェブ特化型言語モデル「DarkBERT」
ダークウェブには、犯罪者特有の隠語や暗号化された表現、非構造化テキストなど、一般的な言語モデルでは理解が難しい独自の言語表現やコンテキストが存在します。 S2Wは、世界初のダークウェブ特化型言語モデル「DarkBERT」を開発し、ダークウェブ上の言語の意味やコンテキストを理解するとともに、脅威情報同士の関係性を分析する技術を確立しました。DarkBERTは、実際の犯罪捜査や安全保障インテリジェンスの現場で活用されています。
「CyBERTuned」
サイバー脅威インテリジェンスに特化した言語モデル
サイバー脅威データは、攻撃手法、マルウェア、脆弱性、脅威グループなどに関する専門知識と複雑な関係性によって構成されているため、汎用AIだけでは攻撃の全体像を把握することが困難です。 S2Wは、セキュリティの専門知識と実際の脅威シナリオを学習した言語モデル「CyBERTuned」を開発しました。CyBERTunedは、脅威情報の意味や関係性、優先順位、対応に必要なコンテキストを分析し、実際の脅威インテリジェンス業務で活用されています。
「CyBERTuned」
サイバー脅威インテリジェンスに特化した言語モデル
サイバー脅威データは、攻撃手法、マルウェア、脆弱性、脅威グループなどに関する専門知識と複雑な関係性によって構成されているため、汎用AIだけでは攻撃の全体像を把握することが困難です。 S2Wは、セキュリティの専門知識と実際の脅威シナリオを学習した言語モデル「CyBERTuned」を開発しました。CyBERTunedは、脅威情報の意味や関係性、優先順位、対応に必要なコンテキストを分析し、実際の脅威インテリジェンス業務で活用されています。
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