１　AAC社GPB対応条件

　　弊社GPBの弊社内検証プログラムはAACGPBと呼んでいます。

　　上記システム概要を満たすには以下の条件が必要です。

　　　　（１）　APIが提供されていること。

　　　　（２）　社内情報等の学習データがオンプレ又はクラウドに置
　　　　　　　　けること。

　　　　（３）　社内情報等を優先してLLMも参考にして最適回答の生
　　　　　　　　成が出来ること。

２　GPB対応LLMリスト（この部分は逐次更新とします）

　　これまでに弊社生成AI検証プログラム（AACGPB）が対応した生
　　成ＡＩ会社は以下の通りです。

　　開発元(2025/12/10現在、随時更新中、最新状況はお問合せ下さい）

　　　　（１）　OpenAI/GPT

　　　　（２）　Google/Gemini

　　　　（３）　IBM/Granite

　　　　（４）　Meta/Llama

　　　　（５）　Anthropic/Claude

　　　　（６）　Mistral/Mistral

　　　　（７）　Amazon/Titan

　　　　（８）　Cohere/CommandR

　　　　（９）　MicroSoft/Phi

　　　（１０）　Fugaku/Fugaku

　　　（１１）　Preffered/Plamo

　　　（１２）　A社

　　　（１３）　D社

３　検証方法

　　２０２３年６月　学習データ作成（先ずは製造業から）

　　　　架空の製造業を想定し、自動車事業部（量産品）と航空事業
　　　　部（一品物個別受注生産）を設け、自動車事業部内で検証し
　　　　て航空事業部に横展開するシナリオを作成しました。

　　　　作成した学習データは以下の通りです。
　　　　拡張子は６種類で同じファイル種類でも拡張子を変えたので
　　　　８ファイルとしました。

　　　　（１）　PLM情報（ｃｓｖ）

　　　　（２）　品質記録（ｔｘｔ）

　　　　（３）　ノウハウ情報（ｔｘｔ）

　　　　（４）　ＡＡＣ生成ＡＩナレッジシステム概説書（ｐｄｆ）

　　　　（５）　品質記録（docx）

　　　　（６）　設計課題一覧（ｘｌｓｘ）

　　　　（７）　朝忠工業向け提案書（ｐｐｔｘ）

　　　　（８）　問合せ対応履歴（ｔｘｔ）

　　２０２３年７月　検証項目作成及び検証

　　　　ＯｐｅｎＡＩ/GPT３．５に対応した時に３２０を超える検証項目を

　　　　作成して検証しました。回答精度が９４％前後になったので、
　　　　それ以降は全て同じ検証方法をしています。

　　　　検証項目を大分類すると以下の通りです。

　　　　（１）　学習データ内で基本的な質問（答えが一意になる質問)

　　　　（２）　学習データ内で応用１の質問（学習は１ファイル内）

　　　　（３）　学習データ内で応用２の質問（学習は２ファイル以上）

　　　　（４）　学習データ内で応用３の質問（学習は異なる拡張子）

　　　　（５）　学習させていない回答を得る為の質問

　　　　各学習ファイルの内容を想定した”質問”と”期待する回答”
　　　　を３２０以上の検証項目として作成して、１項目ずつ検証しま
　　　　した。

　　　　検証作業はＣｈａｔＧＰＴでも行い、学習データが外に漏れてい
　　　　ないことも確認しました。

　　　　また項目によっては他のリリースされたインターネット版生成
　　　　AIについても検証しました。

　　　　その後、お客様へのデモで戴いたGPBへの質問と回答も記

　　　　録するようにしました。

４　検証結果

　　弊社検証プログラム（AACGPB)は、上記製品やLLMバージョン
　　をチェックボックスで選べるようにしてあり、選択したLLMバージ
　　ョンの回答が横並びで見れるようにしました。

　　個別製品やLLMバージョンの検証結果は公開出来ませんが、

　　検証結果一覧表に記録したり、画面を保存したりしているので、

　　ご希望がございましたら、弊社問合せメール又は弊社メンバー

　　に個別にお問合せ下さい。

以上です。