GPB(生成AIナレッジシステム）というソリューション
GPBは、弊社用語であり、
Generative AI Pretrained knowledge system and Brains
の略です。
意味としては、
ナレッジを事前学習させる生成AIナレッジシステム、そして頭脳（ブレイン）として活用
となります。
ここで言うナレッジとは、社内情報や特定分野の情報です。
ブレインをBrainsと複数形にしているのは、会社、事業部、部門、個人という、色々な立場
におけるブレインとして活用することを意図しています。
通称は
生成AIナレッジシステム
生成AIナレッジブレイン
です。
概要としては、社内情報（機密情報含む）や特定分野情報（各種規程集、法律関連等）を
事前に学習させた社内専用学習モデルである機密情報言語モデル（
infomation Language Model、弊社用語）と公開されているLLM（大規模言語モデル）の両
方の言語モデルを見て、CLM(社内）を優先して最適な回答を返す仕組です。
公開情報（LLM側）は生成AIエンジン側に含みますが、学習内容をより確実にする為に、
敢えてCLM側に学習させるのも１つです。
全体イメージは以下の通りです。
数式的に表現すると、
GPB = CLM + LLM
となり、最適回答を返したり、資料生成等、使用生成AI本来の機能を実現出来ます。
CLMをLLMと切り離しているのは、
・ LLMのバージョンアップ
・ 環境設定変更
・ システム拡張
・ LLMの入替
・ 複数LLM対応
等、LLM自体の運用環境が変わった時、CLMには手を加えず、プログラム（学習と運用）
の微調整のみの変更にして、CLMとLLMには出来るだけ手を加えなくても良い運用形態
（運用の合理化）にする為でもございます。（複数LLM対応は弊社で実施済）
CLMを前に持って来ているのは、CLMを優先して回答を生成していることを意味します。
生成AIの活用方法の１つとして、新たなソリューションとして、製造業・建設業・ヘルスケア
を中心に、全業種で生成AIを有効活用する仕組の１つとして今後展開して行く想定です。
CADやEXCEL同様、
GPBがないと仕事にならない
という時代になることを想定しています。
回答精度はＬＬＭ本体より格段に上がります。
（弊社OpenAI版検証プログラム”AACGPB/OpenAIで"は約９５％、
LLM本体は某調査で３２％）
回答時間はLLM単体とほぼ同じです。
GPBがない時の業務に比べると、数分、数日かかったものが２秒から４０秒位で済むの
で、劇的に時間短縮、リードタイム短縮が可能になります。
業務に必要な情報が即座に得られ、速やかに目的業務に移行出来るので、業務効率
が格段に上がります。
また、GPBはLLM本体の情報や機能を全て包含する仕組になっているので、GPB要件を
満たして、かつ将来性がある生成AIエンジンが望ましいことになります。
”GPB要件”は生成AI特集の”生成AIエンジンの選び方”や生成AIエンジン特集の”適性”
にて記載してございます。
将来性があるとは、GPBの根幹である学習、質問、回答等がマルチモーダル対応される
ことを期待出来るかどうか（ロードマップにある方が望ましい）を意味します。
GPBのコンセプトや仕組としては汎用なので、製造業GPB、事業部GPB、設計GPB、品証
GPB、物流GPB、建設業GPB、医療GPB、法律GPB等のように業種、部門、個別用途向け
のGPBとしても有効活用に貢献させて戴きます。（商標登録も出願中です）