SELF（東京都新宿区）は、自社開発のコミュニケーションAIとOpenAI社の「ChatGPT」を連携させたシステム「SELFBOT」を開発・運用している。最近、SELFBOTに新機能「類似性スコア機能」を追加した。これは、ユーザーからの質問に対してどの程度学習リソースが対応できているかを判断するためのもので、不足している学習リソースの追加や改善が容易になる。SELFBOTが行っているChatGPT連携型の「学習型AIチャットボット、社内ナレッジ」は、一般的なチャットボットとは異なる。自然言語を数値データ化し、生成AIに解釈させて回答を得るのが特徴だ。社内ドキュメントなどの特異な学習リソースを活用する場合、その類似率、一致率によって、より精度の高い回答が得られる。ユーザー入力に対する学習リソースの準備が充実し、ベクトル類似精度が上がると、ユーザーへの回答精度が上がる仕組みだ。これは、今までのチャットボットにおける、「回答があるかないか」ではなく「より近いか近くないか」の判断性能となる。この新たな学習型AIチャットボットが今までのチャットボットよりも高評価な理由は、この点からだ。リソースの学習時に各インデックスごとのベクトル値を算出し、ユーザーの入力による自然言語のベクトル値との類似度を、コサイン類似度を用いて、学習済みリソースの類似性スコアとして表示している。この類似性スコアにより、SELFBOTの会話ログ画面で、ユーザーからの質問に対し、適切な学習済みリソースが会話生成AIのリソースとして準備されているか、不足していないかなど、学習リソース視点での評価判断がしやすくなった。また、この類似度のレスポンス速度を優先し、Elasticsearchを活用している。