生成AIを用いた企業内検索では、従来の「すべてを文字列として扱う」仕組みが、誤った類似判定や不適切な検索結果の原因となっていました。今回のアップデートにより、ChatBridはデータの属性を理解したうえで、意味に沿った絞り込み・ランキングを行えるようになり、実務精度が顕著に向上します。
https://metadata.co.jp/services/chatbrid.html
■ 機能概要
1. CSV など取り込みデータの「自動型推定」
（文字列／整数／小数／日付／日時／真偽値 など）
ChatBridは多カラムのCSVデータを取り込み可能ですが、AI により、各カラムの値から最適なデータ型を自動推定します。これにより、企業のログデータ、売上データ、問い合わせ記録など、形式が混在している現場データでも、ユーザー側で型定義する必要がありません。数字が名称に過ぎない時などに、自動推定の結果は可能な範囲で別の型に変更可能です。
【画像 https://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000337145&id=bodyimage1】
図 データ型自動推定結果の例
2. 型ごとに最適化された「絞り込みフィルタ」を実装
従来はすべて文字列扱いで検索していたため、
● 数値の範囲検索
● 日付の期間検索
● 真偽値の切り替え検索
などが正確に実行できませんでした。
今回より以下が可能になります：
データ型 新しい絞り込み方法
---------+--------------------
文字列 部分一致・前方一致など従来のテキスト検索
整数・小数 ＞ ＜ ＞= ＜= による範囲条件
日付・時刻 「一週間以内」「指定期間内」などの時間軸フィルタ
真偽値 True / False の切替
3. 型に応じた“意味のある”類似度計算に対応
従来の類似度判定は、tokenizerによっては以下のような誤判定を生む課題がありました。
● 「3.3ミリグラム」と「3月3日」が類似と判断される
● 「2/28」と「3/1」が文字面ではまったく異なるため遠いと判定される
今回のアップデートにより：
● 日付は“時間的な距離”で類似性を評価（例：2/28 と 3/1 は 1日差 →類似度が高い）
● 数値は“大小関係”で近さを判断
● 文字列は従来通り、意味ベースの類似度を適用
これらが組み合わせられ、より人間の判断に近い高精度ランキングが実現されます。
■ 導入メリット
1. RAG の検索精度が顕著に向上
データ型ごとに意味に沿った類似度が算出されるため、
「必要なレコードが引けない」「関係のない項目が上位に出てくる」
といった悩みが解決します。
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2. 誤判定の防止（文字列検索の限界を突破）
従来の LLM 系ツールでは、
● 数値と日付
● 単位付き数値とテキスト
などが誤って混同されるケースが多く、実務利用の障壁でした。
ChatBrid の型認識により、これらの“AI による誤解”が解消されます。
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3. ビジネスで重要な「期間指定」「閾値検索」が可能に
例：
● 「直近1週間で起きた事故レポートを抽出」
● 「売上金額が1,000万円以上の案件のみ表示」
● 「年度内の問い合わせ件数の傾向を分析」
これまで手動で Excel などを使っていたフィルタリングを事前に行ってデータを入れ替えたりする必要がなくなり、ChatBrid 内で完結できるようになります。一時的な変更の際などに特に便利です。
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■ 今後の方向性など
今回の型推定と型対応検索は、ChatBrid が進める
「RAG の可観測性・正確性・ビジネス適用性の向上」
の中心的なアップデートです。
ChatBrid は今後も
● マルチモーダルデータ取り込み
● 重要語認識・ランキング強化
● 業種別ドメインモデル（特化型LLM）との連携
など、企業内ナレッジ活用を最大化する方向で進化を続けていきます。
配信元企業：メタデータ株式会社
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