Intumit, Inc.（碩網資訊）は、長年にわたり人工知能（AI）技術の研究開発と応用、特に自然言語処理、意味解析、情報抽出といった分野に注力してきました。同社は、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）に不可欠なソフトウェアソリューションの企画・提供を行い、インテリジェント・チャットボットやナレッジマネジメントシステムなどを通じて、企業の業務効率化と顧客体験の向上を支援しています。ChatGPTの正式リリースおよび大規模言語モデル（LLM）機能のAPI連携が開始されると、同社は直ちにこれらの先端技術を対話型AIやナレッジマネジメントシステムなどの各種ソリューションに統合しました。

Intumitは、約2年にわたるプロジェクト構築の経験を活かし、台湾の「EXPO-TECHデジタル展示会先導プロジェクト」に参画しました。同社は「バーチャルテキストおよび対話型多言語カスタマーサービス」のプロジェクトを通じ、「2024年台湾国際ファスナー展（Taiwan International Fastener Show）」および「TASS 2024 アジア・サステナブル・サプライチェーン＆サーキュラーエコノミー展（Taiwan International Circular Economy Show）」において、「デジタル展示会サービスソリューションの共創」に関する実証実験を実施しました。

従来の対話型AIは主に識別型AI（Discriminative AI）に依存しており、認識精度を向上させるために大量のラベル付きデータを必要としていたため、モデルの学習にかかるコストや人的負担が増大していました。しかし、生成AI（Generative AI）の登場により、自律的にデータを生成する手法が実現し、データへのラベル付けの必要性が大幅に低減されると同時に、高い精度も維持できるようになりました。大規模言語モデル（LLM）は、組織内の専門知識を読み込み、プロンプト（指示文）を活用することで、その組織独自のコンテンツを効果的に生成することが可能です。今回の実証実験において、碩網資訊（Soe-Info）は両者の利点を組み合わせ、生成AIモデルとして「Azure OpenAI GPT-4o」を採用しました。これにより、生成AI特有の課題であった応答時間の長さという欠点を克服し、従来の旧型モデルでは回答に約30秒を要していたところを、2〜5秒程度にまで短縮することに成功しました。その結果、2つの展示会向けに独自のスマートAIプラットフォームが構築され、より効率的なサービスの提供が可能となりました。

展示会の期間中、Intumitは、大規模言語モデル（LLM）、RAG（検索拡張生成）によるセマンティック検索、音声認識（STT）、音声合成（TTS）といった複数のAI技術を活用し、来場者や出展社に対して24時間体制かつ多言語でのリアルタイム・サポートを提供しました。計400社以上の出展社と約1,000のブースが参加したこれら展示会において、本プロジェクトの技術を駆使することで、オンラインのAIチャットボットおよび会場内のKIOSK端末という2つのチャネルを通じ、中国語・英語・日本語・タイ語・ベトナム語・インドネシア語の計6言語で、国内外の来場者に多機能かつ多言語でのリアルタイムな質疑応答・案内サービスを提供することに成功し、展示会のサービス品質と来場者の体験価値を向上させました。