記事ポイント
- GDEPソリューションズの「G-RAGon」は、Excel方眼紙や複雑なPDFの解析強化でRAGの初期回答精度を高めます。
- 最新バージョンは、日本企業で使われやすい複雑なドキュメントをそのままナレッジ活用しやすくします。
- 「AI・人工知能EXPO【春】2026」では、会場で製品の機能や導入イメージを確認できます。
GDEPソリューションズの「G-RAGon」が、Excel方眼紙や複雑なPDFへの対応を強化した最新バージョンを4月末にリリースします。
新バージョンは、日本企業で蓄積されやすい読みにくい業務文書をRAGで扱いやすくし、初期回答精度の改善につなげます。
展示会出展も予定しており、導入を検討している企業は実機能を直接確かめやすいタイミングです。
GDEPソリューションズ「G-RAGon」最新バージョン
- 製品名：G-RAGon（ジー・ラグ・オン）
- 提供元：GDEPソリューションズ株式会社
- リリース時期：2026年4月末予定
- 主な強化内容：Excel方眼紙対応、複雑なPDF解析強化
- 関連ページ：https://gdep-sol.co.jp/gpu-solution/llm-rag-series/
「G-RAGon」は、RAGの回答精度改善と運用支援を狙う独自開発ツールです。
最新バージョンは、日本企業に多い複雑な文書をナレッジ化しやすくし、生成AIを業務で使う際の精度面の不安を減らします。
Excel方眼紙対応
- 機能：Excel方眼紙レイアウト文書の自動解析
- 対応内容：複雑なセル結合を含む文書のチャンキング処理
- 自社検証：49問のベンチマーク
- 対象例：DB開発を例にした設計ドキュメント
- 初期回答精度：6％から78％へ改善
Excel方眼紙対応は、見た目重視で作られた業務資料をRAGに組み込みやすくします。
複雑なセル結合を含む設計書でも情報の区切りを保ちやすいため、必要な答えに届きやすい検索基盤を整えます。
複雑PDF解析強化
- 機能：表構造を保持したPDFチャンキング
- 対応内容：複雑な表やセル結合を含むPDF文書の解析強化
- 自社検証：100問のベンチマーク
- 比較対象：Dify標準のナレッジ登録方式
- 初期回答精度：47％から82％へ改善
複雑PDF解析強化は、表を多用した資料からも文脈を崩しにくくします。
帳票や一覧表を含むPDFでも情報の関係性を保ちやすいため、回答の取り違えを抑えたRAG運用に役立ちます。
展示会出展情報
- 展示会名：AI・人工知能EXPO【春】2026
- 会期：2026年4月15日（水）〜17日（金）
- 会場：東京ビッグサイト
- 小間番号：21-21
展示会出展は、導入前に機能を確認したい企業に現地で比較検討しやすい機会を用意します。
会場では、Excel方眼紙やPDF解析の強化点を実務にどう生かせるかを具体的にイメージしやすくなります。
「G-RAGon」は、日本企業で使われる複雑な文書形式に踏み込んで対応することで、RAG導入の壁を下げます。
業務資料を作り直さずに活用しやすくなる点は、社内ナレッジ検索や生成AI活用を進めたい企業にとって大きな利点です。
展示会で実際の活用イメージを確かめられる点も、導入判断を前に進めやすくします。
GDEPソリューションズの「G-RAGon」最新バージョンの紹介でした。
よくある質問
Q. G-RAGonの最新バージョンは何が強化されますか？
A. 最新バージョンは、Excel方眼紙レイアウト文書への対応と、複雑なPDF解析機能の強化を実施します。
日本企業で使われやすい資料をそのままRAGに組み込みやすくする点が特徴です。
Q. G-RAGonはどのくらい回答精度が改善しますか？
A. 自社検証では、Excel方眼紙を使ったケースで初期回答精度が6％から78％へ、複雑なPDFを使ったケースで47％から82％へ改善しています。
Q. G-RAGonを直接確認できる機会はありますか？
A. 「AI・人工知能EXPO【春】2026」のGDEPソリューションズ出展ブースで確認できます。
会場は東京ビッグサイト、小間番号は21-21です。