東京大学松尾研究室発スタートアップのWanderlustは、デンソーが推進する社内データ検索基盤の高度化プロジェクトにおいて、非構造化データの処理・構造化に特化した技術検証（PoC）を実施したと発表した。
本実証実験においてWanderlustは、AI解析技術を活用し、従来RAG（検索拡張生成）において読み取りが困難であった「非構造化データ」の構造化を遂行した。図表を含む複雑な資料群に対し、OCR（光学文字認識）とVLM（視覚言語モデル）のパイプラインで構築した構造化手法を駆使した。デンソーの社内データに合わせてプロンプト調整を最適化することで、回答精度が大幅に改善されることを確認した。
近年、企業内ナレッジ活用においてRAGの導入が進む一方、マーケティングレポートや技術資料に多用される折れ線グラフや棒グラフ、散布図といった図表データの正確な解釈が大きな課題となっている。これらの非構造化データをAIが処理できないことが、回答精度のボトルネックとなっていた。デンソーにおいても、社内外のデータをシームレスに活用するAI基盤の構築が進められており、複雑な図表を含む資料の参照精度向上が急務となっていた。本プロジェクトでは、この課題解決のため、非構造化データ解析に強みを持つWanderlustが技術提供を行った。
