【事例あり】生成AIの精度を上げるRAGの仕組み・メリット・実装するコツ

業務効率化など様々な目的で導入が進んでいる生成AI。
近年、特に注目されているのが「RAG（検索拡張生成）」という技術です。
RAGでは、生成AIが回答を生成する前に、最新情報や社内ドキュメントなどの外部情報（与えていた以外の情報）を付与し、検索した上で、回答を生成させる技術となり、より精度の高い情報生成を可能にします。本コラムでは、RAGの仕組みや生成AIにおけるメリット、さらに業務での具体的な活用例や実装のコツについて詳しく解説していきます。

生成AIの精度を上げるRAG（検索拡張生成）とは

はじめに、RAGとは何か解説していきます。

RAG（検索拡張生成）とは

RAGとはRetrieval-Augmented Generationの略で、日本語では「検索拡張生成」と呼ばれています。情報検索と生成AIの強みを合わせた手法になり、具体的には、業務文書や規定などの社内情報、そして外部の最新情報を活用して、信頼できるデータを検索し情報を抽出、大規模言語モデル（LLM）に回答させる方法になります。
この手法により、生成AIは、より正確で信頼性の高い情報を提供できるようになります。

ビジネスの現場では、正確な情報を基にした意思決定が求められるため、RAGは生成AIの活用において重要な役割を果たします。

RAGとファインチューニングの違い

RAGとファインチューニングは、生成AIの性能を向上させるための手法ですが、それぞれ異なるアプローチをとります。ファインチューニングは、特定のタスクに特化したデータセットでAIモデルを再訓練することで、モデルの性能を向上させます。一方、RAGは、外部の信頼できるデータソースからリアルタイムで情報を取得し、それを元にAIが回答を生成するというアプローチを取ります。

ファインチューニングは、特定の用途に特化したモデルを作りたい場合に有効ですが、常に最新の情報を必要とする状況では、RAGの方が適しています。

生成AIにおいてのRAGの仕組み

続いて、生成AIにおいてのRAGの仕組みについて詳しくご紹介します。

①データベースの構築
RAGのプロセスは、まず関連するデータベースの構築から始まります。業務文書や規定などの社内情報、外部のwebページなど様々な情報源から関連する大量のデータを収集することで、生成AIが質問に対して適切な回答を生成するためのデータベースを構築します。データベースの質と量は、RAGの性能に直結するため、非常に重要です。

②インデックス化
次に、データベース内の情報を効率的に検索できるようにインデックス化します。インデックス化は、情報の検索速度を向上させるためのプロセスであり、検索クエリに対する迅速な応答を可能にします。この段階では、ベクトル化やセマンティックインデックスなどの技術を用いて、テキストデータを意味的に分類し、検索効率を最適化します。

③クエリ処理
ユーザーからの質問が入力されると、クエリ処理が行われます。この段階では、ユーザーの質問を解析し、必要な情報を抽出するための最適な検索クエリを生成します。

④関連情報の抽出
クエリ処理が完了すると、データベースから関連情報が抽出されます。このプロセスでは、検索クエリに最も関係のある情報を特定し、後続の生成プロセスに必要なデータを取り出します。適切な情報の抽出は、最終的な回答の質に影響します。

⑤コンテキスト生成
抽出された情報を基に、生成AIが理解しやすいコンテキストを生成します。これにより、生成AIは質問に対する回答を生成する際に、より深い理解を持つことができます。コンテキスト生成は、情報の一貫性と関連性を高める役割を果たします。

⑥生成AIモデルに提供
生成されたコンテキストは、ユーザークエリと組み合わせ、生成AIモデルに提供されます。AIモデルは、この内容を基に、ユーザーの質問に対する最適な回答を生成します。

⑦回答生成
生成AIモデルは、提供されたコンテキストとクエリを活用して回答を生成します。従来のモデルよりも、ユーザーの質問に対する最新且つ、正確な回答が期待できます。

⑧出力の前処理
最後に、生成された回答は出力の前処理を経て、ユーザーに提供されます。この段階では、生成されたテキストの校正やフォーマット調整が行われ、ユーザーにとって読みやすい形に整えられます。

生成AIにおけるRAGのメリット

続いて、生成AIにおけるRAGのメリットについて詳しく解説します。

ハルシネーションの回避、回答精度の向上

生成AIは、時に「ハルシネーション」と呼ばれる現象を引き起こすことがあります。これは、AIが現実には存在しない情報を生成してしまう現象です。
しかし、RAGはインターネット上の正誤が定かではない情報も含む情報源だけでなく、社内データなどの信頼の置けるナレッジベースなどの情報源も含めて検索するため、ハルシネーションが回避できます。同時に回答精度や信頼性向上にもつながります。
※生成した回答が100%正しいことを保証することではありません

「わかりません」と回答させられる

RAGでは、曖昧な表現や複雑すぎる質問文に対しては、「わかりません」と回答させるように設定することも可能です。虚偽の内容が表示され、本当に正しいかどうか判断つかない状況になるよりも、「わかりません」と回答が来たほうが効率的といえます。

少ない学習データでも高精度なタスク実行が可能

通常、AIモデルの訓練には大量のデータが必要ですが、RAGを活用することで、少ない学習データでも高精度なタスクを実行することが可能です。RAGは外部情報を活用するため、内部の学習データの不足を補い、効率的な情報処理を実現します。
そのため、学習させるための諸作業にかかる工数が低減できればコスト削減にもつながります。

LLMの追加学習が不要

RAGを利用することで、LLM（大規模言語モデル）の追加学習が不要になります。通常、AIモデルを最新の情報で更新するには再訓練が必要ですが、RAGは外部情報をそのまま利用するため、モデルの再訓練を省略できます。これにより、コストと時間を大幅に削減することができます。

業務におけるRAGの活用例

RAGはその便利さから、ビジネスにおけるさまざまなシーンで活用できます。主な活用例を見ていきましょう。

社内FAQシステム

従業員が、社内のあらゆる情報を効率的に検索できる、よくある質問がまとめられた社内FAQシステムは、RAGによってその精度が高まり、効率化が可能です。

社内ドキュメント検索

業務や手続きに必要な社内のあらゆるナレッジや資料を一元管理し、RAGによってより高精度かつわかりやすい結果データの生成を行うことができます。

社内に散在する膨大な数のドキュメントをすぐに取り出すことができれば、業務改善につながります。「あの資料どこに行った？」と社内に聞いて回る工数と時間を大幅に削減できます。

営業・マーケティング分野のリード特定

営業やマーケティング分野においては、見込み客の行動データやソーシャルメディア上の発言などを分析し、購買意欲の高いリードを自動的に特定する用途で役立てられています。

顧客サポートの精度向

お客様からの問い合わせに対応するAIチャットボットはすでに多く取り入れられていますが、RAGを搭載することで、対応の精度が上がります。
RAGを搭載することで、AIチャットボットはお客様からの問いに対して、過去の問い合わせ履歴や購買データを解析し、適切な回答を返すことができます。

社内用生成AIをRAGで実装するコツ

最後に、社内用生成AIをRAGで実装するコツについて解説していきます。

高精度の検索エンジンを活用する

RAGを効果的に活用するためには、高精度の検索エンジンの利用が不可欠です。RAGは、検索エンジンを通じて関連情報を取得し、それをもとに生成AIが回答を生成する仕組みです。そのため、検索エンジンの精度が高いほど、AIが生成する情報の質も向上します。具体的には、社内データベースやナレッジベースを最新の状態に保ち、検索エンジンが迅速かつ正確に情報を取得できる環境を整備することが重要です。

閲覧権限を考慮する

社内で生成AIを活用する際には、情報の閲覧権限をしっかりと設定する必要があります。RAGを用いたAIは、社内のさまざまなデータにアクセスすることができますが、機密情報や特定の部門に限定された情報が誤って広く共有されないようにするため、権限管理が重要です。適切なアクセス権限の設定は、情報セキュリティの観点からも重要であり、社内のデータガバナンスを強化することにつながります。

専門人材の採用や専門リテラシーの向上が必要

AI技術は急速に進化しており、生成AIの導入には、専門的な知識とスキルが必要なため、データサイエンティストやAIエンジニアといった専門家の採用はもちろん、現場のスタッフにもAIリテラシーを向上させるための教育が求められます。専門知識が不足していると、AIの効果的な活用が難しくなるため、専門業者にサポートを依頼することも一つの方法です。専門業者は、AIの導入から運用までを包括的に支援してくれるため、導入のハードルを下げることができます。