企業への導入が急増している生成AIの実用的な活用方法｜RAGとは？

RAG技術は、検索と生成のメカニズムを用いて、従来の生成AIの課題を解決する技術です。
特に最新情報の反映や正確なデータ提供が可能になり、ハルシネーション(AIが嘘の情報を出力する現象)の抑制や業務効率の向上に貢献しています。

日本の企業も積極的に導入しており、業務効率化へ大きく寄与していますのでこのRAG技術の詳細を考察します。

RAGとは

RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは、生成AIの一種であり、従来の生成AIモデルに「検索機能（Retrieval）」を組み合わせた技術です。RAGは、大規模な言語モデル(LLM)に情報検索を加えることで、リアルタイムのデータや最新の知識を取り入れながら回答を生成します。この仕組みにより、従来の生成AIが抱えていた「古い情報の使用」や「不正確な出力(ハルシネーション)」といった課題を解決することが可能になります。

RAGは大きく分けて「検索」と「生成」の二段階のメカニズムに基づいています。

1. 検索段階：ユーザーが予めプロンプトを付けた質問を行うと、RAGは充実したデータベースから最適分を検索します。これにより、生成AIは最新の情報にアクセス出来るようになります。
2. 生成段階 ：検索した結果を基に、RAGの生成モデルが最適なレスポンスを生成します。この流れにより、質の高い情報を使ってアウトプットを制作することが可能になります。

RAGを使用しない場合と使用した場合の比較

ここでは、RAGを使用しない場合と使用した場合の比較した情報を記載します。

RAGを使用しない場合の特徴

通常の生成AIは、事前に学習したデータセットのみを基にしてレスポンスを生成します。

• 最新の情報に関して、学習データが古い場合、最新の情報には対応できません。
• 正確性に関して、データセットに存在しない情報が含まれると「ハルシネーション」が発生しやすくなります。
• データの柔軟性に関して、出力回答元はWeb上のオープンデータのみに限定されます。

RAGを使用した場合の特徴

RAGを活用することで、以下のようなメリットが得られます。

• 最新の情報に関して、検索機能により、リアルタイムの情報や最新のデータを反映した回答が可能です。
• 正確性に関して、検索結果に基づいて生成するため、具体的かつ正確な情報を提供できます。
• 効率的な更新:に関して、データベースを更新するだけで、新しい知識を即座に利用でき、モデルの再トレーニングは不要です。

チャットボットの具体例(社内マニュアル活用事例)

• RAGを使用しない場合

質問: 「社内の休暇申請の手順を教えてください。」 AIの回答: 「申し訳ありませんが、その情報は私の学習データには含まれていません。」

• RAGを使用した場合

質問: 「社内の休暇申請の手順を教えてください。」 AIの回答: 「休暇申請の手順は次の通りです。1. 社内ポータルサイトにログインします。2. 『休暇申請』の項目を選び、必要な日程を入力します。3. 上長の承認を得て完了となります。」(社内マニュアルから最新の手順を取得)

このように、RAG技術を活用することで、具体的で正確な回答が得られ、業務効率の向上にも繋がります。

RAG技術の強み

最新かつ正確な情報の活用

RAGは、外部データベースやドキュメントから関連情報を検索し、その結果を生成モデルに組み込むことで応答を生成します。これにより、静的なトレーニングデータに依存せず、最新の情報やドメイン特化のデータをリアルタイムで取り入れることができます。例えば、法規やニュースといった変化の早い分野でも正確な応答を提供できます。

生成結果の信頼性向上

生成AI単体では事実と異なる情報の生成が発生しやすいですが、RAGは検索した外部データを参照して応答を生成するため、信頼性が高い情報を提供できます。ユーザーに具体的な出典元や根拠を示しやすくなる点も、ビジネスや専門的な用途における強みです。

効率的な計算資源の活用

RAGは、膨大な知識をすべて生成モデルに詰め込むのではなく、検索と生成を組み合わせることで効率的に知識を活用します。これにより、巨大なモデルのトレーニングやパラメータ数の増加を抑えつつ、必要に応じて関連情報を柔軟に取得・統合できるため、計算資源やコストの最適化が可能です。

RAG技術の活用例

ソフトバンク株式会社

ソフトバンク株式会社では、AIの教師データを作成するアノテーションサービス「TASUKI Annotation」を提供しています。このサービスは、AIの学習に必要な高品質なデータを効率的に作成・管理することを目的としています。特に、生成AIの回答精度向上を支援するRAGデータ作成ツールを新たに導入しており、企業の業務効率化や高度なAI運用をサポートしています。

RAGデータ作成ツールの導入により、社内に蓄積された膨大なデータを整理・体系化し、AIが精度の高い回答を生成するための基盤を強化しています。従来、データの収集や評価には時間やコストがかかることが課題でしたが、このツールを活用することで、データ整理や回答精度の評価・修正作業を効率的に行えるようになりました。さらに、企業独自のデータをAIの学習に反映させることで、業務や顧客対応の質を向上させることが可能となり、AI活用の効果が最大化されると期待されています。

LINEヤフー株式会社

LINEヤフー株式会社では、生成AIを活用した独自の業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員向けに導入しています。「SeekAI」は、RAG技術を活用しており、社内ワークスペースツールやデータベースを参照元として、従業員が業務で直面する様々な疑問や課題に対して、最適化された回答を迅速に提供するシステムです。

このツールの大きな特徴は、企業内に点在する非構造化データや過去の業務記録をAIが効率的に検索・参照し、自然な文章で回答を生成する点にあります。従業員は、わざわざ複数のシステムや資料を横断的に調査する必要がなく、短時間で必要な情報にアクセスできるため、業務の効率化と生産性向上に寄与します。例えば、業務マニュアルやFAQ、過去のナレッジデータなどを参照して、社内問い合わせへの対応が自動化されることで、対応時間が大幅に削減されました。また、AIによる回答精度は、従業員からのフィードバックを基に継続的に改善される仕組みが導入されており、長期的な運用においても高い効果が期待されています。

今後の展望

RAG技術は、教育、医療、カスタマーサポートといったさまざまな分野で新たな価値を提供しています。これまでのAI技術の限界を超え、リアルタイムで最新情報を取り入れながら正確な応答を実現できる点が大きな強みです。以下では、RAG技術の今後の活用が期待される3つの分野について、詳しく考察します。

教育分野への活用

学校や大学では、生徒や学生が学習に必要な最新情報や参考資料をリアルタイムで取得できる学習支援ツールとしてRAG技術を導入することが考えられます。従来の生成AIでは、Web上にあるオープンなデータしか利用できないため、学校の教科書や問題集などの学習内容や研究結果への対応が困難でした。しかし、RAG技術を導入すれば、常に更新されたデータベースから情報を検索し、正確かつ迅速に知識を提供することが可能になります。

さらに、教師向けの授業準備支援ツールとしても有効です。例えば、授業内容に応じて最適な参考資料や事例を検索・生成することで、授業準備の時間を大幅に短縮することができます。教育現場にRAG技術を導入することで、学習者の理解促進と教師の業務負担軽減が期待されるでしょう。

カスタマーサポートへの活用

RAG技術は、企業のカスタマーサポートへよく活用されいます。従来のチャットボットは事前に設定されたFAQしか対応できず、複雑な問い合わせには対応しきれない場合が多くありました。しかし、RAG技術を導入することで、最新の商品情報やFAQデータを検索し、的確な回答を生成することが可能になります。

例えば、Eコマース企業では、顧客が商品の在庫状況やキャンペーンについて問い合わせた際、RAG技術を活用することで、リアルタイムの情報を基に迅速な回答を提供します。これにより顧客満足度が向上し、企業の業務効率も飛躍的に向上します。また、企業内に蓄積されたナレッジベースを活用し、カスタマーサポートの精度と効率を高めることで、人件費の削減やリソースの最適化へ繋がります。

関連リンク

▼ソフトバンク株式会社 TASUKI Annotation RAGデータ作成ツール
https://www.softbank.jp/biz/services/ai/tasuki-rag-data-creation/

▼LINEヤフー株式会社 SeekAI
https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/008806/

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