自社に特化した生成AIを実現させるRAGとは？自社データ活用のメリットやRAGの課題を紹介

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。自然言語処理の分野で使用される技術の一つで、生成AIによる検索範囲を学習データ外にも拡張する技術です。RAGを活用すると、学習データ以外の外部のデータベースからも検索できるようになるため、生成AIはより正確で適切な回答が可能になります。

RAGによって生成AIの検索範囲を自社データにまで拡張すれば、自社に関する情報を検索し、それを基に回答ができるようになるため、自社に特化した生成AIの活用が可能になります。例えば以下のような社内独自の情報に関する質問に対して回答が可能です。

「社内の経費の稟議申請の方法を教えてほしい」

「勤怠システムの使い方がわからない」

「過去の社内事例に関して、情報をまとめてほしい」

RAGを活用すれば上記のような特定の質問への回答ができるようになるため、社内FAQ・社内ヘルプデスクとしての活用だけでなく、カスタマーサポートやマーケティング、営業など、幅広い業務領域への活用も考えられます。

RAGは生成AIが外部のデータベースから関連する情報を検索し、それを基に回答生成する手法であるのに対し、ファインチューニングは学習済みの生成AIモデルに独自のデータを再学習させる手法です。

ファインチューニングは、特定のタスクに特化したモデルを作成できるため、より専門性の高い回答を生成できるようになり、回答の精度が向上します。ただ、学習したデータの質や量にモデルの性能が左右されるのも事実であり、対象の用途に対して必ずしも精度が上げられる保証はないといったリスクも存在します。

また、特定のタスクに特化するため、他のタスクへの応用が難しくなる場合があり、汎用性が低下する可能性があります。さらに、大量のデータと計算資源が必要となり、学習コストが高いのも難点です。機械学習の専門家が関わらないと実施が難しいため、多大な時間とコストがかかります。

自社データを生成AIが参照できるようにすることで、それらを基にした回答を得られるため、一般的な生成AIでは困難だった、自社特有の業務や規則などに関する質問への回答が可能になります。社内FAQやヘルプデスクとしての活用や、自社データを用いた簡単な集計なども実現します。

RAGによって回答を生成するために参照するデータベースの精度が上がり、ハルシネーションの低減につながります。ハルシネーションとは、生成AIが事実とは異なるもっともらしい情報を生成する現象のことです。

ハルシネーションは、生成AIに学習させたデータが少なかったり偏りがあったりすると、生成AIが間違った認識してしまうといった理由で発生します。RAGによって自社データを組み込むことで、参照できる情報が増えて、ハルシネーションの低減が可能です。

RAGにより自社データが組み込まれた生成AIの利用が可能になり、情報の検索や資料作成などの業務時間短縮が可能です。例えば、業務プロセスや社内のルールに関する情報を迅速に検索し、適切な回答を生成します。

また、顧客対応や社内問い合わせへの自動回答、社内文書の作成など、人間が行っていた業務の多くを自動化できるケースもあります。これにより、従業員は本来の業務に多くの時間を割けるようになり、業務効率化や生産性向上、コスト削減などが可能です。

RAGは、モデル設計と構築が難しいのが大きな難点です。RAGは、以下の2つの要素で成り立っています。

• 検索コンポーネント
• 生成コンポーネント

生成AIに入力された指示や質問に対して、検索コンポーネントがデータ内から関連する情報を検索します。そして、得られた情報を基に、生成コンポーネントが適切な回答を生成します。これが、RAGを活用して適切な回答が得られるプロセスです。

このような技術を使用しているため、RAGの導入には開発段階から構築後の運用・メンテナンスなどに関しての専門性が要求されます。例えば、検索コンポーネントの設計と最適化、生成内容の調整・統合などが必要で、機械学習や自然言語処理の基礎知識が必要になります。

従来の生成AIは高速でテキスト生成ができる点が特徴ですが、RAGを活用した場合、質問に応じてデータベースを検索するため処理に時間がかかり、通常よりも回答速度が遅くなることがほとんどです。特に、大量なデータや複雑な検索が必要な場合、この傾向が顕著に現れます。

この問題の解決策として、効率的なインデックス作成やクエリの最適化、キャッシュの活用といったパフォーマンスの最適化が考えられます。また、必要に応じてハードウェアの増強も検討すべきでしょう。

RAGを活用したとしても、誤答が完全になくなるわけではありません。RAGの精度は、追加する自社データの質に大きく左右されます。自社データに誤りや矛盾があった場合や、誤りがなかったとしても生成AIが解釈しきれない知識の場合だと、生成AIから得られる回答も誤ったものになるケースがあります。

そのため、データの整合性のチェックや定期的な更新など、品質管理を徹底することが重要です。また、データの形式を統一し、検索しやすく整理しておくのも一つの策です。

RAGの仕組み上、ユーザーが質問や指示を生成AIに入力すると、外部データの中から関連する情報を検索して生成AIに送信し、生成AIが回答を生成するという流れで回答が表示されます。一度に生成AIに送信できるデータ量は増えてはいるものの、毎回関連データを送信する必要があります。

関連データを毎回送付するには、API連携されたシステムの自社構築と、その後のシステム運用が必要で、膨大な費用や手間、時間を要するのが難点です。