RAGとは？仕組みやメリット・デメリット・
活用事例を分かりやすく解説

AIチャットサービスは、ChatGPTをきっかけに広く世間に知れ渡り、今ではプライベートでも利用されているサービスです。このAIチャットサービスの高い精度や回答の速さを支えるRAGという技術が、現在多くの企業から注目されています。

RAGを活用すれば、チャットボットの運用を効率化したり、精度や回答のスピードを向上したりでき、社内の業務効率化や顧客満足度の向上につながります。また、RAGはデータ分析の効率化にも貢献するため、チャットボットをはじめとしたAI技術の導入を予定している方は、RAGの利用を検討すると良いでしょう。

この記事では、RAGの概要や仕組み、メリット・デメリットなどについて解説しています。RAGの特徴や活用方法がわかる内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。

RAG（検索拡張生成）とは？ファインチューニングとの違いも解説

RAGは、AIチャットサービスには欠かせない技術の1つです。RAGの概要やRAGと混同されることが多いファインチューニングとの違いを、以下で解説します。

RAGとは生成AIの回答精度を高める技術

RAG（検索拡張生成）とは、信頼できる情報の検索とLLM（大規模言語モデル）のテキスト生成を使ってユーザーへの回答精度を高める自然言語処理技術です。LLM（Large Language Models）とは、膨大な数のデータとディープラーニング技術で構築された言語モデルです。LLMによって、人の言語を理解したり、自然な文章を生成したりできます。

RAGは、このLLMと情報の検索機能を使って生成AIの課題を解決できるため、AIチャットサービスをはじめさまざまな業界で注目されています。

ファインチューニングとの違い

ファインチューニングとは、学習済みのLLMを特定のタスクに対応できるよう追加で学習させる手法です。RAGとファインチューニングは、特定のタスクに対応できるようモデルを調整する点では共通していますが、RAGではモデルの学習は行いません。あくまで、参考情報をモデルに与えて調整するというアプローチ方法です。

RAGが生成AIの分野で注目されている3つの理由

RAGは、LLMにおける以下のような課題の解決に役立つ技術として注目されています。

• 情報が古い
• クローズドな情報を扱えない
• ハルシネーションが起きやすい

LLMは、学習段階で得たデータから回答を生成する技術であるため、公開されたばかりの新しい情報には対応できません。加えて、参照する情報源は主にインターネット上の公開情報になっている場合が多く、企業や団体の独自情報をはじめとしたクローズドな情報が扱えないという課題もあります。

LLMでは「ハルシネーション」も大きな課題とされています。ハルシネーションとは、AIが事実ではない情報を生成してしまうことです。インターネット上には、事実ではない情報も含まれていますが、LLM自身は情報の正誤を判断できないため、ユーザーに対して誤った情報を事実かのように回答してしまう場合があります。RAGは、これらの課題を解決し、ユーザーに正確で優れた回答ができる技術として、大きく貢献しています。

RAGの仕組み

RAGは「検索」と「生成」の2つのフェーズを経て、回答を生成します。2つのフェーズで行われている詳しい工程を確認して、RAGをより深く理解しましょう。

検索フェーズ

RAGが「検索」のフェーズで行なっている工程は、以下の通りです。

1. AIチャット上のテキストボックスにユーザーが質問を入力する
2. AIが情報の検索を行って、質問に最適なデータを収集する
3. 収集したデータを取得する

検索フェーズでは、インターネット上の情報とは別に自社の持つデータも用意してAIに検索させれば、ハルシネーションのリスク低減につながります。

生成フェーズ

RAGが「生成」のフェーズで行なっている工程は、以下の通りです。

1. AIチャットが入力された質問と検索フェーズで取得したデータをもとにLLMへプロンプトを入力する
2. LLMがプロンプトをもとに自然言語処理でテキストを生成して、AIチャットに回答する
3. LLMから送られた回答をAIチャットが出力する

AIのみでは、検索フェーズで取得したデータを使ってユーザーに適切な形で回答ができないため、AIからLLMへ質問し回答を得る仕組みになっています。

RAGを活用する4つのメリット

RAGを活用するメリットには、以下のようなものがあります。

• 外部情報の更新が容易になる
• 回答生成の精度が向上する
• 非公開の情報を扱えるようになる
• 費用対効果が高まる

外部情報の更新が容易になる

RAGの活用には、外部情報の更新を容易にできるメリットがあります。RAGがあれば、通常LLMのデータをアップデートする際に必要なファインチューニングが不要になり、作業の手間を減らせます。外部情報のデータが新しくなれば、常に鮮度の高い情報をもとに回答を生成可能です。

回答生成の精度が向上する

RAGは、AIの回答精度をより向上させる技術です。AIのみでは、情報の正確性に課題が残りますが、RAGの活用によって信頼できる情報を参照しながら言語的にも自然な文章でユーザーへ回答できます。回答に誤った内容が含まれる可能性があっても、情報の参照元を調べて事実かどうかを確認できます。

非公開の情報を扱えるようになる

RAGを活用すれば、非公開情報を利用した回答の生成が可能です。インターネット上の情報に加えて非公開にしている自社のマニュアルや文書などの情報を回答に利用できるため、より専門性が高い内容でも回答できます。

例えば、顧客からの問い合わせにチャットボットを導入している場合、RAGの導入で自社向けにより高いレベルでカスタマイズでき、技術的な質問にも回答できるようになります。それにより、チャットボットが自動で対応できる問い合わせが増えて、従業員の負担軽減も実現可能です。

費用対効果が高まる

RAGは、LLMのファインチューニングにかかるコストを削減できるため、AIチャットの費用対効果を高められます。ファインチューニングには、データセット準備やモデル選定、環境構築、実装後の評価といった多くの工程が必要になり、まとまったコストがかかりますが、RAGを活用すればこれらのコストは一切かかりません。RAGの導入によって、コストを抑えながら効果的にシステムを運用できます。

RAGを活用する2つのデメリット

RAGはAIの精度を高める便利な技術ですが、活用する際には以下のようなデメリットもあります。

• 設計と実装が難しい
• 回答生成までの時間が長い

デメリットを確認して、RAGを活用する際の注意点として把握しておきましょう。

  設計と実装が難しい

RAGは、検索と生成の2つのコンポーネントを組み合わせて使用するため、モデルの設計・開発・実装・メンテナンスに専門的なスキルが求められます。検索コンポーネントの最適化やTransformerベースのモデルの調整といった専門性の高い作業が必要になり、これらは自然言語処理や機械学習に関する知識がなければ対応できません。

回答生成までの時間が長い

RAGは、データベースから情報を検索する分、AI単体の場合と比較して回答の生成に時間がかかります。データベース内の情報が多いほど処理時間が長くなるため、ユーザーの満足度に悪影響をもたらす可能性があります。回答にかかる時間をなるべく早くするには、データベース内の情報を減らす方法が効果的です。

ビジネスにおけるRAGの活用事例

RAGはビジネスにおけるさまざまなシーンに活用されており、業務効率化やサービス品質向上に役立っています。ビジネスにおけるRAGの活用事例を確認して、自社での利用を具体的にイメージしてみましょう。

社内の問い合わせ対応

RAGは、社内の問い合わせ対応で活用されている技術です。従来は精度の観点からファインチューニングの利用が主流でしたが、現在は社内の問い合わせ対応にRAGが活用されるケースが増えています。RAGの活用によって、作業の手間やコストを削減しながら、リアルタイムでの精度の高い問い合わせ対応が可能です。

社内の問い合わせ対応に課題を持っている企業は多く、情報が自社のあらゆる場所に散在していたり、担当者が忙しかったりして回答に時間がかかるケースがあります。問い合わせへの回答が遅いと、業務効率が下がり顧客への対応が遅れる場合もあるため、早急な対策が必要です。RAGを導入すれば、チャットボットが部署を超えた問い合わせにも自動で回答でき、業務に必要な情報を素早く得られます。

チャットボットを活用したカスタマーサポート

RAGとチャットボットを活用すれば、顧客からの問い合わせ対応の自動化が可能です。従来は、従業員がFAQや社内マニュアルを確認して問い合わせに回答する必要がありましたが、事前に社内情報をデータベースに登録しておけば、自動でチャットボットが顧客に回答できます。

また、チャットボットは、メンテナンスを除いて24時間365日問い合わせに対応できるため、顧客はいつでも自分のタイミングで気になることを確認できるようになり、顧客満足度の向上が期待できます。加えて、メールや電話ではなく、チャット形式で気軽に気になることを確認できれば、顧客からの問い合わせ件数が増えて、商品購入やサービスの利用開始といった売上増加にもつながるでしょう。

データの分析

RAGは、データ分析にも活用できる技術です。トレンドや市場データ、業界レポート、顧客のフィードバックといった情報を収集して、マーケティング戦略の立案に活用できます。データ分析ができるツールは他にも多くありますが、RAGには膨大な量のデータを効率良く分析できるというメリットがあります。また、人では気づきにくいデータの傾向や相関関係も発見しやすくなり、より高度なデータ分析が可能です。

RAGを導入する際の2つの注意点

RAGを導入する際には、以下のような注意すべき点があります。

• 誤回答が生成される可能性がある
• プライバシーとセキュリティ対策が必要

注意点の詳細を確認して、RAGを導入する際に役立てましょう。

誤回答が生成される可能性がある

RAGは、外部データの活用で回答の正確性を高められる一方で、誤った情報の選定や解釈によって不正確な回答を生成してしまうリスクを持っています。例えば、RAGが意図とは違う情報を取得したり、信頼性に欠ける情報源を参照してしまったりするケースでは、不正確な回答が生成されるリスクが高くなります。

また、説明不足や曖昧な質問に対しても、AIが正確性に欠ける回答を生成するリスクがあるため、これらを防止する対策が必要です。具体的には、信頼性の高い情報ソース・データベースの利用や、検索結果をフィルタリングするシステムの導入が挙げられます。さらに、ユーザーが誤回答に対する修正リクエストやフィードバックを送れるようにすれば、精度を向上しながら将来的に誤回答の発生を減らせます。

プライバシーとセキュリティ対策が必要

RAGを導入する際には、プライバシーとセキュリティー面に注意しなければなりません。RAGは、データベースから情報を取得する仕組みになっているため、プライバシーやセキュリティにおいて問題が起きる可能性があります。

例えば、データベースから情報を取得する際に、機密情報の漏洩や不適切利用のリスクがあります。対策としては、データ送受信の暗号化やデータベースにおけるアクセス権限の設定、データポリシーの実施といった取り組みが効果的です。

RAGを活用して業務効率化を実現しよう

RAGとは、信頼できる情報の検索とLLMを活用したテキスト生成によってユーザーへの回答精度を高める自然言語処理技術です。RAGの導入により、外部情報の更新がしやすくなったり、非公開の情報をユーザーへの回答に利用できるようになったりするため、AIチャットの運用の効率化や精度向上につながります。

AIチャットはあらゆる業界で活用されており、今ではプライベートでも利用されるほど一般的なサービスです。RAGは、このAIチャットの優れた回答精度やスピードを支える技術として、多くの企業が注目しています。

Googleが提供しているGoogle Cloudというサービスでは、RAGを実装できるアプリケーションが備わっており、チャットボットの構築が可能です。Google Cloudを活用して最新の情報や専門分野にも対応したチャットボットを作成すれば、社内や顧客の問い合わせにも柔軟に素早く回答できます。

Google Cloudには他にも、機械学習モデルの構築やアプリケーション開発、高度なデータ分析ができるサービスが備わっているため、企業の業務効率化や生産性向上に大きく貢献します。日々の業務や自身のビジネスにAIを活用したいという方は、積極的にGoogle Cloudの導入を検討すると良いでしょう。

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