RAGとは？業務効率化にどのように役立つのか

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、「検索拡張生成」を意味します。

RAGの概要

RAGとは、大規模言語モデル（LLM）を活用した情報検索を行う新しい技術です。
従来のLLMは、学習データに基づいてテキストを生成する能力に優れていましたが、最新の情報や特定のドメインに関する知識が不足している場合がありました。
RAGは、LLMに外部の知識ベースやデータベースへのアクセス権限を与えることでこれらの問題を解決します。
LLMはユーザーの質問に対して関連する情報を検索し、その情報を基に回答を生成する為、RAGの技術を使うことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を提供できるようになります。

RAGが業務効率化にどう役立つのか

従来の情報収集は、膨大なデータから必要な情報を見つけ出すのに時間が掛かっていましたが、
RAGは高度な検索機能＋生成能力を兼ね備えており、効率的に必要な情報を取得できます。

RAGを使用することで、データの分析やレポート作成時、瞬時にデータを集約し、最適な戦略を立てるための資料が今までより簡単に手に入るようことが可能になります。

RAG導入による企業の具体的なメリット

RAGを導入することで、企業は業務の効率化だけでなく、より正確な意思決定ができるようになるとも考えられています。

新製品の市場調査や顧客動向の分析など、重要なビジネス判断を行う際にRAGを利用することで、リアルタイムでのデータ分析が可能となり、戦略的な意思決定や企業としての競争力を高めることに役立つからです。

RAGのメリット3選

これから有効活用すべき！RAGの良い点について、今回3点をご紹介します。

メリット①：誤回答を抑制

従来のLLMは、学習データに含まれていない情報について質問された場合、存在しない情報をでっち上げて回答してしまうことがあります。
この現象は、ハルシネーションと呼ばれ、LLMの信頼性を損なう大きな問題でした。
RAGは、外部の知識ベースから情報を取得する為、ハルシネーションを抑制することが可能です。

メリット②：情報更新が簡単

RAGは外部の知識ベースから情報を取得する為、最新の情報に簡単に対応できます。
外部の知識ベースを更新することで最新情報に基づいた回答を生成でき、常に最新の情報が必要となる分野のニュースや金融情報などにおいて、非常に有効な技術と言われています。

メリット③：専門的な回答へも対応

特定のドメインに関する知識ベースを連携させることで、高度かつ専門的な質問に対しても回答可能になります。
例えば、医療分野では医学論文や医療データベース、法律分野では法律条文や判例などを知識ベースとして連携させることで、専門的な質問に対する回答を提供することができます。

RAGの注意点2選

優れたRAGの技術ですが、利用にあたって留意すべき点もあります。

注意点①：回答精度の限界

RAGの回答精度は、検索された情報の質に依存します。
知識ベースに誤った情報が含まれている場合、誤った情報を基に回答を生成してしまう可能性があります。
RAGが生成する結果の信頼性については、信頼性の高いデータソースの使用やデータの正確性および一貫性の維持が必要になります。

注意点②：回答までの時間

RAGは、外部の知識ベースから情報を取得する必要がある為、回答に時間がかかる場合があります。特に大規模なデータベースを使用する場合などは、回答の遅延が発生する可能性もあります。

RAGで業務効率化！活用サンプル3選

RAGが業務効率化に役立つ技術だということは理解していただけたかと思いますが、具体的にはどのように使うことができるでしょうか？
ここではRAGを実際の業務にどのように応用できるか、その具体例をご紹介します。

活用サンプル①：社内業務を自動化

従来手作業で行っていた作業がRAGによって自動化でき、業務プロセスを効率化！
活用例は以下になります。

• データ分析
  大量のデータを高速で処理し、必要な情報を抽出して分析結果をレポートとしてまとめる
• 顧客からの問い合わせ対応
  顧客の質問を理解した上で関連する情報を検索し、その情報を基に回答を生成できる
• 資料作成
  必要な情報を外部のデータベースから検索し、最新の情報を基に資料を作成できる

活用サンプル②：医療分野で活かす

RAGを使えば最新の研究文献や臨床データを基にでき、診断の精度やスピードが向上！
活用例は以下になります。

• 【医師向け】診断支援システム
  患者の症状や検査結果を解析し、関連する医学研究や臨床データなどを検索することで、診断候補や治療法をすばやく提案できる
• 【患者向け】健康情報提供システム
  患者の質問に対し、医学文献や公的データなどを基に信頼性の高い情報を提供することができる

活用サンプル③：カスタマーサポートを改善

リアルタイムの質問にRAGを利用して的確なアンサーで顧客満足度もアップ！
活用例は以下になります。

• 顧客からの問い合わせ対応
  リアルタイムで質問を理解＆関連する情報を検索して回答を生成する為、従来より正確かつ柔軟で満足度の高い対応を提供できる
• よりパーソナライズドなサポート
  顧客の過去の質問履歴を分析したり、FAQデータベースを瞬時に検索し、個々の顧客ニーズに合わせたサポートを提供できるようになる

周りに差をつける！RAG導入と未来を考える

RAGは未来に向けてどのような可能性があるのでしょうか？
企業がRAGを導入することで、どのように競争優位性を保ち、さらに発展していけるのかを考えてみましょう。

業務効率を超えるメリット

ある企業の導入事例で、RAGによる自動化で年間500時間以上の作業時間が削減されたという報告があります。
RAGは、単なる業務改善のツールに留まらず、企業が未来の市場で競争力を維持するための戦略的要素になり得るのです。
今後さらにデータ量が増大し、業務が複雑化していく中で、RAGの高度な検索＋生成能力は業務の効率化を超えて、企業が市場の変化に迅速に対応できる体制作りにも効果をもたらすでしょう。

他社より一歩先へ！競争力を高めるRAG導入

市場で生き残るためには、常に最新の技術を取り入れ、他社との差別化を図ることが求められます。
RAGを導入した企業では、データ分析の精度が向上したことにより、意思決定の迅速化が達成された例もあります。
今後RAGの導入は企業が競争力を高め、市場での優位性を確保するための重要なステップと考えられるでしょう。

未来に向けたRAGの進化とその可能性

RAGは進化を続け、さらに企業の業務効率化や市場戦略において重要な役割を果たすようになりそうです。
AI技術とさらに統合され、より高度な意思決定支援や自動化が実現される未来が予想されます。
これにより、企業はますます効率的に業務を運営できるだけでなく、新しいビジネスチャンスの発見や技術の進化と共により多くの可能性を得ることができるようになるでしょう。

よくある質問と回答

RAGを導入する際、既存の検索システムとの違いは何ですか？

RAGは従来の検索システムに生成モデルを組み合わせたもので、単なる検索結果の提示に留まらず、文脈や意味を考慮して情報を整理した上で検索結果を生成します。
この生成機能によって、既存システムでは得られなかったより正確で関連性の高い情報を提供できるようになっています。

RAGの導入によるセキュリティリスクはどのように管理されますか？

RAGの導入に際しては、生成されたデータが機密情報を扱う場合のセキュリティリスクを考慮する必要があります。IAJでは、ご要望に沿ったセキュリティ対策をご提案の上、RAGの生成プロセスにおけるリスクを最小限に抑えるソリューションを提供いたします。

RAGが生成する結果の信頼性はどのように確保されますか？

RAGは信頼性の高いデータベースや情報ソースを基に生成を行います。また、生成された結果は、企業が事前に設定した精度基準やフィルタリング基準を通過することで、信頼性が確保されると考えます。
定期的なデータベースの更新、モデルの再学習や精度検証も信頼性維持の鍵となります。

RAGの導入後、モデルの精度維持にはどのようなメンテナンスが必要ですか？

RAGの精度維持には、定期的なモデルの再トレーニングやデータ更新が必要です。
導入後もRAGが高いパフォーマンスを維持できるよう、IAJではお客様のご要件に応じて最新のデータセットを使用した再トレーニングや、継続的な精度チェックを行うサポートを提供させていただきます。

まとめ

最後に、RAG導入がもたらす効果や利点について振り返ります。

RAGを使った検索技術