RAG（検索拡張生成）とは？従来の生成AIと何が違う？
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIの回答生成プロセスに、外部のデータ検索を組み合わせた仕組みのことです。
言い換えると、「生成AIが質問に答える際に、自身の知識だけでなく外部の情報源（Web上の情報、データベース、文書など）も参照して回答する」仕組みです。
従来の生成AIが「学習済みの知識のみで回答する先生」だとすると、RAGは「必要に応じて参考書や資料を確認しながら回答する先生」のようなものと言えます。
RAGが注目される背景
大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AIは、さまざまな分野で応用が進んでいます。一方、単独での運用には課題も多く、業務において支障をきたす事例も少なくありません。
ここでは、従来の生成AIが抱える課題と、それらの課題を解決する手法としてRAGが注目される背景について解説します。
従来の生成AIが抱える課題
現在普及している大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIは優れた技術ですが、以下のような課題も指摘されています。
- 学習データ以外の知識を持たない：トレーニングデータに含まれていない情報については答えられない。
- 最新の情報に対応できない：モデルの学習時点より新しい情報が学習データに入っていないため。
- 社内の専門知識を反映できない：一般公開されていない企業固有の情報は持ち合わせていない。
- 事実に反する回答をしてしまう（ハルシネーション）：最新の情報や社内の専門知識を持っていないため、学習していない内容について聞かれた際に誤った情報を提供してしまうことがある。
このような状況は実務で問題になります。例えば、AIチャットボットでユーザーが最新の製品情報について質問しても正確に答えられないことがあります。
社内ヘルプデスクの領域では、「顧客データベースの編集権限を申請する方法」といった社内独自のルールについて、正確な回答を提供できないという事態が発生します。
RAGは最新の情報をもとに回答できる
RAGは新しい情報源や社内の専門資料を参照しながら回答できるため、古い情報に基づく誤回答や的外れな回答を大幅に減らせます。
例えば、「新製品の仕様について教えて」という質問に対しては、最新の製品マニュアルを検索し、正確な情報を提供できます。社内の独自情報や文脈を踏まえた質問に対しても、社内データを参照することで回答の精度を向上させることが可能です。
RAGの仕組みを分かりやすく解説
RAGの具体的な仕組みについても確認しておきましょう。ここではRAGが質問を受け取ってから回答するまでの流れを2つのステップで解説します。
ステップ1：質問に関連する情報を集める
ユーザーからの質問を受け取ると、関連するデータベースや社内ドキュメント、インターネットを通じて必要な情報を取得します。
質問の意味に近い情報を探す「ベクトル検索」などの検索手法が用いられます。
▼ベクトル検索の仕組みについては、以下のコラムでも詳しく解説していますので、併せてご覧ください。
ステップ2：集めた情報をもとに生成AIが回答を作成する
取得した情報はLLMに渡され、回答の生成に活用されます。検索結果をそのまま返すのではなく、生成AIが情報の抽出や取捨選択、圧縮、言い回しの変更、要約、統合などを行い、自然な文章として出力することが一般的です。
検索結果には余分な情報が含まれることも多いため、LLMは必要な情報だけを選んで回答に反映させます。
このように、RAGは外部情報を効果的に活用することで、LLMの回答精度を向上させます。
RAGとファインチューニングの違いは？
生成AIの回答精度を高める方法として、RAG以外に「ファインチューニング」という手法があります。
ファインチューニングは、既存の生成AIモデルに自社データや特定の領域に関する知識を再学習させ、専門性を高める方法です。両者の主な違いを確認しておきましょう。
ファインチューニングの特徴
ファインチューニングは、モデルを特定のタスクやドメインに最適化するために、その目的に適した学習データを準備し、再学習させる手法です。学習を経ることでAIモデルは特定分野の知識を身につけ、精度の高い回答を提供できるようになります。
ただし、導入や運用にはいくつかの課題があります。まず、データの収集や前処理に多大な時間と労力がかかり、モデルの学習には高性能な計算環境が必要となります。
新しい情報が追加された際には再学習を行わなければならず、頻繁な更新が求められる環境では運用の負担が大きくなります。
RAGとファインチューニングの使い分け
ファインチューニングは、一度学習させた知識を活用するため、特定の分野やタスクに特化したAIモデルを構築するのに向いています。一方、RAGはリアルタイムで外部データを参照できるため、最新情報を迅速に取り込む必要がある場面で力を発揮します。
RAGの最大のメリットは、モデル自体に再学習させる必要がなく、導入や運用にかかる手間とコストを抑えられる点です。頻繁に情報が更新される環境では、データベースの更新だけでAIの回答精度を維持できるため、柔軟性と即時性に優れています。
特に、FAQシステムやAIチャットボットなど、最新の情報をもとに迅速に対応する必要があるカスタマーサポートの領域では、RAGの利便性が際立ちます。
一方、AIの話し方や文体を統一したい、特定の専門分野に深く特化させたいといった場合には、ファインチューニングが適していることもあります。
RAGの活用例
RAGの技術は様々な業務に活用できます。ここでは、カスタマーサポートと社内ヘルプデスク業務における活用例について解説します。
カスタマーサポートへの問い合わせを削減
カスタマーサポートの現場では、顧客からの問い合わせ件数を減らすことが重要な課題となっています。鍵となるのは、顧客自身が疑問を自己解決できる環境を整えることです。事前に必要な情報を得て問題を解決できれば、コールセンターなどへの問い合わせは不要となります。
AIチャットボットやFAQシステムなどにRAGを連携させたツールは、最新のデータを参照して検索できるため、ユーザーの質問に対する高精度な回答が可能です。その結果、ユーザーの自己解決が促進され、カスタマーサポートへの問い合わせ件数の削減も期待できます。
▼カスタマーサポートにおけるAI活用については、以下のコラムも併せてご覧ください。
オペレーターの応答時間を短縮
カスタマーサポートのオペレーターがRAGを活用する方法も効果的です。オペレーターは顧客からの問い合わせに対し、RAGを用いた検索システムで社内のナレッジベースや最新情報を調べ、的確な回答を提供できます。
対応品質の向上と業務効率化が期待でき、応対時間も短縮できます。
社内ヘルプデスクの業務効率化
社内ヘルプデスクでは、従業員からのITサポートや各種手続きに関する問い合わせが日常的に発生します。RAGを用いた検索システムを導入すれば、従業員自身が社内のマニュアルやドキュメントを検索でき、必要な情報を取得しやすくなります。
回答精度が高まれば、従業員が問題を自己解決できる環境が整い、ヘルプデスクへの問い合わせ件数が減少します。過去の問い合わせや解決策を蓄積し、組織全体で共有することで、対応の質と効率を向上させることも可能です。
▼社内ヘルプデスクについては、以下のコラムでも詳しく解説していますので、併せてご覧ください。
RAGの導入方法と運用のポイント
RAGの概念は理解できても、「実際にどう導入すればいいのか？」と悩む方も多いでしょう。実はその手順は意外とシンプルです。
導入の手順と運用・メンテナンスのポイントについて解説します。
基本的な導入ステップ
RAG導入の第一歩は「何を検索対象にするか」を決めることです。例えば顧客向けFAQなら商品マニュアルやよくある質問集、社内向けなら業務手順書や各種規程などを検索できる形に整理します。
次に、これらのデータを検索できるシステムを構築します。この段階では、既存の検索エンジンを活用する方法や、AIに特化したベクトル検索と呼ばれる技術を用いる方法があります。
最後に、検索結果を受け取って回答を生成するAIの部分を用意します。ChatGPTなどの商用モデルをAPI経由で利用するか、オープンソースのAIモデルを自社で用意するかを選びます。
運用とメンテナンスのコツ
RAGシステムの導入後も、定期的なメンテナンスが欠かせません。新商品の情報や規程の変更などを随時データベースに追加し、AIが参照する情報を最新に保ちましょう。
また、ユーザーからのフィードバックを分析して「うまく答えられなかった質問」を把握し、必要な情報を補充していくことで、システムの精度は徐々に向上します。
運用面では、AIの回答が間違っていないかを定期的にチェックする体制も大切です。頻繁に寄せられる重要な質問については、回答内容を人間が確認し、必要に応じて修正する仕組みを整えておくと安心です。
RAGの課題と最新技術の動向
RAGは情報検索と生成を組み合わせた強力な技術ですが、万能というわけではありません。特に、大量の文書を扱う場合や、ハルシネーションが許されない場面では、さまざまな課題が指摘されています。
RAGの限界と課題
RAGでも完全にハルシネーションをなくすことは難しく、検索結果が不十分だと誤った回答を生成するリスクがあります。
特に文書量が増えると関連情報の特定が難しくなり、「この情報はどこから来たのか？」という説明責任の面でも課題が残ります。複数の文書から矛盾する情報が見つかった場合、AIがどの情報を優先すべきか判断できないケースもあります。
例えば「新旧の規程が混在していて、古い内容を回答してしまう」といったことも起こり得ます。文書内の複雑な関係性を理解する点でも課題があり、従来のRAGではこれらの問題を完全には解決できませんでした。
RAGの課題を解決する「意図予測検索3」
こうした課題を克服するため、Helpfeel社は「意図予測検索3」というシステムを開発しました。意図予測検索3では、原文を勝手に創作させずに正確に抜き出す仕組みを採用しています。
具体的には、膨大な情報の中から重要な部分にあらかじめマーカーを設定し、ユーザーが検索を行った際に、マーカーを頼りに適切な情報を迅速に提示します。回答はマーカーを付けた原文から引用する形で提供されるため、誤った創作が行われるリスクを大幅に低減します。
この技術により、検索の精度が向上するだけでなく、RAGの課題であるハルシネーションの抑制や、矛盾する情報の整理も可能になります。特に、社内情報の管理やカスタマーサポートにおいて、高精度な情報提供が求められる企業にとって有効なソリューションとなるでしょう。
