はじめに
近年、生成AIの進化はビジネスシーンに大きな変革をもたらしています。その中でも特に注目を集めているのが「RAG（検索拡張生成）」です。RAGとは、生成AIの性能を強化し、より正確で有用な情報提供を実現する技術として期待されています。
この仕組みは、AIモデルの学習データだけでなく、リアルタイムの検索結果や外部データベースを活用することで、最新かつ信頼性の高い情報を反映する点に特徴があります。これにより、企業は製品開発やカスタマーサポートなど多くの分野で業務効率化と顧客満足度向上を図ることが可能です。
本記事では、RAGの仕組みや導入メリット、実際の活用事例を詳しく解説し、ビジネスへの応用方法を探ります。
RAG（検索拡張生成）とは
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの一種であり、検索機能を統合して情報生成を強化する技術です。従来の生成AIは学習データに基づいて回答を作成するため、最新情報への対応や事実確認が課題とされてきました。
しかし、RAGはAIモデルに外部データベースや検索エンジンを組み合わせることで、必要な情報をリアルタイムで取得し、生成内容に反映させる仕組みを採用しています。
これにより、情報の正確性や信頼性を高めると同時に、更新頻度の高い分野や専門的な分野でも対応が可能です。
例えば、カスタマーサポートでは最新の製品情報を即座に提供できるほか、ビジネスレポート作成時にも最新統計や市場動向を反映した資料作成が行えます。RAGは生成AIの弱点を補い、実務における適用範囲を大きく広げる技術として注目を集めています。
RAGとLLM（大規模言語モデル）との関係性
RAG（検索拡張生成）とLLM（大規模言語モデル）は密接に関連しており、それぞれの特性を活かすことで高度な情報処理と回答精度の向上を実現しています。LLMは大量のテキストデータを学習し、自然言語処理を行うAIモデルであり、文脈理解や文章生成を得意とします。
しかし、LLMは学習データに基づいて情報を生成するため、更新頻度の高い情報や専門的な知識には対応しきれない場合があるのが現状です。
そこでRAGはこの課題を補う役割を担います。RAGはLLMに検索機能を統合し、外部データベースやリアルタイムの検索結果から必要な情報を取り込むことで、最新かつ正確なデータを反映した応答を可能にします。具体的には、RAGは検索クエリを通じて関連する文献やウェブページを取得し、その内容をLLMに提供。LLMは提供された情報を基に生成を行うため、正確性と信頼性が向上します。
このプロセスにより、RAGはLLMの柔軟な言語処理能力を強化し、ビジネスの実務で即戦力となる情報提供を実現します。
また、RAGはLLMの応用範囲を広げる役割も果たすでしょう。
例えば、カスタマーサポートでは製品仕様やマニュアルから最新情報を参照しながら回答できるため、より質の高いサービスを提供できます。このように、RAGとLLMは互いの強みを補完し合いながら、AIの実用性を大きく引き上げる技術として注目されています。
RAGの仕組み
引用：OfficeBot
RAG（検索拡張生成）の仕組みは、情報検索と文章生成を組み合わせることで、正確かつ最新の情報を提供するプロセスに基づいています。
まず、ユーザーからの質問やリクエストを受け取ると、システムはその内容を分析し、関連するキーワードやクエリを生成します。
次に、外部データベースや検索エンジンを用いて、関連性の高い情報や文献を検索し、必要なデータを取得。この段階では、最新のニュースや専門的な記事、企業の資料なども対象に含めることが可能です。取得した情報は、AIモデルに供給され、追加データとして処理されます。このデータをもとに、AIは回答を生成します。通常の生成AIとは異なり、RAGでは外部データが補強されるため、過去の学習データに依存しすぎず、最新情報を反映した回答が得られる点が特徴です。
また、生成プロセスでは関連性の高いデータのみが取り込まれ、不要な情報は除外されるため、正確で信頼性の高い結果が得られます。この仕組みにより、RAGはリアルタイムのデータ活用が求められる分野や専門的な情報提供が必要な場面で強みを発揮します。
例えば、医療や金融分野では規制や市場動向の変化に対応するため、常に最新の情報を反映するRAGが有効活用されているのです。こうした特性から、RAGは生成AIの課題を補う革新的な技術として注目を集めています。
RAGを導入するメリットは？
RAG（検索拡張生成）は、生成AIの弱点を補い、より高度な情報提供を実現する技術です。外部情報の参照によって最新かつ正確なデータを反映できるため、ビジネスや業務の効率化を大きく支援します。
また、専門的な情報や頻繁に変化するデータにも対応できるため、活用の幅が広がります。
ここでは、RAG導入の具体的なメリットについて詳しく解説しますので、参考にしてください。
外部情報を容易に更新できる
RAGの大きな強みは、外部情報の更新を簡単に行える点にあります。従来のLLMは事前に学習したデータに基づいて応答を生成するため、一度モデルを学習させると新しい情報への対応が難しく、頻繁な再学習が必要でした。
しかし、RAGは外部データベースや検索エンジンを活用し、最新の情報をリアルタイムで取得できるため、再学習を行わずとも情報を更新することが可能です。
例えば、法律や規制が頻繁に変わる分野では、過去のデータに頼るだけでは誤った情報を提供するリスクがありますが、RAGを導入すれば常に最新の法改正やガイドラインに基づいた回答が可能になります。この柔軟性は、変化の激しい業界やトレンドに左右される分野で特に有効です。こうした特性により、RAGは継続的なデータ更新が求められる分野で強力なツールとして機能します。
回答生成の精度を高められる
RAGは回答精度の向上に大きく貢献します。従来のLLMは膨大なデータを学習しているものの、その情報は過去のものであり、学習時点以降に発生した事象や最新情報には対応できませんでした。
この課題に対し、RAGは外部検索によるデータ取得を組み合わせることで、より信頼性の高い回答を生成できます。
具体的には、質問内容に基づいて関連するデータを外部から検索し、それをもとにAIが文章を生成するため、根拠のある回答を提供できます。このプロセスでは、データの選定も精密に行われるため、不正確な情報や曖昧な表現が削減可能です。
例えば、医療分野では新薬や治療法に関する最新情報を踏まえた説明が求められる場合があります。RAGは外部から最新の論文や公式データを取り込み、それを基に回答を生成するため、専門性の高い分野でも正確な情報提供が可能です。
このように、RAGはLLMの強みを活かしつつ、回答精度をさらに高める役割を果たします。
最新情報の取得
RAGは最新情報の取得に優れており、迅速な情報更新が求められる分野で特に高い効果を発揮します。一般的なLLMは学習時点のデータしか保持していないため、新しい情報を反映するには再学習が必要でした。
しかし、RAGは外部データベースや検索エンジンを活用してリアルタイムのデータを取得できるため、最新の情報に基づく回答が可能になります。
例えば、金融市場では為替レートや株価などの情報が刻一刻と変動します。RAGを導入すれば、その時点での市場状況を反映した回答が提供でき、投資判断や市場分析において迅速かつ正確なデータ活用が可能です。
さらに、ニュースやトレンドの変化にも対応できるため、マーケティングや広報分野でもRAGは有効です。消費者の関心や行動パターンが変化する中、最新情報をもとに戦略を立てることで競争優位性を確保できます。
このように、RAGは最新データを反映した柔軟な対応を実現し、精度と信頼性を兼ね備えたシステムとして活用されます。
RAGの主な活用事例
RAG（検索拡張生成）は、多くの企業で業務効率化や生産性向上に貢献しています。最新情報の取得や高精度な回答生成が可能なため、データ管理や顧客対応などさまざまなシーンで導入されています。
本章では、具体的な導入事例を紹介し、それぞれの活用方法について詳しく解説しますので、参考にしてください。
社内データの検索
デロイトトーマツコンサルティングでは、社内データの効率的な検索と活用を目的にRAGを導入しています。コンサルティング業務では、過去のプロジェクト資料やリサーチデータを迅速に参照する必要がありますが、膨大なデータから必要な情報を探し出すには多くの時間と手間がかかります。RAGを活用することで、キーワードや質問に基づき関連資料を瞬時に抽出できるため、業務の効率化が実現されました。
さらに、検索結果を分析し、関連情報を組み合わせたレポート作成も容易になるため、提案資料の質とスピードが向上しました。この仕組みは、コンサルティングだけでなく法務や財務などの部門でも活用されており、情報共有や意思決定の迅速化に貢献しています。データの正確性や最新性を重視する業務において、RAGは高い効果を発揮するツールとして評価されています。
参考：生成AIの誤回答を防ぐ「RAG」技術、要約業務で実装したデロイトトーマツの成果
問い合わせ業務の効率化
東京地下鉄株式会社では、問い合わせ業務の効率化を目的にRAGを導入しました。鉄道会社には運行情報や遅延状況、乗換案内など、多岐にわたる問い合わせが寄せられます。
従来はマニュアルを参照しながら対応していましたが、迅速で正確な回答を提供するには限界がありました。RAGを活用することで、最新の運行情報や規約に基づいた正確な回答が即座に生成できるようになり、問い合わせ対応の時間短縮が実現されました。
また、FAQデータベースと連携することで自動応答システムも強化され、オペレーターへの負担軽減につながっています。この導入により、問い合わせ件数の増加にも柔軟に対応できるようになり、顧客満足度の向上が図られました。RAGは複雑な情報を扱う業務でも信頼性を保ちながら効率化を実現する有力なツールとして活躍しています。
参考：鉄道会社初！生成 AI 搭載のチャットボットが、お客様のお問合せに対応します！合わせて、お客様センターの業務にも生成ＡＩを活用します！
採用活動の支援
コネヒト株式会社では、採用活動の支援にRAGを導入しています。同社は人材採用において応募者への迅速な情報提供や問い合わせ対応を重視しており、従来の対応では人的リソースに負担がかかっていました。RAGを活用することで、求職者からの質問に対して、求人情報や社内制度、福利厚生に関する最新データを迅速に反映した回答を提供できるようになりました。
また、応募者の特性に応じたアドバイスや資料提供も自動化され、個別対応の質が向上。
さらに、採用担当者はRAGを利用して過去の選考履歴や評価データを検索・分析し、採用プロセスの改善にも役立てています。これにより、効率的で精度の高い採用活動が実現し、企業側と応募者の双方にメリットをもたらしています。
参考：ChatGPTに社内文書に基づいた回答を生成させる仕組みを構築しました
営業活動の支援
LINEヤフー株式会社では、営業活動の支援ツールとしてRAGを導入しました。営業現場ではクライアントのニーズに即した提案を行うために、最新の市場動向や商品情報を把握する必要があります。
しかし、膨大な資料の中から必要なデータを探す作業には時間と労力を要します。RAGは外部データベースと連携することで、最新の市場データや競合分析をリアルタイムで取得し、営業担当者が提案資料や戦略を迅速に作成できるよう支援。
これにより、顧客ニーズに即した提案の精度が向上し、受注率の向上にも貢献しています。
また、営業活動中に発生した顧客からの質問にもその場で的確な回答を提示できるため、商談の質が向上しました。このようにRAGは営業支援ツールとして、データ活用の幅を広げながら企業の競争力強化を支えています。
参考：LINEヤフー、RAG技術を活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入。膨大な社内文書データベースから部門ごとに最適な回答を表示し、確認・問い合わせ時間を大幅に削減
RAG導入の注意点
RAG（検索拡張生成）は高度な情報提供を実現する一方で、導入時にはいくつかの課題も考慮する必要があります。モデル設計や実装の複雑さ、誤回答のリスク、インフラコストの増加など、慎重な計画と対策が求められます。
ここでは、RAG導入時に注意すべきポイントについて詳しく解説しますので、参考にしてください。
モデル設計や実装が複雑
RAGの導入には、モデル設計とシステム実装の複雑さが伴います。RAGはLLMと検索システムを連携させる仕組みであるため、適切なデータベースの構築やクエリ処理の最適化が不可欠です。
このプロセスでは、検索精度や応答速度を向上させるためのチューニング作業も必要になります。特に、使用するデータベースの設計段階では、どの情報を格納し、どのようにアクセスさせるかを慎重に検討する必要があるのです。
また、検索結果から関連情報を抽出し、AIに適切に供給するプロセスも複雑であり、専門的な技術力を要します。
さらに、運用開始後もシステムのパフォーマンス監視や定期的な更新が必要となるため、継続的な運用体制の確保が求められます。これらの要件を満たすためには、導入前に設計や実装に関する綿密な計画を立てることが重要です。
誤った回答が作られる可能性
RAGは外部データを活用することで回答の正確性を高める仕組みですが、情報の選定や解釈を誤ると不正確な回答が生成されるリスクがあります。検索結果にノイズや誤情報が含まれる場合、それらをもとにAIが誤った内容を提示する可能性があるため注意が必要です。
例えば、検索エンジンが意図と異なる情報を取得した場合や、信頼性の低い情報源を参照してしまうケースでは、正確性に欠ける回答が作成されることがあります。
また、曖昧な質問や文脈不足のリクエストに対しては、AIが不十分な根拠に基づく回答を生成するリスクも存在します。この問題を防ぐためには、信頼性の高いデータベースや情報ソースを利用し、検索結果をフィルタリングする仕組みを導入する必要があるのです。
さらに、ユーザーが誤回答を検出した際に修正やフィードバックを行える体制を整えることで、精度向上とリスク管理を両立できます。
インフラコスト
RAGの導入には、高度な計算処理を支えるインフラが必要であり、それに伴うコストが発生します。RAGはLLMと検索システムを組み合わせて運用するため、データベースの構築や管理、クラウドサービスの利用に関わる費用が発生します。
また、処理能力や応答速度を維持するためには、高性能なサーバーやストレージを確保する必要があるのです。特に、外部データをリアルタイムで取得するシステムは、大量のデータトラフィックを処理する必要があり、ネットワークコストも考慮しなければなりません。
さらに、システムの維持・管理に必要な技術者の人件費や、セキュリティ対策にかかる費用も加わるため、総合的なコスト管理が求められます。これらのコストを抑えるためには、使用頻度や処理負荷に応じたインフラ設計を行うことが重要です。
例えば、クラウドベースのソリューションを採用することで、柔軟なスケーリングやコスト最適化が可能になります。また、運用規模に応じた費用対効果を見極めながら、適切なシステム構築を目指す必要があります。
まとめ
RAG（検索拡張生成）とは、生成AIの精度と柔軟性を大幅に向上させる革新的な技術です。最新情報への対応力や業務効率化を強化し、多くのビジネスシーンで実績を上げています。
HBLABは、AI技術とシステム開発における豊富な経験を活かし、RAGの導入支援や最適化をサポートします。最新技術を駆使したソリューションで、企業の課題解決と成長を実現するパートナーとして、HBLABは信頼できる選択肢です。
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