RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは(らぐ)

背景・由来

ChatGPTやClaudeのような生成AIは、学習した時点までの一般的な知識をもとに回答を生成します。そのため、自社の社内規程や最新の商品情報、契約書の内容など、学習データに含まれていない情報については答えられなかったり、それらしい嘘の情報(ハルシネーション)を生成してしまうことがあります。

この弱点を補うために考え出されたのがRAGです。質問が来たときに、まず社内文書やデータベースの中から関連する情報を検索し、その検索結果を材料としてAIに回答を作らせます。AI自身の記憶だけに頼らず、根拠となる資料を都度参照する仕組みにすることで、回答の正確性と自社固有性を高めることができます。近年、社内向けAIチャットボットや問い合わせ対応システムの多くがこの仕組みを採用しています。

具体例

例えば、社内の就業規則や過去の稟議書、製品マニュアルなどをデータベース化し、社員が「有給休暇の繰り越しルールは?」と質問すると、AIが該当する就業規則の該当箇所を検索し、それをもとに回答を生成します。これにより、AIが一般論やもっともらしい誤答を返すリスクを減らせます。

また、カスタマーサポートにおいても、過去の対応履歴やFAQデータベースをRAGの参照元とすることで、自社の製品仕様やサービス内容に即した回答を自動生成できるようになります。追加学習(ファインチューニング)のように大掛かりなモデル再学習を行わずに、参照するデータを更新するだけで最新情報に対応できる点も実務上のメリットとされています。

経営者が知っておくべきこと

RAGは、生成AIを自社業務に導入する際の現実的な選択肢としてしばしば検討されます。汎用AIをそのまま使うと、自社特有の情報を反映できず「使えるようで使えない」という評価になりがちですが、RAGによって自社の文書やデータを参照させることで、実務に即した回答が得られやすくなります。

ただし、注意すべき点もあります。まず、参照元となる社内文書自体が古かったり誤りを含んでいたりすれば、AIの回答も不正確になります。つまりRAGの精度は、社内の情報整備の質に依存します。また、検索対象に機密情報や個人情報を含める場合には、アクセス権限の設計や情報漏えい対策が必要になり、法務・情報セキュリティの専門家との連携が欠かせません。

経営者としては、RAGを「魔法のように何でも正確に答えてくれる技術」と捉えるのではなく、「自社の情報資産をどう整理し、どう安全に参照させるか」という情報基盤整備の課題として捉えることが重要です。導入を検討する際は、どの文書を参照対象にするか、更新をどう運用するか、アクセス権限をどう設計するかを、現場責任者や情報システム部門とあらかじめすり合わせておくことが望まれます。