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RAG(ラグ)とは、Retrieval-Augmented Generation(リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション)の略で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。この技術は、ChatGPTのような生成AIに、外部データベースから情報を検索する機能を組み合わせたものです。
従来の生成AIは、事前に学習した膨大なデータのみを元に回答を生成していました。一方RAGは、質問を受けるたびに最新の情報や社内文書といった特定の情報源を検索し、そこで見つけた関連性の高い情報に基づいて回答を作成します。これにより、生成AIが苦手としていた課題を克服し、より正確で信頼性の高い回答を生み出せるようになります。
RAGは、生成AIや大規模言語モデル(LLM)が持つ弱点を補い、その能力を向上させるための重要な技術です。生成AIは非常に高性能ですが、「事実に基づかない情報を生成する(ハルシネーション)」、「学習データが古く最新情報に答えられない」、「社内情報のような限定的な知識を持たない」といった課題を抱えています。
RAGは、AIの内部知識だけに頼るのではなく、外部の信頼できる情報源をその都度参照することで、これらの問題を解決します。これにより、生成AIの応用範囲を大幅に広げ、ビジネスシーンなどでも安心して利用できる可能性を高める技術として注目されています。
RAGの仕組みを初心者にも分かりやすく例えるなら、「カンペを見ながら回答するAI」と言えます。私たちがプレゼンテーションをする際、事前に用意したメモや資料(カンペ)を手元に置いておくと、正確な情報を伝えたり、難しい質問にも答えやすくなったりしますよね。
RAGにおけるAIもこれと同じです。ユーザーから質問を受けると、まず社内文書や最新のニュース記事などが格納されたデータベースという「カンペ」を参照します。そして、そのカンペに書かれている内容を踏まえて、より正確性の高い回答を生成するのです。この仕組みにより、AIは知っている情報だけで無理に答えようとせず、事実に基づいた、より信頼性の高い応答ができるようになります。
ChatGPTなどの登場で一気に身近になった生成AIですが、賢さの裏でいくつかの課題も抱えています。これらの課題は、特に正確性が求められるビジネスシーンでの活用を難しくしていました。
RAGは、まさにこれらの課題を解決するために生まれた技術です。ここでは、従来の生成AIが抱える代表的な3つの課題について見ていきましょう。
生成AIが抱える最も大きな課題の一つが、「ハルシネーション(幻覚)」です。これは、AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように自信満々に生成してしまう現象を指します。
生成AIは、学習データから「次に来る確率が最も高い単語」を予測して文章を組み立てるため、知らないことや曖昧な情報について質問された場合でも、もっともらしい嘘の回答を作り出してしまうことがあるのです。RAGは外部の事実情報を参照することで、このハルシネーションのリスクを大幅に低減させることができます。
多くの生成AIは、ある特定の時点までに収集されたデータ(学習データ)を元に知識を構築しています。そのため、学習データに含まれていない最新の出来事や新しい情報について質問しても答えることができません。
同様に、インターネット上に公開されていない社内規定やマニュアル、顧客データといった企業独自のクローズドな情報についても、生成AIは全く知識を持っていません。RAGは、これらの「AIが知らない情報」を外部データベースとして参照させることで、常に最新かつ専門的な内容に基づいた回答を可能にします。
従来の生成AIは、なぜその回答に至ったのか、その思考プロセスや根拠となった情報源がユーザーには分からないという課題がありました。これは「ブラックボックス問題」とも呼ばれ、回答の信頼性を判断する上で大きな障壁となります。
一方、RAGは外部データベースから情報を検索して回答を生成するため、どの文書のどの部分を参考にしたのかをユーザーに示せます。これにより、回答の透明性が向上し、ユーザーは情報の真偽を自ら確認することができます。
RAGは、生成AIの回答精度を劇的に向上させる技術ですが、その仕組みは意外とシンプルです。大きく分けると、ユーザーからの質問に対して関連情報を探してくる「検索」フェーズと、見つけた情報を使って回答を作り出す「生成」フェーズの2つのステップで構成されています。
ここでは、各ステップで何が行われているのかを、初心者の方にも分かりやすく解説します。
ユーザーが質問を入力すると、RAGシステムはまず「検索(Retrieval)」のステップに入ります。ここでは、AIは社内文書や製品マニュアル、FAQなどが格納された専用のデータベース(ナレッジベース)にアクセスします。
そして、入力された質問と関連性の高い情報をデータベース内から探し出します。このとき、単なるキーワード検索だけでなく、文章の意味を理解して関連情報を探し出す「ベクトル検索」といった高度な技術が使われることもあります。この検索の精度が、最終的な回答の質を大きく左右する重要なポイントとなります。
ステップ1で関連情報を見つけ出すと、次はその情報を使って回答を「生成(Generation)」するステップに移ります。RAGシステムは、見つけてきた情報(検索結果)とユーザーの元の質問を組み合わせ、新しいプロンプト(指示文)を作成します。
そして、この新しいプロンプトをChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)に渡すのです。LLMは、与えられた参考情報(検索結果)を元に、ユーザーの質問に対して的確な回答を文章として生成します。この仕組みによって、LLMが元々持っている知識に加え、外部の最新かつ正確な情報に基づいた回答が可能になるのです。
RAGを導入することで、生成AIはより賢く、信頼できるツールへと進化します。従来の生成AIが抱えていた課題を克服し、ビジネス活用の可能性を大きく広げるRAGには、主に次のようなメリットがあります。
ここでは、RAGがもたらす具体的なメリットを、一つずつ詳しく見ていきましょう。
RAGの最大のメリットは、回答の正確性と信頼性が大幅に向上することです。従来の生成AIで問題視されていた、事実に基づかない情報を作り出してしまう「ハルシネーション」を効果的に抑制できます。
RAGは、AI自身の曖昧な知識に頼るのではなく、指定されたデータベースなど外部の確かな情報源を根拠として回答を生成します。これにより、ユーザーはAIの回答を鵜呑みにせず、根拠となった情報を確認できるため、安心して利用できます。
生成AIの知識は、学習に使われたデータに限定されてしまいます。しかしRAGを使えば、外部データベースを更新するだけで、常に最新の情報に基づいた回答を生成できます。これにより、日々変化する業界の動向や新しいニュースにも対応可能です。
さらに、インターネット上に公開されていない社内規定やマニュアル、顧客情報といった企業独自のデータも参照できるため、専門的な問い合わせに対応可能なAIチャットボットなどを構築できます。
AIに専門知識を追加する方法として、RAGの他に「ファインチューニング」という手法があります。これは、AIモデル自体を追加データで再学習させる方法ですが、大量のデータ準備や高い計算コスト、専門知識が必要になるという課題がありました。
一方、RAGはAIモデル自体には手を加えず、外部から情報を検索する仕組みを追加するだけです。そのため、ファインチューニングに比べて開発や運用のコストを大幅に抑えることができます。これにより、多くの企業が導入しやすくなっています。
RAGは生成AIの能力を飛躍的に向上させる強力な技術ですが、万能というわけではありません。導入や運用にあたっては、いくつかのデメリットや注意点が存在します。
ここでは、RAGが抱える主な課題とその対策を解説します。事前にデメリットを理解しておくことで、より効果的にRAGを活用できるでしょう。
RAGの仕組みは、最初の「検索」ステップに大きく依存しています。そのため、検索システムがユーザーの質問に対して適切な情報を見つけられなかった場合、回答の質も著しく低下してしまいます。これは、間違った情報が書かれたカンペを渡されてしまうようなものです。
この問題への対策として、高精度な検索エンジンの導入が重要です。また、検索対象の文書データを整理してAIが理解しやすいように構造化したり、検索アルゴリズムを継続的に改善したりといった工夫が求められます。
RAGはファインチューニングより低コストとはいえ、そのシステム構築は簡単なものではありません。大規模言語モデル(LLM)だけでなく、検索エンジンやベクトルデータベースなど、複数の専門的な技術要素を組み合わせる必要があります。
導入後もシステムの性能を維持・向上させるには、継続的なメンテナンスやチューニングが欠かせません。これらの構築・運用には専門的な知識とスキルが求められるため、自社で対応するか、外部の専門企業の支援を受けるかを検討する必要があります。
生成AIに特定の知識や能力を追加する方法として、RAGと共によく挙げられるのが「ファインチューニング」です。どちらもAIを賢くするための技術ですが、そのアプローチや得意なことは大きく異なります。
ここでは、RAGとファインチューニングの根本的な違いを解説し、どのような場合にどちらの技術を選択すべきか、そのヒントを提供します。
RAGとファインチューニングの最も大きな違いは、AIへの知識の与え方にあります。RAGは、AIモデル自体は変更せず、外部のデータベースを「カンペ」として都度参照するアプローチです。
一方、ファインチューニングは、特定のデータセットを使ってAIモデル自体を「再学習」させるアプローチです。これは、AIの脳に新しい知識を直接書き込むイメージです。この違いによって、それぞれ得意なことやコスト、情報の更新のしやすさなどが変わってきます。
RAG(検索拡張生成) | ファインチューニング | |
---|---|---|
アプローチ | 外部データの検索・参照 | モデルの再学習 |
知識の更新 | 容易(DB更新のみ) | 困難(再学習が必要) |
コスト | 比較的低い | 高い |
ハルシネーション | 抑制しやすい | 可能性がある |
RAGとファインチューニングは、そのアプローチの違いから得意なことも異なります。RAGは、最新情報や社内文書など、特定の「知識」をAIに追加することに非常に長けています。情報の更新もデータベースを編集するだけで済むため、変化の速い情報への対応に適しています。
一方、ファインチューニングは、AIの応答スタイルや口調、特定のタスクへの特化など、AIの「振る舞い」を調整することが得意です。例えば、「カスタマーサポートとして丁寧な言葉遣いで回答する」「特定のフォーマットで文章を要約する」など、応答の質や形式をAIに学習させたい場合に有効です。
RAGは、その高い正確性と柔軟性から、すでに様々なビジネスシーンで活用が始まっています。特に、専門的な知識や社内情報が求められる場面でその真価を発揮します。
ここでは、RAGが実際にどのように役立てられているのか、具体的な活用事例を3つ紹介します。これらの事例を通じて、あなたのビジネスにRAGを導入するヒントが見つかるかもしれません。
RAGの最も代表的な活用例が、社内情報に特化したAIチャットボットです。経費精算のルールや福利厚生の申請方法、IT機器のトラブルシューティングなど、従業員からの様々な問い合わせに自動で対応します。
これまで人事部や情報システム部が個別に対応していた業務をAIが代行することで、担当部署の負担を大幅に軽減できます。また、従業員は24時間365日いつでも気軽に質問できるため、業務効率の向上にも繋がります。
顧客からの問い合わせに対応するカスタマーサポート業務も、RAGの活用が進んでいる分野です。製品の仕様や使い方、よくある質問(FAQ)、トラブル時の対応策などをデータベース化しておくことで、AIが顧客からの質問に24時間365日、自動で回答します。
これにより、顧客は待ち時間なくすぐに回答を得られるため、顧客満足度の向上が期待できます。オペレーターはより複雑で個別対応が必要な問い合わせに集中できるようになり、サポート全体の品質向上にも繋がります。
RAGは、問い合わせ対応だけでなく、情報収集や分析、資料作成といった業務も効率化します。例えば、最新の市場動向や競合のニュース記事、社内の販売データなどをRAGに参照させることで、精度の高いレポートやプレゼンテーション資料のドラフトを自動で作成させることが可能です。
これにより、情報収集や資料の骨子作成にかかる時間を大幅に短縮し、人はより創造的な分析や考察に時間を使えるようになります。目まぐるしく変化するビジネス環境において、迅速な意思決定を支援する強力なツールとなるでしょう。
この記事では、生成AIの新たな可能性を切り拓く技術「RAG(検索拡張生成)」について、仕組みからメリット、具体的な活用事例までを分かりやすく解説しました。
RAGは、生成AIが抱える「ハルシネーション」や「情報の古さ」といった課題を解決し、より正確で信頼性の高い回答を可能にする画期的な技術です。AIに専用の「カンペ」を持たせることで、ビジネスシーンでも安心して使えるツールへと進化させます。
RAGを理解することは、これからのAI時代において非常に重要です。本記事が、あなたが生成AI活用の第一歩を踏み出すきっかけになれば幸いです。
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