RAGとは、インターネット上にはない外部の最新情報や社内情報などを生成AIに取り込み、その内容を踏まえた回答を出力できる技術のことです。
本記事ではRAGの仕組みや導入するメリットを詳しく解説するほか、活用事例をご紹介します。生成AIをより効果的にビジネスに活用したいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。
RAGとは
RAGとは「Retrieval Augmented Generation」の略称で、外部の最新情報や社内情報などをChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）に取り込み、回答させる技術のことです。日本語では「検索拡張生成」といいます。
ここでは、RAGが必要とされる理由やファインチューニングとの違いを解説します。
RAGが必要とされる理由
RAGが必要とされる理由は、生成AIが回答できるのが、学習しているデータに関する内容のみであるためです。生成AIの知能にあたる汎用的なLLMに、自社の社内規定や地域限定のイベントの詳細を質問しても、LLM単独では正確に回答できません。
しかし、生成AIをビジネスに活用する風潮が高まる中、社内に蓄積された情報や外部の最新情報を活用したいというニーズが高まっています。
また、生成AIが事実と反する回答を生成する「ハルシネーション」を防ぎたいというニーズも、RAGが必要とされる理由の1つです。
ファインチューニングとの違い
RAGと似たような技術に、ファインチューニングが挙げられます。ファインチューニングも、クローズドな情報を取り込む技術です。
RAGとファインチューニングの主な違いは、LLMの追加学習が必要か否かという点にあります。ファインチューニングは、学習済みのモデルに追加で独自のデータを学習させる技術です。しかし、RAGは生成AIに追加学習させる必要がありません。生成AIが情報を検索できるようにデータベースを用意し、情報をインプットします。
ファインチューニングは知識を身につけさせる仕組みであるのに対し、RAGは資料を用意しておき、生成AIがいつでも情報を参照できるような仕組みであると理解するとよいでしょう。
目的によってはファインチューニングのほうが適している場合はあるものの、RAGはファインチューニングのように追加学習のために一定の時間やコストをかける必要がなく、手軽に情報を取り込めます。
RAGの仕組み
RAGの仕組みは、「検索フェーズ」と「生成フェーズ」に分けて説明できます。それぞれのフェーズで行うことは、以下のとおりです。
検索フェーズ：必要な情報を検索して抽出する
検索フェーズでは、RAGはLLMが持っていない情報を補うことを目的に、社内情報や外部の最新情報を収集します。具体的には、以下のような流れで行われます。
- 利用者が入力欄に質問を入力する
- AIが文書やデータベースなどの外部情報を検索し、データを収集する
- 検索結果として使用するデータを取得する
インターネット上にある情報だけでなく、扱わせたい情報を別途用意して検索させることがポイントです。それにより、ハルシネーションのリスクを抑えられます。
生成フェーズ：抽出した情報を基に質問の回答を生成する
生成フェーズは、以下のような流れで進みます。
- 生成AIが利用者の質問と検索フェーズで収集したデータを基に、LLMにプロンプトを入力する
- 入力されたプロンプトを受け、LLMがテキストを自然言語処理で回答を生成し、生成AIに返答する
- LLMからの返答を生成AIが出力する
生成AIのみでは、検索フェーズで収集したデータを利用者に適切に返せません。そのため、最終的には生成AIがLLMに質問して得た回答を出力します。
RAGを導入するメリット
RAGを導入することで得られるメリットは、以下の6点です。
- 回答の信頼性が向上する
- 追加学習が不要になる
- 外部情報の更新が容易になる
- 非公開情報を活用できるようになる
- パーソナライズされた回答が得られるようになる
- コストを抑制できる
それぞれのメリットについて解説します。
回答の信頼性が向上する
RAGの活用により、回答の信頼性が向上します。外部情報を検索して回答を出力することにより、根拠が明確になるためです。
ChatGPTなどのLLM単体で回答を作り出すと元データが古かったり、そもそも学習させているデータが十分でなかったりすることが原因で、ハルシネーションが発生する場合があります。
たとえば、犬の画像のみを学習したLLMに対して馬の画像を添付して、「この動物は何か？」と確認すると、4本足という共通点のみから「犬です」と答えてしまうような場合が挙げられます。
RAGを活用すると学習済みのデータに頼らずに、信頼できる外部の情報を検索したうえで生成AIと連携させて回答を作るため、生成した根拠が明確になり、回答の信頼性が高まります。
追加学習が不要になる
RAGでは、追加学習が不要です。外部の文書やデータベース内の情報を最新化すれば、最新の情報をすぐにLLMから出力結果に反映させられます。
通常、LLMのデータをアップデートするには、最新情報を追加学習させるファインチューニングが必要です。しかし、ファインチューニングを行うためには大量の情報を学習させなければならず、多くのデータと時間を要します。
RAGは、LLMが保有するデータではなく外部情報を検索させるため、ファインチューニングを行う必要がありません。そのため、追加学習のための費用やコストが不要になります。
外部情報の更新が容易になる
RAGのメリットとして、外部情報の更新が容易になることも挙げられるでしょう。RAGはファインチューニングを行う必要がなく、外部情報を検索させるだけでLLMのデータをアップデートさせる仕組みです。
そのため、外部情報のデータを最新化するだけで、最新情報を基に回答を生成できます。たとえば、SNSフィードやリアルタイムのニュースなどに直接接続することで、すぐに最新情報を反映した回答を生成できます。
非公開情報を活用できるようになる
非公開情報を活用できるようになることも、RAGを活用するメリットです。生成AIは主に、インターネット上で得られる情報のみを根拠に回答します。そのため、自社の新製品の情報や社内規定などの情報に基づいた回答の生成はできません。
しかし、RAGはデータベースに自社の非公開情報を登録することで、インターネット上にはない情報に基づいた回答が生成できます。そのため、社内の情報やノウハウをより効率的に活用できるようになるでしょう。
パーソナライズされた回答が得られるようになる
RAGを活用することにより、インターネット上にある一般的な情報にとどまらず、パーソナライズされた回答を得られるようになります。
たとえば、自社の顧客の趣味・嗜好や購入履歴などの情報をデータベースから収集させることで、それらの情報を総合的に分析したそれぞれの顧客に最適な回答を出力することが可能です。
コストを抑制できる
RAGを活用すれば、コストの抑制にもつながります。LLMのファインチューニングには、データセットの準備や環境構築などが必要であり、コストがかかります。
一方、RAGはLLMの生成プロセスに外部情報の検索手順を加えるだけで、外部の最新情報や社内情報などを収集でき、コストを抑えられる点がメリットです。
RAGの活用事例
RAGの活用事例は多岐にわたります。代表的な活用事例は以下のとおりです。
- チャットボットによるカスタマーサポート
- 社内の問い合わせ対応
- マーケティング・市場調査
- コンテンツ作成
- データ分析
それぞれの活用事例を確認しましょう。
チャットボットによるカスタマーサポート
RAGは、チャットボットによるカスタマーサポートで活用されます。
顧客の質問に対する答えがインターネット上にない場合でも、外部データベース内の製品情報やサービスガイドをリアルタイムで収集できます。それにより、顧客が必要とする情報を即座に提供できます。
従来、顧客の問い合わせに対しては、オペレーターが社内マニュアルやFAQを手作業で探し対応していました。しかしRAGとチャットボットの活用によって、時間がかかり、かつオペレーターの知識や経験が必要だった作業の多くの自動化が可能になりました。24時間365日対応できるため、顧客満足度の向上にもつながります。
社内の問い合わせ対応
RAGは、社内の問い合わせ対応に多く活用されています。業務マニュアルや社内規定をデータベースに登録することで、独自の社内問い合わせシステムを作成できるためです。
一般的に企業規模とマニュアルや社内規定の量は比例する傾向にあり、大企業では問い合わせ内容が書かれている資料を探すだけでもかなりの時間がかかることが少なくありません。しかし、RAGを活用すれば、従来のように担当者がマニュアルの該当部分を探し出し対処するよりも、効率的に対応できるようになります。
問い合わせ対応にあたっていた担当者は、より優先度の高いほかの業務に専念できるため、生産性の向上も実現します。
マーケティング・市場調査
RAGは、マーケティングや市場調査の業務にも活用されます。RAGで顧客の購入履歴や嗜好などの関連情報を登録すれば、パーソナライズされた商品やサービスの提案が可能です。
また、ECサイトやSNSの運用においても、最新トレンドやアップデート情報を反映した調査結果を反映しやすくなるでしょう。
コンテンツ作成
RAGは、自社製品のカタログや営業のプレゼン資料、公式サイトのブログ記事などのコンテンツ作成にも役立ちます。
自社のフォーマットを登録しておけば、フォーマットに沿ったコンテンツを作成できます。
データ分析
RAGは、各種データ分析にも役立つ技術です。たとえば、自社の生産データを登録することで、生産効率や稼働状況を分析し、製造コストの削減や生産性の向上の実現に活用できます。
また、従業員が持つスキルに関するデータや、企業への満足度などのデータを収集させ、人材マネジメントの質の向上に役立てるという活用方法もあります。
RAGを導入する際の注意点
メリットの多いRAGの活用ですが、導入する際には以下の点に注意が必要です。
- 外部情報の精度向上が求められる
- 情報漏えい対策が必要
- 回答まで時間がかかる
それぞれの注意点について解説します。
外部情報の精度向上が求められる
常に外部情報の精度を高めておかないと、RAGの持つメリットを十分に享受できません。RAGは外部情報を検索して回答を生成するため、データベースに間違いがあったり、内容が古かったりすると、期待どおりの回答を得られないでしょう。
そのため、外部情報のファクトチェックや情報のアップデートを欠かさずに行い、正確な回答が得られる状態にしておきましょう。
情報漏えい対策が必要
RAGを活用する際は、情報漏えいの対策を行う必要があります。RAGに登録したデータに、秘匿性の高い企業情報や機密情報が含まれていたとしても、生成AIにそれらの情報を回答ソースとして使用してよいかの判断は行えません。結果として、意図せず機密情報が流出してしまうリスクがあることを認識しておきましょう。
情報漏えいを防ぐためには、データベース登録時における情報の選別、強力な暗号化、アクセス権の制限などのセキュリティ対策を行うことが重要です。
回答まで時間がかかる
RAGを活用すると、生成AIを単独で使用するケースよりも回答に時間がかかる場合があります。データベースから情報検索をする時間を必要とするため、データベースの規模が
大きいほど検索に時間がかかってしまう傾向がみられます。
たとえば、チャットボットによるカスタマーサポートにおいて応答時間が長いことは、顧客満足度の低下を招き、離脱の要因となりかねません。そのため、あらかじめ回答に時間がかかる可能性があることを伝えておく、データベースの情報量を適切に調整するといった対策を講じておく必要があるでしょう。
RAGを導入して得られる回答の精度を高めよう
RAGとは、社内に蓄積された情報や、外部の最新情報など信頼できる情報を基に、生成AIで回答を生成する技術のことです。
RAGを活用することで、生成AIを単独で使用する場合よりも回答の信頼性が向上します。社内に蓄積された情報や外部の最新情報を反映した内容の回答や、パーソナライズされた回答の出力が可能になる点もメリットです。
また通常、LLMのデータをアップデートするには、最新情報を追加学習させるファインチューニングが必要ですが、RAGは追加学習が不要のため時間やコストをかけずに済みます。
RAGの活用事例はチャットボットによるカスタマーサポートや社内の問い合わせ対応、マーケティング・市場調査、コンテンツ作成、データ分析など多岐にわたります。
しかし、導入の際には外部情報の精度向上や情報漏えい対策が必要な点や、生成AIを単独で使用する場合よりも回答まで時間がかかることがある点に注意しましょう。
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