RAGとは？生成AIとの関係は？知っておくべき3つの基本ポイント

RAG（Retrieval Augmented Generation）は、生成AIの回答精度を向上させるための革新的なアプローチです。ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は膨大なデータで事前学習されていますが、特定の企業の最新情報や専門知識については対応できないという課題があります。RAGは、外部データベースから必要な情報を検索（Retrieval）し、その情報を基に生成AI（Generation）が回答を作成することで、この課題を解決します。

RAGが生成AIの文脈で注目される背景と課題解決のメカニズム

生成AIが抱える主な課題は以下の3つです：

  1. 学習データの古さによる最新情報への対応不足
  2. 企業固有の情報や専門知識の欠如
  3. 事実に基づかない回答（ハルシネーション）の発生

これらの課題に対し、RAGは外部データベースと生成AIを連携させることで解決策を提供します。例えば、企業の最新の規定や製品情報をデータベースに登録しておけば、生成AIはそれらを参照しながら正確な回答を作成できるようになります。この仕組みにより、信頼性の高い情報提供が可能になります。

RAGを使った検索と生成AIとの統合による精度向上の仕組み

RAGの処理フローは以下の通りです：

  1. ユーザーからの質問入力
  2. 関連情報の検索
  3. 検索結果の取得
  4. 回答の生成
  5. ユーザーへの回答提示

このプロセスでは、まずユーザーの質問内容を分析し、外部データベースから関連する情報を検索します。次に、検索された情報と質問内容を組み合わせて生成AIに入力し、より正確で文脈に沿った回答を生成します。例えば、社内規定に関する質問があった場合、該当する規定文書を検索し、その内容を踏まえた回答を作成することができます。

ファインチューニングとの違いと使い分け

RAGとファインチューニングは、どちらも生成AIの精度を向上させる手法ですが、アプローチが異なります：

  • RAG：外部データベースから必要な情報を検索して回答を生成
  • ファインチューニング：AIモデル自体に新しいデータを追加学習させる

RAGは以下のような場合に適しています：

  • 頻繁に更新が必要な情報を扱う場合
  • 特定の事実や数値の正確な参照が必要な場合
  • データベースの整備が既に進んでいる場合

一方、ファインチューニングは次のようなケースで効果的です：

  • 特定の文体やトーンでの回答が求められる場合
  • 決まったフォーマットでの出力が必要な場合
  • データの更新頻度が低い場合

これらの特徴を理解し、用途に応じて適切な手法を選択することが重要です。多くの場合、RAGは最新情報や正確性を重視するビジネスシーンでの活用に適しており、比較的導入がしやすいという利点があります。

RAGのメリット・デメリットを徹底解説

RAGシステムと生成AIを組み合わせた仕組みは、企業のデジタル変革を加速させる重要な技術として注目を集めています。LLM（大規模言語モデル）の活用において、そのメリットとデメリットを十分に理解することが、成功への鍵となります。

導入で得られる5つのメリット

生成AIにRAGを組み込むことで、以下のような具体的なメリットが期待できます：

  1. 検索精度と回答品質の向上
  2. 最新情報の即時反映
  3. ハルシネーションの防止
  4. データの透明性確保
  5. 既存システムとの統合しやすさ

これらのメリットについて、具体的に解説していきます。

まず、検索精度と回答品質の向上については、生成AIがRAGを通じて外部データベースの情報を活用することで、より正確で文脈に沿った回答が可能になります。例えば、ChatGPTのような生成AIに社内規定や製品マニュアルの内容を踏まえた回答を作成させることができます。

最新情報の即時反映については、RAGで参照するデータベースを更新するだけで、生成AIの回答に最新の情報を反映できます。これにより、常に最新の状態を保ったナレッジベースとして機能させることができます。

ハルシネーション（AIによる事実と異なる回答の生成）の防止に関しては、RAGにより信頼できる情報源を参照しながら回答を生成するため、生成AIの誤った情報提供リスクを大幅に低減できます。

データの透明性確保については、RAGを用いることで回答の根拠となった情報源を明示できるため、ユーザーは生成AIが作成した回答の信頼性を確認することができます。

既存システムとの統合のしやすさは、RAGが既存のデータベースシステムを活用する形で実装できるため、現行の社内システムと生成AIの連携が比較的容易という特徴があります。

導入時に考慮すべき3つの課題

一方で、RAGと生成AIの導入には以下のような課題があることも認識しておく必要があります：

  1. システム構築・運用コスト
  2. データメンテナンスの負担
  3. 技術的な制約事項

これらの課題について詳しく説明していきます。

システム構築・運用コストについては、生成AIの利用料に加えて、RAGで使用するデータベースの構築・維持管理にかかる費用を考慮する必要があります。特に大規模なデータを扱う場合は、クラウドストレージやサーバーの費用も発生します。

データメンテナンスの負担については、RAGシステムの精度を維持するために定期的なデータの更新や品質チェックが必要になります。また、生成AIが効率的に情報を参照できるよう、データの構造化やインデックス作成などの前処理作業も必要となります。

技術的な制約事項としては、RAGの検索システムの応答速度や、生成AIが処理できるデータ量の制限などがあります。また、複雑な質問に対する検索精度の維持や、多言語対応などの課題もあります。

これらの課題に対しては、RAGと生成AIの段階的な導入や適切な範囲設定、十分な事前検証などの対策を講じることで、リスクを最小限に抑えることができます。導入を検討する際は、自社の状況や目的に照らし合わせて、メリットとデメリットを総合的に判断することが重要です。

RAGで使用できる生成AI関連の主要なツールと選び方

RAGと生成AIを組み合わせたシステムを構築する際には、データ規模やプロジェクトの要件に応じて適切なツールを選択することが重要です。まずは、RAGの実装で重要となる基本的な技術概念について説明します。

重要な技術概念

ベクトルデータベースとは、テキストや画像などのデータを数値の配列（ベクトル）として保存するデータベースです。例えば、「犬」と「イヌ」という似た意味の言葉を、近い数値パターンで表現することで、意味的な類似性に基づく検索が可能になります。

セマンティック検索は、単なるキーワードマッチングではなく、文脈や意味を理解して検索を行う技術です。例えば、「車の価格」という検索に対して、「自動車の販売価格」という表現を含む文書もヒットさせることができます。

これらの技術を活用した主要なツールについて、規模と用途に応じて解説します。

開発ライブラリ：LangChain

LangChainは、生成AIアプリケーションを効率的に開発するためのPythonライブラリです。データの読み込み、加工、生成AIモデルとの連携など、RAGの実装に必要な機能を包括的に提供します。

主な機能と特徴：

  • 各種データソース（PDF、CSV、データベースなど）からの情報取得
  • 複数の生成AIモデル（OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなど）との連携
  • ベクトルデータベース（Chroma、FAISS、Pineconeなど）の統合
  • プロンプトテンプレートの管理とチェーン化

適した規模・用途：

  • データ量：数万件程度まで
  • プロジェクト規模：小〜中規模
  • 用途：プロトタイプ開発、研究開発、スタートアップ

特に、異なるベクトルデータベースや検索エンジンを簡単に切り替えて試すことができる点が強みです。ただし、データの処理や本番環境での運用には、別途インフラ整備が必要となります。

クラウドサービス：Azure AI Search

Azure AI Searchは、Microsoftが提供する高度な検索サービスです。生成AIとの統合が容易で、エンタープライズレベルの検索機能を実現できます。

主な機能と特徴：

  • 自然言語クエリの処理
  • 複数のデータソースからのインデックス作成
  • OCRやAI画像分析との連携
  • 50以上の言語のサポート
  • きめ細かなアクセス制御

適した規模・用途：

  • データ量：数百万件〜数千万件
  • プロジェクト規模：中〜大規模
  • 用途：企業システム、本番環境での運用

Azure AI Searchは特に、既存のMicrosoft製品との統合や、大規模な企業データの検索基盤として優れた性能を発揮します。また、セマンティックランキングやハイブリッド検索など、高度な検索機能も提供しています。

エンタープライズ向け：Amazon Kendra

Amazon Kendraは、機械学習を活用した高度な企業向け検索サービスです。自然言語処理により、質問の意図を理解し、最適な回答を提供します。

主な機能と特徴：

  • FAQ、マニュアル、PDFなど多様な文書形式対応
  • SharePoint、Google Workspace等との連携
  • インクリメンタルな学習による検索精度の向上
  • 詳細な権限管理と監査ログ機能
  • マルチ言語対応

適した規模・用途：

  • データ量：数千万件以上
  • プロジェクト規模：大規模
  • 用途：大企業の文書管理、複雑な権限管理が必要なケース

ツール選定の判断基準

  1. データ規模による判断
    • 10万件未満：LangChainでの自社構築
    • 10万〜1000万件：Azure AI Search
    • 1000万件以上：Amazon Kendraや専用のクラウドサービス
  2. セキュリティ要件による判断
    • 一般的なセキュリティ：LangChain + オープンソース
    • 企業向けセキュリティ：Azure AI Search
    • 高度なセキュリティ：Amazon Kendra
  3. コストと運用負荷
    • 初期コスト重視：LangChainなどのオープンソースフレームワーク （システムを自社で構築するため初期コストは人件費のみ）
    • 運用負荷軽減：Azure AI SearchやAmazon Kendraなどのマネージドサービス （クラウドベンダーが管理するため運用負荷が少ない）
    • 費用対効果重視：オープンソースとマネージドサービスの組み合わせ （例：LangChainでの開発＋クラウドサービスでの運用）
  4. 開発速度とカスタマイズ性
    • 迅速な開発：Azure AI SearchやAmazon Kendraなどのマネージドサービス （既存の機能をすぐに利用可能）
    • 高度なカスタマイズ：LangChainなどのオープンソースフレームワーク （細かな機能やロジックを自由に実装可能）
    • バランス重視：必要な部分だけマネージドサービスを活用し、カスタマイズが必要な部分は自社開発 （例：検索機能はAzure AI Searchを利用し、回答生成は独自の仕組みを実装）

選定に際しては、まず小規模なプロジェクトでLangChainを使用してプロトタイプを作成し、要件が明確になった段階で本番環境用のツールを選択するという段階的なアプローチがお勧めです。また、将来的なデータ量の増加やセキュリティ要件の変化も考慮に入れる必要があります。

このように、各ツールにはそれぞれ特徴があり、プロジェクトの規模や要件に応じて最適なものを選択することが重要です。また、プロジェクトの進展に応じて、複数のツールを組み合わせたハイブリッドなアプローチを取ることも検討に値します。

RAGを活用した3つの実践事例から学ぶ成功のポイント

企業におけるRAGの導入事例が増えています。ここでは、実際の導入事例を通じて、RAGシステムがどのように業務改善に貢献しているのかを具体的に見ていきましょう。

生成AIを活用した社内文書検索システムの構築例

アサヒビールでは、RAGを活用した社内情報検索システムを導入し、社員の業務効率を大きく向上させることに成功しています。このシステムでは、社内規定や業務マニュアル、過去の報告書などの文書をRAGで検索可能にしました。

従来の検索システムでは、キーワードの完全一致でしか文書を見つけることができず、必要な情報を得るまでに多くの時間を要していました。しかし、RAGを導入することで、以下のような改善が実現しました：

  1. 自然な言葉での質問が可能に
  2. 関連文書からの情報を統合した回答の生成
  3. 検索結果の根拠となる文書の明示

例えば、「育児休暇の申請方法について教えて」という質問に対して、人事規定や申請フォーム、過去の申請事例などの情報を組み合わせた、具体的で分かりやすい回答を提供できるようになりました。

生成AIを活用したカスタマーサポートでの活用事例

くすりの窓口では、カスタマーサポート担当者の回答品質にばらつきがあるという課題に対し、社内向けのナレッジ支援ツールとしてRAGを活用したチャットボットを導入しています。社内の操作マニュアルや製品情報をRAGシステムに組み込み、Slack上で従業員が気軽に参照できる仕組みを構築。現在は社内検証を進めながら精度向上を図っており、将来的には顧客向けの問い合わせシステムへの展開も視野に入れています。

研究開発分野での活用事例

Beiersdorf社（スキンケア研究）では、RAGを活用して900人以上の研究者の知識探索を支援しています。研究開発分野でのRAGの活用は、以下のような点で効果を上げています：

  1. 膨大な研究文献からの効率的な情報抽出
  2. 社内の研究ナレッジの有効活用
  3. 部門を越えた知見の共有促進

RAGシステムにより、研究者たちは過去の実験データや論文情報、特許文書などを簡単に検索し、必要な情報を素早く得ることができるようになりました。例えば、「特定の化合物の安定性に関する過去の研究データ」といった専門的な質問に対して、関連する文書や実験結果を即座に提供することが可能です。

これらの事例から、RAGの導入成功のポイントとして以下が挙げられます：

  • 明確な課題設定：解決したい業務上の具体的な課題を特定
  • 適切なデータ整備：必要な情報を適切に構造化して準備
  • 段階的な展開：小規模な実証実験から始めて徐々に拡大
  • 継続的な改善：ユーザーフィードバックを活かしたシステムの改善

RAGの導入は、単なる検索システムの改善ではなく、組織の知識活用の在り方を変革する可能性を持っています。これらの事例が示すように、適切に実装することで、業務効率の向上から新しい価値の創造まで、幅広い効果が期待できます。

参考：

https://customers.microsoft.com/ja-jp/story/1552642769228088273-Beiersdorf-consumer-goods-azure-cognitive-search
https://classmethod.jp/cases/kusurinomadoguchi/
https://www.asahibeer.co.jp/news/2023/0727_2.html

DeLT WebInsider編集部

DeLT WebInsider編集部は、Web開発、モバイルアプリ、生成AI、ブロックチェーンなど、先進的なテクノロジー分野における実践的な知見を発信しています。システム開発会社DeLTの実務経験に基づき、最新のWeb技術やプログラミング、企業のWebサイト運営に必要な専門知識、エンジニアのキャリア形成まで、確かな情報をお届けすることで、読者の皆様の業務力向上とキャリアアップをサポートしています。