RAG（検索拡張生成）の仕組みと導入事例

RAGとは何か？

RAGの概要と仕組み

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、検索エンジンと生成AIを組み合わせた技術です。従来の生成AIは学習済みのデータに基づいて回答を生成するため、最新情報や専門知識が不足していました。RAGは検索エンジンによる外部データの取得と、生成AIによる自然な回答生成を組み合わせることで、この課題を解決します。質問に対して関連する外部データを検索し、その情報を踏まえて自然な文章を生成するのがRAGの仕組みです。

RAGの具体的な活用例

RAGの代表的な活用例としては、カスタマーサポートが挙げられます。従来の生成AIでは対応が難しかった専門的な質問に対し、RAGを活用することで適切な回答を提示できます。例えば、製品の仕様書や修理ガイドなどの外部データを参照しながら、的確なサポート回答を生成することが可能になります。

RAGの市場規模は2025年に約7億ドルに達すると予測されており、今後の急速な普及が見込まれています。

RAGの詳細と留意点

• RAGの構築には検索エンジンと生成AIモデルの連携が必須
• 参照する外部データの質が回答精度に大きく影響する
• 検索と生成の両方のプロセスを最適化する必要がある
• 大量のデータ処理が必要なため、システム負荷が高くなる可能性がある
• セキュリティ対策が重要（機密データの流出リスクあり）

RAGの仕組みと構成要素

概要と基本構造

RAG(Retrieval Augmented Generation)は、検索エンジンと生成AIを組み合わせた新しいAIシステムです。ユーザーの質問を受け取ると、まず検索エンジンが関連する外部データを収集します。次に生成AIがその情報を参照しながら、文脈に沿った自然な回答を生成するのがRAGの基本的な仕組みです。従来の生成AIでは最新情報や専門知識が不足していましたが、RAGはリアルタイムでデータを補完できるため、より正確で信頼性の高い回答が可能になります。

具体的な動作フロー

RAGの動作フローは以下のようになります。
1. ユーザーがAIアシスタントに質問を入力する
2. 検索エンジンが外部データソース(Web、データベースなど)から関連情報を検索する
3. 検索結果が生成AIに渡され、質問文と合わせてプロンプトが作成される
4. 生成AIがプロンプトに基づいて最終的な回答を生成する
5. 生成された回答がユーザーに提示される

RAGを活用することで、従来のAI対話の正解率が最大35%向上したという報告もあります。

主要な構成要素

• 検索エンジン – 関連情報を外部から収集する役割
• 生成AI(大規模言語モデル) – 検索結果を参照しながら自然な回答を生成
• データソース – Web、ナレッジベース、社内文書などの情報源
• プロンプトエンジン – 質問と検索結果を適切な形式に変換
• スコアリングモデル – 複数の候補回答から最適なものを選択

RAGを導入するメリット

回答精度と信頼性の大幅な向上

RAGを導入することで、従来の生成AIでは得られなかった高い回答精度と信頼性が実現できます。外部データベースや専門資料を参照しながら回答を生成するため、AIだけでは不可能だった具体的で正確な回答が可能になります。社内の規定や技術資料、過去の事例などを参照できるので、自社の業務に特化した適切な回答を返すことができます。

最新情報を反映した回答が得られる

RAGでは検索エンジンを介して外部の最新情報を取得し、その情報を活用して回答を生成します。従来の生成AIは学習済みのデータに基づいて回答するため、常に最新の情報を反映することができませんでした。しかしRAGを使えば、市場の動向や技術の進歩など、リアルタイムの最新情報に基づいた回答が可能になります。LINE社の事例では、RAGの導入によりテスト段階で98%という高い正答率を達成しています。

社内ナレッジの有効活用と知識資産化

• 社内文書や過去の事例を参照できるため、組織の暗黙知を最大限に活用可能
• 知識や経験が属人化せず、組織全体で共有でき、業務の継続性が高まる
• ナレッジの蓄積と体系化により、企業の知的資産としての価値が高まる
• 新入社員の教育や、異動・退職時の引き継ぎ業務の効率化が期待できる
• FAQ対応やカスタマーサポートなど、顧客対応の品質向上にも貢献する

RAGの導入時の注意点

RAGの機能を最大限に活用するには

RAGの性能は、使用するデータの質と量に大きく左右されます。信頼できる情報源から最新のデータを収集し、さまざまな観点からカバーする必要があります。データが不十分だと、RAGの出力は不正確で価値の低いものになってしまいます。そのため、事前にデータの網羅性とアップデート体制を十分に検討することが重要です。

適切なハードウェアリソースの確保

RAGシステムは大量のデータを扱うため、高性能なハードウェアリソースが必要となります。特に検索エンジンとLLMの連携では、膨大な計算リソースを消費します。大手企業の事例では、RAGシステムの運用に年間数億円のコストがかかっている例もあります。ハードウェアの性能不足は、レスポンスの遅延や出力の品質低下を招くため、十分な準備が欠かせません。

セキュリティとプライバシーへの配慮

• 機密データの取り扱いには細心の注意を払う
• 外部データの信頼性を常に検証する
• アクセス権限を適切に設定する
• 出力結果のモニタリングを行う
• データ漏えいなどのリスクに備える

RAGの活用事例

LINEの社内生成AIツール「SeekAI」

LINEは2023年に、社内向け生成AIツール「SeekAI」をRAG技術を用いて全従業員に導入しました。このツールは、社内の膨大な文書データベースをRAGで活用し、社員の質問に対して部門ごとの最適な回答を即座に表示します。業務効率化に加え、回答の正確性も非常に高く、テスト導入段階で一部業務で約98%の正答率を記録しています。

東洋建設の「K-SAFE東洋RAG適用バージョン」

東洋建設株式会社は、建設現場の安全管理強化を目的に「K-SAFE東洋RAG適用バージョン」というAI危険予知システムを開発しました。このシステムは、厚生労働省の労災データに加え、自社の安全基準や過去の事故・ヒヤリハット事例など社内データをRAGで学習させています。現場での質問に対し、イラスト付きで社内基準に基づいた回答を提示し、安全確認や新人教育に活用されています。災害発生の未然防止と現場担当者の負担軽減に大きく貢献しています。

RAGの活用事例の分析

• 業種や業界を問わず、幅広い分野でRAGが活用されている
• 社内業務の効率化やナレッジ活用の精度向上が主な目的
• 社内固有のデータや専門知識を活かせる点が大きな強み
• リアルタイムの最新情報を活用できる点も重要な特徴
• 導入企業の多くが回答の正確性向上や業務負荷の軽減を実感

RAGと他の技術との違い

ファインチューニングとの違い

ファインチューニングとは、事前に学習済みの大規模言語モデル（LLM）に、特定のタスクやデータセットに特化した追加学習を行うことで、そのタスクに対する回答精度を高める手法です。一方のRAGは、LLMそのものへの追加学習は行わず、リアルタイムで外部データを検索し、その情報を活用して回答を生成します。つまり、RAGはモデル自体の再学習は不要で、常に最新の情報に基づいた回答が可能になるのが大きな違いです。

検索システムとの違い

従来の検索システムは、ユーザーの質問に対して関連する文書やウェブページを探し出すことが主な目的でした。しかし、RAGでは検索結果を生成AIに入力することで、より自然な文章形式で回答を生成することができます。単なる関連情報の列挙ではなく、検索結果を踏まえた上で、ユーザーにわかりやすい言語で回答を提示できるのがRAGの大きな利点です。

RAG導入企業の80%以上が、従来のAIシステムと比べて回答の正確性が向上したと報告している。

RAGの仕組みと構成要素

• 情報検索モデル: ユーザーの質問に関連する文書や情報を外部データソースから検索する
• 生成モデル: 検索結果と質問の内容を基に、自然な文章形式で回答を生成する
• 検索と生成の統合: 上記2つのモデルを連携させ、シームレスな問答処理を実現する
• データソース: 企業内の文書データベースやウェブ上の情報など、参照する外部データの種類は多様
• プロンプトエンジニアリング: 適切なプロンプトを設計することで、RAGの性能を最大化する

まとめ

RAGの概要と仕組み

RAG(Retrieval Augmented Generation)は、生成AIと情報検索を組み合わせた技術です。質問に対して関連する外部データを検索し、その情報を基に生成AIが回答を生成します。従来の生成AIが抱えていた、学習データに制約される問題を解決し、最新情報や自社固有のデータを活用した高精度な回答が可能になります。ユーザーの質問意図を捉え、適切な情報源を検索、関連情報を抽出、生成モデルに与えて回答を構築するという一連のプロセスが、RAGの中核をなす仕組みです。

RAG導入の具体例

RAGの実用化は着実に進んでおり、さまざまな業界で既に導入事例が出てきています。代表例としては、LINEの「SeekAI」や東洋建設の「K-SAFE東洋RAG適用バージョン」などが挙げられます。SeekAIは社内文書データベースを参照しながら、社員の質問に確度の高い回答を提示。K-SAFEは労災データと自社安全基準を参照し、現場での危険予知を支援しています。このようにRAGを活用することで、業務効率化や顧客対応品質の向上など、ビジネス変革につながる大きな効果が期待できます。

RAGの今後の展望

• データ連携の自動化・効率化が進み、RAG構築が容易になる
• 生成AIモデル自体の進化によって、より自然な回答が可能に
• 製造、医療、法務など、より高度な専門知識が必要な領域への適用拡大
• ビッグデータ解析や意思決定支援システムとの連携で、新たな価値創出
• セキュリティ強化やプライバシー保護など、企業導入に向けた課題解決