
近年、生成AI型チャットボットを、顧客サポートや社内の問い合わせ対応に活用する企業が増えています。しかし、従来の生成AIモデルが返す回答の精度は必ずしも完全なものではなく、課題もありました。
そこで注目されているのが、生成AIにRAGという技術を導入することです。
この記事では、RAGがどのようにして生成AIの精度を高めるのか、生成AIにRAGを導入する効果など、生成AIをビジネス活用する際に知っておくべきポイントについて解説します。
RAGは、生成AIの回答範囲を広げ、精度を高める補助システム
RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、生成AIがより広範囲な情報を参照し、回答の精度を向上させるための補助システムです。「検索拡張生成」とも呼ばれるこの技術は、生成AIの既存の能力を拡張し、より正確で信頼性の高い回答を提供するために利用されます。
まずは、生成AIの基本構成と、生成AIにRAGを導入した場合の動作について解説します。
生成AIの基本構成
生成AIは、LLM(大規模言語モデル)を核として構成されています。LLMに与えられるのは、膨大な量のテキストデータ(場合によっては画像や音声といったデータも含む)です。
この学習データを用いたトレーニングにより、LLMはパターン認識や文脈理解といった能力を獲得します。こうして獲得した能力を使って、LLMは人間の言語処理に近い振る舞いを示し、入力された質問を分析して適切な回答を生成・出力できるようになります。
しかし、LLMは学習していないことに関する質問には、答えられません。LLMの知識は、学習データの範囲内にとどまっているため、学習したデータにない新しい情報や、特定の専門分野の詳細な知識を参照することができないのです。
生成AIの種類や特徴については、下記の記事をご覧ください。
生成AIにはどんな種類がある?それぞれの特徴と活用方法を紹介
生成AIにおけるRAGの動作
RAGは、生成AIの回答生成プロセスに「外部データの検索と取り込み」を加えることで、学習データ範囲の制限を克服する技術です。
通常、生成AIにユーザーが質問を入力すると、LLMが事前学習したデータをもとに回答を生成します。RAGを導入した場合、生成AIにユーザーが質問を入力すると、RAGが外部データベースやウェブ上のドキュメントを検索し、質問に関連する情報を抽出してアプリケーションに提供します。アプリケーションは、事前学習したデータとRAGから提供された情報を組み合わせてLLMに渡し、LLMが生成した回答を出力するのです。

生成AIにRAGを導入する効果
生成AIにRAGを組み込むと、生成AIはより精度の高い回答を生成できるようになります。ここでは、RAGを導入したことによる、具体的な効果について見ていきましょう。
偏りを軽減し、最新の情報を回答できる
RAGを導入すると、生成AIの回答の偏りを軽減し、最新の情報を提供することが可能になります。
本来、生成AIは事前に学習したデータにもとづいて回答を生成するため、学習データの範囲にない質問には対応できません。
しかし、RAG導入後は外部のデータベースやウェブから検索した最新の情報や、広い範囲から抽出した情報にもとづいて回答を生成できることから、生成AIの回答の精度が向上します。
特定のシーンに沿った回答ができる
企業内に蓄積されている情報のみを参照するなど、特定シーンに沿った回答ができるのもRAG導入による効果のひとつです。
RAGを導入すると、LLMは企業や組織固有の情報を含む独自のデータベースを回答の範囲とすることができます。
例えば、社内マニュアルや業務フロー、顧客情報などを外部データベースとして設定すれば、企業独自のルールや方針にもとづいた回答の生成が可能です。
文脈を理解するための情報が増える
RAGは、生成AIが文脈を理解するための関連情報を、より多く参照する際にも役立ちます。
生成AIが質問の背景や文脈をより深く理解するには、多くの関連情報を参照できるほうが望ましく、そのためにもRAGは有用です。RAGを導入すると、生成AIは外部データベースから質問の文脈に即した情報を取り入れて、ユーザーの意図に合致した回答を生成しやすくなります。
生成AIにRAGを導入しない場合に起こりうること
生成AIにRAGを導入するとさまざまな効果が見込める一方、RAGを導入しない場合にはどのようなことが起こるのでしょうか。RAGを組み込まない生成AIによって起こりうる問題を、2つご紹介します。
古いデータを参照した情報を生成する
RAG未導入の生成AIが回答を生成する際に参照するのは、学習済みのデータのみです。そのため、最新の情報や変化の激しい分野に関する質問に対しては、生成AIが古い情報にもとづく回答を提供してしまうことがあります。
例えば、技術の進歩や法律の改正、世界情勢の変化などに関する質問に対しては、学習データに反映されていない場合に現状と異なる回答を生成してしまう可能性が高くなります。
こうした誤った情報をそのまま多くのユーザーに提供すれば、信頼性の低下を招くことにもなるでしょう。
ハルシネーションの発生
生成AIは、ハルシネーションを起こすこともあります。ハルシネーションとは、生成AIが事実とは異なる情報や存在しない事実を生成してしまう現象です。RAGを導入していても起こりえますが、RAGを導入していない生成AIでは、参照できる学習データの範囲が狭いことから発生の可能性が高まります。
具体的には、下記のようなケースが起こるおそれがあります。
- <ハルシネーションの例>
-
- 存在しない人物や出来事について、あたかも実在するかのように詳細な情報を生成する
- 正確な数値データが必要な場面で、根拠のない数字を提示する
- 科学的事実や歴史的事実に関して、誤った情報を断定的に述べる
ハルシネーションが発生すると、ユーザーに混乱や不信感を抱かせるかもしれません。特に、意思決定やビジネス戦略の立案、重要文書、ウェブで公開する記事などに生成AIを利用する場合には、常に注意を払うべき懸案事項となります。
RAGとファインチューニングの違い
生成AIの性能を向上させるための手法として、RAGのほかにファインチューニングがありますが、これらは混同されがちです。両者の特徴と違いについて見ていきましょう。

RAG:外部データベースからLLMに情報を提供する補助システム
RAGは、外部データベースからリアルタイムで情報を取得し、関連情報を抽出してLLMに常に最新の情報を提供する補助システムです。この方法の大きなメリットは、LLMに追加学習させる必要がないことです。
RAGはユーザーからの質問に対し、その都度外部データベースから関連情報を検索してLLMに提供します。そのため、LLMは常に最新の情報にもとづいて回答の生成ができます。また、外部データベースから情報を取得するだけなので、LLMモデルが回答を調整するための重み付けやバイアスは変更されません。
LLMモデルの内部構造は変更されず、機密情報や重要なデータを外部データベースに保存することでLLMと分離して管理できるため、セキュリティ上の安全性も高いのが特徴です。
ファインチューニング:生成AIモデルに追加学習させ、特定分野に最適化する
ファインチューニングは、事前学習済みの生成AIモデルに対し、目的とするタスクに関連した特定のデータを追加で学習させ、内部パラメーターを微調整して、特定分野に特化した回答を提供できるようにする技術です。
ここでいうパラメーターとは、生成AIモデル内の重みづけやバイアスなど、学習によって変更する数値を指します。これを、特定の専門的なタスクを解くために最適化することで、事前学習済みの生成AIモデルを、「目的とするタスクに特化した生成AIモデル」にします。
ファインチューニングを行った生成AIモデルは、特定の専門分野や企業固有の知識を扱う場合に特に効果的です。例えば、医療分野の専門用語を理解して適切に使用するLLMや、企業の内部ポリシーに沿った回答を生成するLLMを作成する場合に適しています。
RAGの検索精度を高めるためのポイント
RAGの導入は、生成AIの回答精度を向上させる有効な手法ですが、その性能を最大限に引き出すにはRAG自体の検索精度が重要です。ここでは、RAGの検索精度を高めるための2つのポイントについて解説します。
データベースの品質管理と更新
RAGの検索精度は、外部データベースの情報の質や更新頻度に大きく依存します。RAGの性能を向上させるには、高品質で最新のデータが欠かせません。
高品質のデータとは、フォーマットが統一され、構造化されたデータを指します。例えば、文書をトピックごとに分類し、メタデータを付与することで、より関連性の高い情報を効率的に検索できるようになります。
また、最新のデータを維持するためには、定期的なデータ更新が必要です。最新かつ信頼性の高い情報を保持すれば、生成AIの回答の正確性と適時性も向上します。特に、頻繁に変更される情報や時事的な内容を含むデータベースでは、更新頻度が情報の精度を左右するでしょう。
検索アルゴリズムの最適化
RAGの検索精度を高めるもうひとつのポイントが、最適な検索アルゴリズムの採用です。検索アルゴリズムが正確に関連情報を抽出できれば、LLMが活用できる情報の精度が上がり、回答の正確性向上につながります。
また、検索結果のリランキング(再順位付け)も効果的です。初期の検索結果をさらに分析し、質問との関連性や情報の重要度にもとづいて順位を調整することで、より適切な情報を生成AIに提供できます。
ただし、これらの高度な検索アルゴリズムの実装には、専門知識が必要です。ベンダー製の生成AIツールを利用すれば、RAGの実装や最適化を専門家に任せることができるため、より効率的に精度の高いシステムを構築できます。
RAGを導入した生成AIを、ビジネスに活用しよう
生成AIの回答精度を向上させることで注目されているRAGは、ビジネスにおける生成AIの活用をより実用的にする技術です。生成AIの回答の精度と信頼性を向上させるほか、企業固有の知識の活用や最新情報への対応も可能にします。
RAGを導入した生成AIを使用することで、企業は顧客サービスの質向上や効率的な情報共有を進めることができるでしょう。ただし、RAGの実装には専門知識が必要です。
ソフトクリエイトが提供する
Safe AI Gateway
は、RAGを活用し、企業が生成AIを安全・簡単に利用できるように開発したサービスです。企業ごとに安全な専用環境を作ることで、セキュアな生成AI活用を実現します。
また、
Safe AI Bot
は、社外のユーザーや顧客向けの生成AI型チャットボットを今すぐ利用できるように開発したサービスです。自社データを用意すれば、最短1分でお客様からのお問い合わせやカスタマーサポートなどに使えるチャットボットが完成し、発行されたURLを使ってすぐに運用を開始できます。
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