「自社データを生かすAI」の設計【後編】

「RAG」導入に成功する企業の“6つのベストプラクティス”

LLMの信頼性や業務適用性を高める技術として注目される「RAG」。その効果を最大限に引き出すための6つのベストプラクティスとは。

公開 2025年07月22日 07時00分

[TechTarget]

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　AI（人工知能）導入に当たり、自社独自のデータを活用したいと考える企業は多い。そうしたニーズに応える手法として、近年注目を集めているのが「RAG」（検索拡張生成）だ。RAGは、学習データ以外に外部のデータベースから情報を検索、取得し、LLMが事前学習していない情報も回答できるように補う手法だ。

　しかし実際には、「RAGを導入したものの期待通りに精度が出ない」「運用がうまくいかない」という課題に直面するケースは少なくない。こうした事態を回避し、社内の情報資産を最大限に生かすには、設計から運用までを見据えた戦略的なアプローチが不可欠だ。本稿は、RAG活用の精度と効果を引き出すための6つのベストプラクティスを紹介する。

「RAG」の成功に欠かせないベストプラクティス6選

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「RAG」についてもっと詳しく

1．データパイプラインの構築

　RAGの検索精度は、元となるデータの質に大きく左右される。そのため、まず取り組むべきはデータ戦略の明確化だ。まず、自社にとって価値のある情報源を特定する。これには、ナレッジベース、社内レポート、顧客対応の通話ログ、社内Wikiなどが含まれる。

　次に、以下のようなデータパイプライン（分析用のデータを準備するための一連の工程）を構築する。

関連性の低い情報や古い情報を除外する
文書を適切なサイズに分割する
テキスト形式を標準化する
メタデータを抽出、管理する
ドキュメント更新時にバージョン管理を実施する

　これらは一度きりの取り組みではなく、継続的であるべきプロセスだ。新しい情報の追加や変更を自動的に反映できるよう、ナレッジベースの更新を自動化するワークフローを構築するのが望ましい。

2．ベクトルデータベースの選定

　RAGの検索処理では、文書をベクトル（数値のリストや配列）化するプロセスが不可欠だ。埋め込みモデルによって文章をベクトルに変換することで、意味的に類似する文書を埋め込み空間上で近い距離に配置し、意味ベースの検索が可能となる。

　例えば、「パスワードをリセットする方法」と「ログインに必要な認証情報を忘れた場合の対応」という文章は、表現こそ異なるが意味は類似している。ベクトル検索は、こうした類似性を正確に捉えるのに効果的だ。

　ベクトルの格納および検索で必要となるのがベクトルデータベースだ。代表的な製品には、「Pinecone」「Weaviate」「Milvus」「Qdrant」などがある。既存のデータベースにベクトル検索機能を追加するケースも少なくない。

　ベクトルデータベースの選定時には、以下の点を考慮するとよい。

プロジェクトの拡大に耐え得るスケーラビリティ（拡張性）
高負荷状況での検索性能
暗号化やアクセス制御などのセキュリティ機能
既存システムとの統合性
運用、保守にかかる工数とコスト

3．検索戦略の策定

　RAGにおいて「どこまで情報を検索するか」は生成結果の品質に直結する。情報が多過ぎるとノイズが増え、少な過ぎると回答が不十分になるため、バランスが重要だ。

　検索精度を高めるための具体的なアプローチは以下の通り。

キーワード検索とセマンティック（意味）検索を組み合わせた「ハイブリッド検索」の採用。
検索結果を関連度に基づいてリランキング（再ランク付け）する。
メタデータを用いて検索範囲を絞り込む。
クエリを再構成することで検索精度を高める。
ユーザーのフィードバックを活用し、検索精度を継続的に改善する。
- ユーザーの意図はテストだけでは見落としがちなケースも少なくない。運用中のフィードバックループを設けることで、検索精度の継続的な改善が可能になる。