“回答精度を高める”だけじゃない 「RAG」がここまで重視される理由：なぜ今「RAG」が不可欠なのか【前編】

AI活用を進める企業にとって、「RAG」（検索拡張生成）はもはや欠かせない技術となっている。なぜこの技術はこれほど重視されるのか。

[Stephen Catanzano，TechTarget]

　AI（人工知能）技術をビジネスで活用する上で、「RAG」（検索拡張生成）は欠かせない技術になりつつある。RAGは、回答精度をはじめとする、従来の大規模言語モデル（LLM）が抱えていた技術的な限界を突破する技術として大きな注目を集めている。

　RAGは従来のLLMとどのように異なる仕組みを持ち、企業におけるAI導入の課題をどう解決するのか。RAGが重視される理由を解説する。

回答精度を高めるだけじゃない　「RAG」がここまで重視される理由

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　RAGは、検索ベースの情報取得とテキスト生成を組み合わせた手法であり、LLMの精度と文脈理解力を向上させる。RAGが従来のLLMと異なる点は、企業独自のデータソースから関連情報を動的に取得し、それを生成プロセスに反映できる点だ。

　RAGのアーキテクチャは、以下2つの主要コンポーネントで構成される。

• リトリーバー（Retriever）
  • 企業のデータソース、API（アプリケーションプログラミングインタフェース）、ナレッジリポジトリなどから関連文書を検索、取得する。
  • 検索手法としては、埋め込みベースのベクトル検索、キーワード検索、あるいはそれらを組み合わせたハイブリッド検索が用いられる。
• ジェネレーター（Generator）
  • 検索した情報を基に応答を生成する、ファインチューニング（独自の追加トレーニング）済みのLLM。
  • 回答の正確性が高まり、ハルシネーション（事実に基づかない回答を出力すること）のリスクを低減できる。

　企業は構造化・非構造化を問わず膨大な情報を保有している。例えば、社内文書、CRM（顧客関係管理）レコード、顧客との対話履歴、独自調査などが含まれる。従来のLLMでは、たとえ継続的にファインチューニングしても、データが変わるスピードに追い付けないという課題があった。

　RAGは、LLMにリアルタイムの知識検索機能を組み込むことで、企業固有のデータに基づいていて、文脈に合致した最新の回答生成を実現する。これにより、AIモデルは最新のデータに基づいて意思決定を支援できるようになり、RAGは信頼性の高いAI活用を推進する上で欠かせない要素となる。

　他にも、以下のような理由からRAGは重要視されている。

• ハルシネーションを低減し、信頼性の向上に役立つ
  • LLMは、ハルシネーションを生成することがある。その主な原因は、生成時に参照する知識が不十分または古いことだ。RAGは、最新かつ信頼性のある企業データに基づいて回答を補強することで、生成結果の正確性を高め、ハルシネーションの発生を大幅に抑制する。
• 企業のナレッジを用いて、AIシステムを最新の状態に維持できる
  • AIモデルのファンチューニングは時間とコストを要し、定期的な再トレーニングも必要だ。一方、RAGはAIモデル本体に手を加えず、AIモデルが動的に外部ナレッジを参照することで、常に最新の情報を反映した応答が可能となる。
• 文脈に基づいた意思決定支援を可能にする
  • ビジネスの意思決定においては、組織固有の背景や業界特有の事情を踏まえる必要がある。RAGは、業務文脈に即した関連情報をリアルタイムで取り込み、より的確な示唆や分析結果を提供する。
• ユーザーに合わせて回答を最適化する
  • RAGを活用することで、ユーザーの役割、アクセス権限、過去のやりとりなどを踏まえた、パーソナライズされた応答を実現する。これにより、ユーザー体験の質を向上させるだけでなく、より高精度な支援が可能になる。
• AIの効率化なスケーリング
  • RAGの導入により、仮想アシスタントや検索システムなど複数のユースケースに対して共通のナレッジ基盤を活用できる。これにより、AIモデルの再トレーニングに掛かる負担が軽減され、コスト効率とスケーラビリティ（拡張性）の向上を同時に実現する。

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　次回は、RAGを活用する組織が考えるべきポイントを解説する。

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