はじめに

AI技術の進展により、ChatGPTやGeminiなどの生成AIツールが私たちの生活に大きな影響を与えています。これらのツールに使用されている「LLM（大規模言語モデル）」は、人間のような自然な会話を実現する技術として注目を集めています。しかし、LLMには未学習の情報を扱えない、誤った情報を提示するなどの欠点があります。これらの欠点を補う技術として注目されているのが「RAG（Retrieval Augmented Generation）」です。

この記事では、RAGとLLMの概要を解説し、それぞれの特徴と相互の関係について紹介します。また、RAGの具体的な活用方法についても詳しく解説していきます。

RAGとは？

RAG（Retrieval Augmented Generation）は、従来の「文書検索モデル」と生成AIに使われている「LLM（大規模言語モデル）」を組み合わせた技術です。日本語では「検索拡張生成」とも呼ばれています。

RAGのプロセスは以下のように進行します。

1. 文書検索モデルが外部データベースを参照し、回答元となる情報を選択
2. LLMが検索結果を理解し、文脈に沿った回答を生成

このプロセスにより、RAGは質問や指示に対してより正確かつ関連性の高い回答を提供することが可能になります。

LLMとは？

LLM（Large Language Model）は、人間の言語を理解し、自然な会話を行うために設計されたAI技術です。ChatGPTやGeminiなどの生成AIサービスは、LLMを基盤としています。

LLMは膨大なデータを学習することで、高度な言語理解を可能にしていますが、以下のような欠点も抱えています。

• 未学習情報の扱い: LLMは既に学習した情報しか扱えません。新しい情報やクローズドなデータ（例：社内機密情報）を扱うには、新たな学習が必要です。
• 誤った情報の提示: 学習データに誤りが含まれていた場合、LLMは誤った回答を生成する可能性があります。

RAGはLLMの長所を活かしながら欠点を補完する技術

LLMは自然な会話を実現する優れた技術ですが、前述のようにいくつかの欠点を持っています。RAGは、LLMのこれらの欠点を補完しつつ、その長所を最大限に活かす技術です。

具体的には、RAGは以下の方法でLLMの短所を補っています。

1. クローズドな情報の取り扱い: RAGは、社内情報や機密データなど、クローズドな情報を扱うことが可能です。データベースに正確な情報を登録することで、LLMが誤った回答を生成するリスクを低減します。
2. 間違った情報の排除: データベースに登録された正確な情報を参照することで、LLMが誤った情報を提示することを防ぎます。

RAGを利用することで、ユーザーは自然なやり取りをしながら、必要な情報をピンポイントで得ることができます。また、データベースに登録された情報を使って、LLMにコンテンツを作成させることも可能です。

RAGの活用方法

RAGはさまざまな分野で活用でき、主に以下の4つの方法が挙げられます。

1. 問い合わせ対応

RAGは、チャットボットのように顧客や社内からの問い合わせに対応する場面で大いに役立ちます。通常、生成AIを問い合わせ対応に利用する場合、事前に回答の根拠となる情報を学習させる必要があります。しかし、RAGを使用すれば、データベースに登録した情報を元に回答を生成できるため、正確な情報を提供することが可能です。

たとえば、社内問い合わせ対応の場合は「社内規定」、顧客からの問い合わせには「製品マニュアル」などをデータベースに登録します。これにより、電話やメールでの問い合わせを減らし、対応コストを削減できます。

2. 情報検索

RAGは、社内に散在する資料の検索にも活用できます。従来の検索システムでは、データベース内からファイルを探し、さらにその中から必要な情報を見つけ出すという手間がかかります。RAGを使えば、チャット上で指示を出すだけで、AIがデータベースから必要な資料を探し出し、特定の情報を要約して提供します。

3. コンテンツ作成

RAGは、生成AIと同様に、コンテンツ作成にも利用できます。生成AIは、インターネット上の学習済み情報を基にコンテンツを生成しますが、RAGはデータベースに登録された情報を使ってコンテンツを作成します。

たとえば、非公開の製品情報や顧客データを利用して、営業資料やレポートを生成することが可能です。さらに、データベースに登録された資料に基づいて、書式や文章のスタイルを統一させることもできます。

4. 分析

RAGは、データベースに登録された情報を基に顧客分析や市場分析、アンケート結果の分析を行うことができます。さらに、分析結果をもとにレポートを作成することも可能です。人間よりも迅速で高精度な分析を行うだけでなく、通常では見逃されがちなデータの関連性を見つけ出すことができます。

まとめ

RAGは、LLMの持つ「クローズドな情報を扱えない」「間違った情報を提示することがある」という欠点を補完する技術です。ビジネスにおいては、社内外からの問い合わせ対応や、社員の情報検索、コンテンツ作成、さらには分析業務においても活用できる非常に有用なツールです。

RAGを導入するには、自力でデータベースを構築する方法と、RAGツールを導入する方法があります。自力で構築するには、AIの知識やプログラミングスキルが求められますが、RAGツールを利用することで簡単に導入することも可能です。ぜひ、この新しい技術を活用して、業務の効率化を図ってください。