生成AIの導入が急速に進む中、情報の正確性または自社オリジナルのデータに基づいた出力を目指す動きが活発化しています。この点、RAGは解決策としてもっとも有効であり、より正確で信頼性の高い情報を引き出す手法です。

本記事では、RAGとは何か、生成AIにおけるその仕組み、そして企業にもたらす具体的なメリットについて詳しく解説します。この情報を通じて、皆さまが自社のニーズに最適な生成AIソリューションを見つける手がかりとなれば幸いです。

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生成AIで採用されはじめたRAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、日本語では「検索拡張生成」と呼ばれ、検索ベースの情報取得と生成AIモデルの長所を巧みに組み合わせた自然言語処理（NLP）技術のことです。

RAGの魅力は、外部データベースから関連情報を検索し、生成AIの入力に組み込むことにより、常に最新かつ正確な情報に基づいて回答を生成できることです（※100%にはなりません）。

結果、従来の生成AIモデルが抱えていた「古い情報に基づく回答」や「事実と異なる回答（ハルシネーション）」といった課題を軽減できます。

おおもとのRAGの仕組みや具体的な活用方法については、こちらの記事をご参照ください。この記事では、生成AIに導入した場合をテーマに、以下で仕組みからお伝えします。

生成AIにおけるRAGの仕組み

生成AIにおけるRAGの仕組みは、検索AIの技術と生成AIモデルを統合し、それぞれの長所を最大限に活用するアプローチです。この統合により、AIシステムは既存の情報源から関連データを効率的に抽出し、基に文脈を反映した適切な回答を生成することが可能となります。

RAGを採用したAIシステムの処理フローは、以下のようになります。

1. 知識ベースの構築

2. 文書のインデックス化

3. クエリ処理

4. 関連情報の検索

5. コンテキスト生成

6. 言語モデルへの入力

7. 応答生成

8. 結果の後処理

1. 知識ベースの構築

RAGの第一歩は、知識ベースの構築です。この過程では、企業内の文書、外部のデータベース、Webページなど、多様な情報源から関連データを収集します。

この段階で構築された堅固な知識ベースが、RAGシステムの性能を大きく左右します。そのため、企業固有の専門知識や最新の業界動向を含む、質の高い知識ベースの構築を目指すのです。

2. 文書のインデックス化

知識ベースの構築後、次に重要なのが効率的な検索を可能にするインデックス化です。インデックス化とは、収集した膨大な情報を迅速かつ正確に検索できるよう、データを整理し構造化する作業のことです。

インデックス化には、主に以下の技術が使用されます。

通常、自動化して行うものの、一部は手作業となることもあります。このインデックス化により、膨大なデータの中から関連情報を抽出しやすい状態に整えます。

とても簡単に説明しているため、通常はもっと複雑です。ただ、構築とインデックス化ができれば、生成AIとRAGを組み合わせて利用できる環境が整ったと言えます。

3. クエリ処理

クエリ処理では、ユーザーの入力（質問や指示）を解析し、効果的な検索を行うための形式に変換します。

例えば、ユーザーが「最新の人工知能技術のトレンドは？」と質問した場合、システムは「人工知能」「AI」「機械学習」「ディープラーニング」などの関連キーワードを含むよう、クエリを拡張するといった具合です。

ここでは、主にChatGPTなどの生成AIがテキストを受け取り、クエリ化します。

4. 関連情報の検索

関連情報の検索では、処理されたクエリを使用して、インデックス化された知識ベースからもっとも適切な情報を抽出します。この段階では、高度な検索アルゴリズムが駆使され、ユーザーの質問にもっとも関連性の高い情報を効率的に特定します。

例えば、「生成AIの最新応用事例」というクエリに対して、システムは単に「生成AI」というキーワードを含む文書だけでなく、具体的な応用例や最新のケーススタディ、業界レポートなどを優先的に検索するといったイメージです。

5. コンテキスト生成

コンテキスト生成は、検索結果から得られた情報を整理し、言語モデルに提供するための適切なコンテキストを作成するプロセスです。必要に応じて、以下のような処理を実施します。

無茶な例えですが、「再生可能エネルギーの最新動向」というクエリに対して、システムは太陽光発電に絞り込んだ情報のみ用意するなどです。

言語モデルは、利用できるコンテキスト数に限りがあり、また大量の情報を無作為に伝えるとかえって精度を下げかねません。そのため、事実の羅列ではなく、質問に対する包括的かつ構造化された情報を作り上げます。

6. 言語モデルへの入力

言語モデルへの入力段階では、生成されたコンテキストと元のユーザークエリを適切に組み合わせ、生成AIモデルに提供します。

例えるなら、ChatGPTにプロンプトを入力するようなものです。適切な入力設計により、言語モデルはユーザーの意図を正確に理解し、提供されたコンテキストを効果的に活用して回答を生成できます。

7. 応答生成

応答生成は、言語モデルが提供されたコンテキストと入力を基に、適切な回答を作成します。すでにコンテキストで情報を伝えているため、AIは最新かつ正確な情報に基づいた回答を生成でき、従来のモデルよりも新鮮で事実に基づいた回答を行えます。

とはいえ、意味を受け取り間違えることもあり、100％の制度とはなりません。90%以上の精度が出ていれば、非常に優秀だと言えるでしょう。

8. 結果の後処理

結果の後処理は、生成された応答を最終的な出力として提示する前に、必要な調整や改善を行うプロセスです。以下のように、必要に応じた処理を行います。

適切な後処理により、AIの回答はより正確で、理解しやすく、そしてユーザーにとって価値のあるものになります。あくまで例ですが、以下はおさらいです。

このような仕組みを必要に応じて生成AIに取り入れることで、AIシステムは既存の情報源から関連データを効率的に抽出し、文脈を反映した適切な回答を生成できるということです。

生成AIにRAGを組み合わせる効果

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）にRAGを組み合わせることで、AIシステムの性能と信頼性が向上します。具体的には、以下の効果が期待できます。

この効果により、生成AIシステムはより信頼性が高く、実用的なツールとなり、ビジネスや研究など幅広い分野での活用が期待できます。

解消できない課題もある

RAGは生成AI、特にLLMの能力を拡張しますが、すべての課題を解決するわけではありません。以下に、RAGでも解消できない主な課題を挙げます。

この限界を認識することで、RAGを適切に活用し、その利点を最大限に引き出しつつ、潜在的な問題点にも適切に対処しなければなりません。

次では、生成AIにRAGを活用するメリットとしてこれまでの内容をまとめます。

生成AIにRAGを活用する4つのメリット

生成AIにRAGを活用することで得られるメリットは多岐にわたります。中でも、主な利点としては、以下の4つが挙げられます。

• 最新情報の活用

• 知識の拡張

• 回答の正確性向上

• ソースの透明性

最新情報の活用

RAGを活用することで、生成AIは常に最新の情報にアクセスし、回答に反映できます。

従来の生成AIモデルは、学習データの更新に時間とコストがかかるため、最新の情報を即座に反映することが困難でした。しかし、RAGを導入することで、外部データベースやWeb上の最新情報を動的に取り込み、回答に活用できます。

知識の拡張

RAGを活用できれば、生成AIの知識ベースを学習よりも的確に拡張できます。

従来の生成AIモデルは、事前学習されたデータの範囲内でのみ回答を生成していました。とはいえ、知識の一部として認識するため、一定の傾向に導くのは困難です。

この点でRAGを導入することで、外部の膨大な情報源にアクセスし、モデルのもともとの知識を直接的に補完・拡張できます。

回答の正確性向上

RAGの導入により、生成AIの回答の正確性も向上します。AIが常に信頼できる外部ソースから最新の情報を取得し、それに基づいて回答を生成するためです。

従来の生成AIモデルでは、事前学習データの制限や、モデル自体の「幻覚」（事実と異なる情報の生成）により、誤った情報を提供してしまうリスクがありました。しかし、RAGを活用することで、この問題を軽減できます。

さらに、複雑な質問や専門的な問い合わせに対しても、関連する最新の研究結果や専門家の見解を参照するといったことも可能です。

ソースの透明性

RAGを活用できれば、生成AIの回答に使用した情報源を明確に示すことができ、これによりAIシステムの透明性と信頼性が向上します。

従来の生成AIモデルでは、回答の根拠や情報源を明示することが困難でした。生成できたとしても、URLが違うか、全く異なる情報源を示すかなどが限度でしょう。

生成AIにRAGを使えば、ユーザーは回答の信頼性を容易に確認でき、必要に応じて元の情報源を参照することも可能です。規制の厳しい業界や、高度な説明責任が求められる場面で特に重要です。

RAGの導入で、より正確で信頼性の高い情報を引き出せます。自社のニーズに合わせた最適な生成AIソリューションを探すなら、専門家のサポートが役立ちます。

RAGを生成AIに実装する際のポイントは3つ

生成AIにRAGを実装する際には、以下に挙げた3つのポイントに注意を払う必要があります。

• 高精度の検索エンジンを活用する

• 閲覧権限を考慮する

• 専門家に相談する

高精度の検索エンジンを活用する

生成AIは、ナレッジ活用や業務効率化の推進に大きく貢献します。しかし、RAGによる回答精度が低ければ、その潜在的な価値を十分に引き出すことはできません。

不正確な情報に基づいた回答は、むしろ混乱を招き、期待する効果を得られないわけです。そして、RAGの回答精度は、検索で抽出した情報の質に大きく依存します。

そのため、高精度な検索エンジンを使って膨大な情報の中からもっとも関連性の高い、信頼できる情報を効率的に抽出する仕組みが大切です。

閲覧権限を考慮する

企業内で生成AIを活用する際、情報セキュリティの観点から閲覧権限の適切な管理は極めて重要です。

閲覧権限の考慮が不十分な場合、社内用の生成AIがすべての社内情報をもとに回答を生成します。結果、機密情報の漏えいやセキュリティ上の重大な問題を引き起こしかねません。

生成AIシステムには、ユーザーごとに適切な閲覧権限を設定し、厳密に遵守する機能が必要です。適切な閲覧権限の管理は、情報セキュリティを確保しつつ、生成AIの効果的な活用を行うためにも必ず実施するべき項目です。

専門家に相談する

RAGの実装は、一見すると単純に見えるかもしれませんが、実際には高度な技術と専門知識を必要とします。そのため、RAGシステムの導入を検討する際は、この分野の専門家に相談することが強く推奨します。

• 検索エンジンは何を使うのか

• そもそもデータは何を扱うのか

• どういう形式で、どのような出力形式が良いのか

などの決定に加えて、ファインチューニングなどの高度な調整も行うことで、システムのパフォーマンスを最大化できる点も専門家だからこその利点です。

弊社では、適切なRAGの導入をご提案し、正確で信頼性の高い情報を引き出す仕組みづくりをサポートしております。自社データを活用した生成AIソリューションの構築について、お気軽にご相談ください。

生成AIにRAGを組み込む基本的な作り方

生成AIにRAGを組み込む基本的な作り方は、以下の9つのステップから構成されます。

このステップを適切に実行することで、高性能なRAGシステムを構築できます。ただし、各ステップには専門的な知識とスキルが必要となるため、専門家のサポートを受けることをおすすめします。

生成AI×RAGのサービス『NOVEL AI Chat』

生成AIにRAGを組み込むプロセスは複雑で、多くの技術的な課題を伴います。とはいえ、手軽に導入したいという気持ちもあるはずです。

その際は、自社で開発するのではなく、既存のサービスを利用することも効果的な選択です。NOVEL株式会社が提供する『NOVEL AI Chat』は、企業向けにカスタマイズ可能な社内AIチャットサービスです。

【NOVEL AI Chatの主な特徴】

1. 一般的なChatGPTと同様のインターフェースで、質問や対話が可能

2. PDF、Word、Webページなど様々なフォーマットの社内情報を読み込み、検索可能

3. よく使うプロンプト（指示文）の保存と再利用が可能

4. 部署ごとのワークスペース分け、メンバーの権限管理、ロゴ設定などのカスタマイズが可能

5. 高度なカスタマイズ性により、自社システムとの連携や特定用途への特化が可能

6. 自社サーバーでのホスティングにより、高いセキュリティを確保

7. Azure OpenAI Service、Claude、Llamaなど様々なAIモデルと連携可能

このサービスを利用することで、RAGシステムの開発や運用にかかる時間とコストを削減しつつ、社内情報の迅速な検索と活用、業務効率の向上、社内のAIリテラシーの向上などの効果が期待できます。

セキュリティを重視する方や、カスタマイズ性の高いAIチャットボットを求める方には特にマッチします。ぜひ、下記ページをご覧ください。

関連記事：ChatGPT導入支援・コンサルティングサービス（RAG活用）

まとめ

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの能力を大きく拡張する技術として活用できます。最新情報の活用、知識の拡張、回答の正確性向上、そしてソースの透明性という主要なメリットが得られ、AIシステムの信頼性と実用性を高めます。

RAGの実装には、高精度の検索エンジンの活用、適切な閲覧権限の設定、そして専門家の知見が不可欠です。このポイントを押さえることで、企業は生成AIの潜在力を最大限に引き出し、業務効率化やナレッジ活用を効果的に推進できます。

導入を検討したら、まずは自社の業務プロセスを見直し、RAGの導入がもっとも効果的な領域を特定することから始めましょう。何をすべきか、具体的に思いつかなかった場合は、ぜひ弊社の専門家へご相談ください。

よくある質問（FAQ）

RAGとは生成系AIの何ですか？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成系AIの能力を拡張する技術です。具体的には、AIが回答を生成する際に、外部の情報源から関連データを検索し、活用する仕組みです。

RAG化とは何ですか？

RAG化とは、既存の生成AIシステムにRAG（Retrieval-Augmented Generation）の機能を追加するプロセスを指します。RAG化の主な手順は以下のとおりです。

1. 外部データソースの準備と構造化

2. 効率的な検索システムの実装

3. 検索結果と生成AIモデルの統合

4. プロンプトエンジニアリングの最適化

5. システム全体の調整とテスト

RAG化により、AIシステムはより正確で最新の情報に基づいた回答を提供できるようになり、ユーザーにとってより価値のある対話体験を実現します。

LLMとRAGの違いは何ですか？

LLM（Large Language Model）とRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、どちらも自然言語処理の分野で重要な技術ですが、その性質と目的に違いがあります。

【LLMの特徴】

1. 大量のテキストデータで事前学習された大規模な言語モデル

2. テキスト生成、翻訳、要約など、様々なタスクに対応可能

3. 学習済みの知識に基づいて回答を生成

【RAGの特徴】

1. LLMを含む生成AIの機能を拡張する技術

2. 外部の情報源からリアルタイムで関連データを検索し活用

3. 最新かつ正確な情報に基づいた回答を生成

つまり、LLMが基盤となる言語モデルであるのに対し、RAGはその能力を補完し、拡張する技術といえます。

RAGボットとは何ですか？

RAGボットとは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用したチャットボットやAIアシスタントを指します。このボットは、ユーザーの質問に対して、外部の情報源から関連データを検索し、基に回答を生成する能力を持っています。