生成AIの導入を検討する中で、その潜在的な可能性と同時に、精度や信頼性の問題に直面している方も多いのではないでしょうか。その際、膨大な社内データを有効活用しつつ、AIの回答の質を向上させたい！とお考えなら、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術がおすすめです。

本記事では、RAGの基本概念から実際の活用事例まで、イメージしやすいように幅広く解説します。

社内情報検索、コンテンツ作成、カスタマーサポート、医療情報システム、教育・研究機関での具体的な導入例から、RAGがどのようにビジネスや組織の課題解決に貢献するのかを詳しく見ていきましょう。

• 生成AIの活用を検討しているが、精度や信頼性に不安がある

• 大量の社内データを効果的に活用する方法を模索している

• 最新のAI技術トレンドについていけていない不安がある

1つでも当てはまれば、ぜひ相談してください。

RAG検索とは何ですか？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの精度と信頼性を向上させる技術です。この手法は、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせます。

まず、ユーザーの質問に対して、まず関連する情報を外部データベースから検索し、その結果をLLMに提供します。LLMはこの追加情報を基に、より正確で文脈に即した回答を生成する仕組みです。

RAGの活用事例は多岐にわたり、例えば社内文書の効率的な検索や、カスタマーサポートの品質向上など、幅広い分野で活用できます。

では、RAGの基本概念を理解したところで、具体的な活用事例を5つ見ていきましょう。

まずは、多くの企業が注目する社内情報検索への応用です。

RAGの活用事例：社内情報検索（検索エンジン）

RAG技術を社内情報検索に活用することで、企業は膨大な内部データを効率的に活用し、生成AIの精度を向上できます。このアプローチは、従来の検索エンジンよりも使い勝手を向上し、より正確で文脈に即した情報提供を可能にします。

デロイト トーマツ コンサルティング合同会社の事例

例えば、デロイト トーマツ コンサルティング合同会社は、RAG技術を活用して社内向けの生成AI対話システムを構築し、業務効率の向上を実現しました（※1）。システムの主な特徴と成果は以下のとおりです。

RAG技術の使い方によっては、組織の働き方や知識管理を根本から変革することもあります。この成功例は、多くの企業にとってRAG導入の具体的なロードマップとなり得るでしょう。

社内情報検索での活用に続き、RAGのもう1つの応用分野であるコンテンツ作成について見ていきましょう。この分野でも変化が起きています。

RAGの活用事例：コンテンツ作成

RAG技術は、生成AIの思考力と膨大なデータベースの正確性を組み合わせることで、高品質で信頼性の高いコンテンツも効率的に生成できます。

RAGは、最新かつ信頼性の高い情報源から関連データを取得し、生成AIに提供します。そのため、与えられたトピックに関連する背景情報や文脈を理解した上で回答を生み出し、ハルシネーションを低減できるからです。

株式会社サルソニードの事例

例を挙げる場合、株式会社サルソニードが近いです（※2）。同社は、Amazon BedrockとAmazon Kendraを活用したRAG環境を構築し、法律関連のオウンドメディア記事作成を効率化。高品質なコンテンツを迅速に生成し、業務効率の向上に成功しています。

サルソニード社の事例は、RAGがコンテンツ作成の効率性と品質を同時に向上できることを伝える好例です。特に、法律関連のような専門性の高い分野でRAGが有効であることは注目に値します。

では、コンテンツ作成に続き、RAGのもう1つの応用分野であるカスタマーサポートについても見ていきましょう。

RAGの活用事例：カスタマーサポート

RAG技術は、カスタマーサポートの領域においても、生成AIの柔軟な対話能力と企業固有の知識ベースを組み合わせることで、より効率的で正確な顧客対応を実現します。

製品情報、FAQ、過去の対応履歴などから関連データを取得し、個々の顧客に合わせたきめ細かい対応にも応じられるからです。また、自動応答により、時間帯を問わず即座に顧客の問い合わせに対応できます。

LINE WORKS株式会社の事例

LINE WORKS株式会社は、自社サービスのサポートを強化するため、RAGを活用したAIエージェント「AI相談室」を開発しました（※3）。主な特徴と成果は以下のとおりです。

この取り組みは、カスタマーサポートの効率化と品質向上を同時に実現した優れた事例です。複雑なビジネスツールのサポートにおいては、このRAGが有効でしょう。

カスタマーサポートに続き、次はRAGの医療分野への応用です。この分野では、精度と信頼性が特に重要となります。

RAGの活用事例：医療情報システム

医療分野におけるRAGは、高度な専門知識と最新の医療情報を組み合わせた方法が主なアプローチです。RAGを活用した医療情報システムは、診断支援、治療計画の立案、薬剤情報の提供、患者教育など、幅広い用途で活用されています。

株式会社くすりの窓口の事例

事例として挙げられるのは、株式会社くすりの窓口です（※4）。医療関連サービス「EPARKくすりの窓口」を運営するヘルステック企業で、RAGを活用した生成AIチャットボットを導入し、医療情報提供の効率化と質の向上を実現しました。

くすりの窓口社の事例は、RAGが医療情報システムの革新に大きく貢献する可能性を示しています。特に、膨大な医療情報を迅速に処理し、個々の患者に最適化された情報を提供する必要がある現代の医療現場において、RAGは有効です。

医療分野での活用に続き、RAGの教育・研究機関での応用を見ていきましょう。この分野では、精度向上と新たな知見の創出が期待できます。

RAGの活用事例：教育・研究機関

教育・研究機関におけるRAGの活用は、学術研究の効率化と教育の質の向上に大きな可能性をもたらしています（※5）。膨大な学術情報と生成AIの能力を組み合わせることで、大学や研究機関における様々な活動に応用可能です。

例えば、東北大学言語AI研究センターは、カサナレ株式会社と共同で「生成AIを用いたRAGシステムにおけるハルシネーション抑制」に関する研究を開始しました。この取り組みは、RAGの精度向上と実用化を目指す事例です。

ハルシネーション問題への取り組みは、RAGの信頼性向上という課題に挑戦するものであり、その成果は広く産業界にも影響を与えることが期待されます。

急速に進展する学術分野において、最新の情報を効率的に活用し、新たな知見を生み出すツールとしてRAGは注目されています。

では、これまでの活用事例を踏まえ、RAGの成功に不可欠なポイントを見ていきましょう。

RAGの活用事例から見る成功へのポイント

RAGの成功には、以下2つのポイントを押さえることが大切です。

• データの質と量

• 専門知識を持った人材や専門家のサポート

データの質と量

RAGの成功には、高品質かつ十分な量のデータが不可欠です。信頼できる情報源から収集された、正確で最新の情報がRAGシステムの基盤となるからです。

データの質と量を見る基準は、以下のとおりです。

• 信頼性の高い情報源か

• データの最新性はあるか

• データの多様性があるか

• データが構造化されているか

• データ量が最適化されているか

• データのクリーニングが行われているか

• プライバシーとコンプライアンスが守られているか

高品質なデータを確保することは、RAGシステムの成功に直結します。しかし、適切なデータの収集、管理、更新には専門的な知識と経験が必要です。

専門知識を持った人材や専門家のサポート

また、RAGの開発、導入、運用にも、高度な専門知識と技術が求められます。

例えば、設計と実装には、機械学習、自然言語処理、データベース管理など、多岐にわたる技術的知識が必要です。特定の分野（例：医療、法律、金融）に適用する場合、その分野の専門家の知見も不可欠です。

そのほか、必要に応じて専門知識を持った人材や専門家のサポートを確保することは、RAGプロジェクトの成功に欠かせません。とはいえ、社内で育成したり、適切な外部リソースを見つけたりするのも難しいです。

そこで、RAGの導入や最適化にお悩みの企業は、NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご検討ください。お客様のニーズに合わせた最適な専門家チームを編成し、RAGプロジェクトの成功をサポートいたします。

まとめ

RAG技術は、社内情報検索、コンテンツ作成、カスタマーサポート、医療情報システム、教育・研究機関など、様々な分野での活用事例が示すように、RAGは企業や組織の知識管理と意思決定に役立つものです。

今後、AIモデルの進化と並行して、RAGシステムはより高度化し、より複雑な課題にも対応できるようになるでしょう。このような技術の進化を踏まえ、企業がRAGの導入を検討する際には、以下のアクションポイントを意識してください。

1. 自社の課題とRAGの適用可能性を明確化する

2. 高品質なデータの収集と管理体制を整備する

3. 専門知識を持つ人材の確保または育成を計画する

4. 段階的な導入と継続的な改善のプロセスを設計する

5. プライバシーとセキュリティに関する法的・倫理的考慮を怠らない

私たちは、最新のAI技術と豊富な導入実績を基に、お客様のビジネスニーズに最適化されたRAGソリューションを提案いたします。未来を見据えたAI戦略の構築に、ぜひNOVEL株式会社へご相談ください。

RAGの活用事例に関するFAQ

RAGの応用事例は？

RAGの応用事例は、主に以下が挙げられます。

1. 社内情報検索

2. コンテンツ作成

3. カスタマーサポート

4. 医療情報システム

5. 教育・研究機関

社内情報の効率的な検索と活用を実現し、業務効率を大幅に向上させたい方へ。大手卸売企業への導入実績もある、最先端のRAG技術を活用したシステムをご提案します。

ビジネスにおけるRAGとは？

ビジネスにおけるRAGは、企業の意思決定プロセスや業務効率を向上させる効率的なソリューションです。具体的には以下のような役割を果たします。

1. 情報アクセスの効率化

2. 知識の民主化

3. カスタマーエクスペリエンスの向上

4. イノベーションの促進

5. リスク管理

RAGは、企業の競争力強化と持続可能な成長に貢献する技術とも言えるわけです。

ファインチューニングとRAGの違いは何ですか？

RAGとファインチューニングは、どちらも生成AIの性能を向上させる手法ですが、そのアプローチは大きく異なります。

RAGが「その場で調べながら答える」アプローチであるのに対し、ファインチューニングは「事前に徹底的に勉強して臨む」アプローチです。

詳しくは、【プロ監修】ファインチューニングとは？RAGや転移学習との違いを図解でわかりやすく解説をご覧ください。

RAGでできることは？

RAGは、生成AIの能力を拡張し、以下のようなことを可能にします。

1. 最新情報の提供

2. 高精度な回答

3. ドメイン特化型の対応

4. 説明可能性の向上

5. 多言語対応

この機能を通じて、企業の知識管理や顧客対応を改善できます。

AIにおけるRAGとは？

ここまで触れたように、AIにおけるRAGは、大規模言語モデル（LLM）の能力を拡張し、より正確で信頼性の高い情報生成を可能にする技術です。信頼性と有用性を向上させ、より幅広い実用的なアプリケーションを可能にする技術となっています。

ChatGPTのRAGとは？

ChatGPTのRAGとは、OpenAIが提供するChatGPTモデルにRAG技術を組み合わせて使用することを指します。これにより、ChatGPTの汎用的な知識と、特定のデータソースからの最新かつ正確な情報を組み合わせることが可能になります。

【この記事の参考文献】

• ※1：生成AIの誤回答を防ぐ「RAG」技術、要約業務で実装したデロイトトーマツの成果 | 日経クロステック（xTECH）

• ※2：サルソニード様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock と Amazon Kendra の RAG 環境で法律関連オウンドメディア記事作成を効率化」のご紹介 | Amazon Web Services ブログ

• ※3：生成AIを活用するRAGをノーコード・ノープロンプトで構築！AIエージェント「AI相談室」をLINE WORKS公式サイトに開設 | LINE WORKS株式会社のプレスリリース

• ※4：くすりの窓口様事例｜ RAGを活用した生成AIチャットボット提供。LLM選定やインフラを1カ月で構築 ｜ クラスメソッド株式会社

• ※5：東北大学⾔語AI研究センターとカサナレ株式会社が「生成AIを用いたRAGシステムにおけるハルシネーション抑制」に関する共同研究を開始 | カサナレ株式会社のプレスリリース