生成AIの自社データ活用で重要なRAGとは？メリットと注意点、導入事例を徹底解説
近年、多くの企業が業務効率化のために生成AIを導入していますが、一般的な情報だけでは自社特有の業務や規則に対応できない場合が多くあります。
そこで注目されているのが、自社データを生成AIに追加するRAG（Retrieval-Augmented Generation）という手法です。RAGは、外部の知識ベースから情報を検索し、それをもとにAIが回答を生成する技術です。この技術により、回答の精度と信頼性が向上し、企業の特定のニーズに対応した情報提供が可能になります。
本記事では、RAGの概要、導入のメリット、注意点について詳しく解説します。
RAGとは
RAG（検索拡張生成）は、生成AIの回答精度を向上させる技術です。
通常の生成AIは事前に学習したデータをもとに回答を生成します。しかし、RAGを使用すると質問に応じて外部データベースから関連情報を検索し、それをもとに回答を生成します。
外部データベースからの検索により、最新の情報や特定の分野の専門知識を含んだ、より正確で適切な回答が可能になります。RAGは、生成AIの回答精度を向上させ、ハルシネーション（誤った情報の生成）を減少させる効果があります。
また、モデルの再学習が不要なため、コストを抑えつつ迅速に情報を更新できる点も大きな利点です。企業はこの技術を活用することで、業務効率化や顧客対応の質の向上が見込めます。
RAGについて詳しく知りたい方は、下記の記事も合わせてご確認ください。
生成AIに自社データを追加したRAGを導入するメリット
RAGを使って自社データを生成AIに組み込むと、多くのメリットがあります。
例えば、AIの回答精度が向上し、最新の社内情報を反映できるようになります。また、自社特有の知識を活用でき、セキュリティーも向上します。その結果、業務効率が大幅に改善されるでしょう。
以下では、これらの主要なメリットについて詳しく説明します。
生成内容のコントロール
自社データを生成AIに追加すると、生成する回答やコンテンツの内容をより正確に調整できるようになります。
例えば、社内規定や業務マニュアルの情報を組み込むことで、それらに準拠した回答を得られるでしょう。よって、一般的な生成AIでは困難だった自社特有の文脈や規則に沿った回答が可能になります。
結果として、企業の特殊なニーズに合わせたAIの活用が実現し、業務効率の向上や意思決定の質の改善につながります。さらに、機密情報の取り扱いにも配慮した運用ができるため、セキュリティー面でも有利となるのです。
応用範囲の拡大
RAGの導入により、生成AIの応用範囲が大幅に拡大します。
顧客対応や社内問い合わせへの自動回答、社内文書の作成支援など、従来人間が担当していた業務の多くを自動化できる可能性が高まるでしょう。また、自社の製品情報や技術資料を追加することで、より専門的な質問にも対応可能になります。
さらに、業務効率の向上やコスト削減が期待できます。RAGを活用することで、企業独自の知識や最新情報を反映した、より正確で信頼性の高い回答を生成できるようになるのです。
業務時間の短縮
自社データを活用した生成AIを導入すると、情報検索や資料作成の時間を大幅に短縮できます。
例えば、社内規定や過去の事例を瞬時に検索し、適切な回答の生成が可能です。このおかげで、従業員は本来の業務により多くの時間を割けるようになります。
その結果、業務効率の向上と生産性の増加が期待できます。さらに、生成AIは最新の情報や専門知識を活用するため、回答の精度が高まり、企業の競争力も強化されるでしょう。
生成AIに自社データを追加したRAGを導入する際の注意点
RAG（検索拡張生成）の導入には多くのメリットがありますが、同時に注意すべき点も存在します。以下では、RAGを導入する際に考慮すべき主な事項について説明します。
これらの点に注意を払うことで、より効果的なRAGシステムの構築が可能になるでしょう。また、将来起こりうる課題を事前に把握し、その解決方法を考えることができます。
それでは、具体的な注意点を見ていきましょう。
実装が難しい
RAGの実装には高度な技術力と専門知識が求められます。
自社データを適切に処理し、生成AIと連携させるためには、データエンジニアリングやAI開発の経験が必要です。また、既存システムとの統合やユーザーインターフェースの設計も考慮する必要があります。
これにより、生成AIが自社特有の情報を活用し、より正確で信頼性の高い回答を提供できるようになります。その結果、業務効率の向上や生産性の増加が期待できるでしょう。
自社データの整合性や品質
RAGの精度は、追加する自社データの質に大きく左右されます。
データに誤りや矛盾があると、生成AIの出力も不正確になる可能性が高いでしょう。そのため、データの整合性チェックや定期的な更新、品質管理のプロセスを確立することが重要です。また、データの形式や構造を統一し、効率的に検索できるよう整理することも必要です。
これらの取り組みにより、RAGシステムの信頼性と有効性が向上し、より正確で適切な回答を生成できるようになります。結果として、ユーザーエクスペリエンスの向上やビジネス価値の創出につながるのです。
セキュリティー対策
自社の機密情報や個人情報を含むデータを扱う場合、セキュリティー対策は極めて重要です。データの暗号化、アクセス制御、ログ管理などの対策を講じる必要があります。
また、生成AIの出力内容にも注意が必要でしょう。機密情報の漏えいを防ぐために、適切なフィルタリング機能の実装が求められます。
これらの対策を怠ると、情報漏えいのリスクが高まり、企業の信頼性や競争力に深刻な影響を与える可能性があります。そのため、RAGシステムの導入時には、セキュリティー専門家との連携や、最新のセキュリティー技術の導入を検討すべきです。
定期的なセキュリティー監査も重要な取り組みの一つです。こうしたさまざまな防御策により、安全なRAGシステムの運用が可能となります。
生成スピード低下の可能性
RAGシステムは、質問に応じてデータベースを検索するため、通常の生成AIより応答が遅くなる可能性があります。特に大量データや複雑な検索が必要な場合、この傾向が顕著になるでしょう。
そのため、パフォーマンスの最適化が重要です。具体的には、効率的なインデックス作成、クエリの最適化、キャッシュの活用などが考えられます。また、必要に応じてハードウェアの増強も検討すべきです。
これらの対策により、RAGシステムの応答速度を改善し、ユーザー体験を向上させることが可能となります。
生成AIに自社データを追加したRAGの導入事例
RAGを活用した生成AIの導入は、様々な業界で進んでいます。
以下では、実際の導入事例を紹介します。RAGの具体的な応用方法やその効果について理解を深めることができるでしょう。
事例① デロイトトーマツ
デロイトトーマツは、自社の知識データベースと生成AIを組み合わせた「AI Copilot」を開発しました。このシステムは、社内の膨大な専門知識や過去の事例をデータベース化し、RAGを活用して適切な情報を検索・生成します。
システム導入後、複雑な業務や専門的な質問に対しても、迅速かつ正確な回答が可能になりました。その結果として、業務効率の向上と品質の均一化が実現しています。
また、このシステムはデロイトトーマツの競争力強化にも貢献しており、他の企業にとってもRAGを活用した知識管理システムの可能性を示す例となっています。※1
事例② コネヒト株式会社
コネヒト株式会社は、HR Tech企業として自社の採用支援AIチャットボット「LabBase Engage」にRAGを導入しました。このシステムは、企業の採用情報や求人内容を自社データとして活用し、応募者からの質問に対して適切な回答を生成します。
システム導入後、人事担当者の負担が大幅に軽減されたと同時に、応募者満足度の向上も実現しています。RAGの導入により、AIチャットボットは企業独自の情報を正確に理解し、応募者の疑問に的確に答えられるようになったからです。24時間365日、迅速で正確な情報提供が可能となり、応募者の利便性も向上します。
その結果、採用プロセスの効率化と質が向上し、企業と応募者にとって有益なシステムとなっているのです。※2
なお、RAGの事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
RAG導入で生成AIがより高性能に！
生成AIに自社データを追加したRAGは、企業の業務効率化や顧客サービス向上に大きな可能性を持っています。
RAGには、生成内容のコントロール、応用範囲の拡大、業務時間の短縮など、多くのメリットがあります。一方で、実装の難しさ、データの品質管理、セキュリティー対策など、導入に際しては慎重な検討と準備が必要です。
RAGの導入を検討する際は、自社の業務内容や既存システムとの親和性、セキュリティー要件などを十分に考慮し、段階的に導入を進めると良いでしょう。また、技術の進化は日々進んでいるため、最新の動向にも注目しながら、自社に最適なRAGの活用方法を模索していくことが重要です。
生成AIと自社データの融合は、今後のビジネス競争力を左右する重要な要因となる可能性があります。本記事を参考に、自社にとって最適なRAGの導入方法を検討してみてはいかがでしょうか。
最後に
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