AIにおけるRAG（検索拡張生成）とは？仕組みやメリットとデメリット、具体的な活用方法を解説

ChatGPTをはじめとした生成AIの開発が大きく進展し、さまざまなアプリケーションへの実装も進んでいます。ユーザーの質問に対して事前に学習した内容から関連情報を要約する生成AIモデル（LLM）の機能を拡張し、さまざまなデータソースから関連情報を検索して、より詳細な回答が可能なRAGモデルが登場しました。

この記事では、RAGモデルの仕組みなどの基本、導入のメリットデメリット、応用事例まで詳しく紹介します。この記事を読めば、RAGモデルの概要を理解できるでしょう。

RAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、自然言語処理（NLP）の分野で使用される技術の一つです。

このモデルは、ChatGPTのような従来の生成モデルが持つ、トレーニングデータから学習した内容を要約する能力に加え、Webやその他の多様なデータソースから関連性の高い文書やテキストを検索する能力を持っています。

RAGは検索能力とテキスト生成能力を組み合わせ、従来の生成モデルを超える正確さと詳細な情報提供を実現できるでしょう。また、最新の情報に基づいた回答の生成が可能なため、情報の即時性も向上します。

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どうしてRAGが重要なのか？

生成AIは要約や翻訳、プログラムなどさまざまなタスクを実行することで、効率よく業務を行える可能性を持っています。しかし、学習していない内容についての回答精度は低い場合もあり、人間の確認なしですべてのタスクを実行してもらうのは難しい状況です。

そこで重要となってくるのがRAGです。RAGは従来の生成AI以上に正確な回答を返してくれるため、より業務効率化につながります。生成AIをより上手く活用することも大切ですが、正しい回答を返してくれるRAGを活用することがこれからの業務変革には重要になっていきます。

RAGの仕組み

RAGモデルは、情報の検索とテキスト生成の2つの要素を組み合わせたものです。まずユーザーが質問を入力すると、検索コンポーネントが事前にインデックスされた大規模なデータベース（ベクトルデータベース）や情報源から、関連情報を含むデータを検索します。検索対象となる情報源は、WikipediaやWebページ、学術論文のデータベースなど実装環境によってさまざまです。

検索結果は統合され、その情報を利用してT5やBARTなどのTransformerベースの生成コンポーネントが回答を生成します。検索コンポーネントと事前にトレーニングされた生成コンポーネントにより、ユーザーの質問に詳細かつ高い精度で回答できます。

RAGを使うメリット

RAGを使う主なメリットは以下の3つです。

・最新情報の取得
・詳細で正確な回答の生成
・文脈に沿った回答の生成

最新情報の取得

既存の生成モデルは訓練データに含まれる情報しか学習できず、含まれていない情報は考慮できません。RAGモデルは、検索コンポーネントによってWebなど外部の情報源から最新情報を検索し、結果を統合できます。

RAGは、情報源にある最新の情報を回答に反映させることが可能です。これは、ニュースや市場情報など変化が激しい分野の情報を得る際に役立ちます。

詳細で正確な回答の生成

RAGの検索コンポーネントは検索を通じて得られた具体的なデータや情報を利用するため、生成モデル単体の回答よりも正確さと詳細さが向上します。特定の質問に関連したデータを集中的に集めるので、複雑な質問に対してより適切な回答が可能です。

一つの情報源だけでなく多様なデータセットから情報を取集することで、回答に多角的な視点を含めることもできるでしょう。

文脈に沿った回答の生成

RAGは、ユーザーのニーズや質問の文脈に合わせて応答をカスタマイズできます。一般的な回答ではなく、ユーザーごとに最適化された回答を生成でき、より価値の高い情報提供が可能です。

検索コンポーネントは質問に含まれるキーワードを単に抽出するだけでなく、その質問の背景や意図、関連するトピックなどの全体の文脈を把握します。時系列なども考慮するため、精度の高い検索結果を得られるでしょう。

RAGを使うデメリット

RAGの利用にはデメリットもあります。以下の3点に注意しましょう。

・設計と実装が複雑で難しい
・長い応答時間とパフォーマンス
・情報源の品質とバイアス

設計と実装が複雑で難しい

まずRAGは、検索コンポーネントと生成コンポーネントの2つの要素を組み合わせて利用するため、モデルの設計と実装に困難が伴います。そのため、開発から実装後のメンテナンスまで幅広いプロセスにおいて高度な専門性が要求されるでしょう。

例えば、検索コンポーネントの設計と最適化、Transformerベースの生成モデルの調整、統合などが必要で、機械学習や自然言語処理についての深い知識が必要です。

長い応答時間とパフォーマンス

2つ目は、回答生成までの時間が長い点です。RAGは生成モデルだけを使う場合に比べ、処理を完了するまでに多大な時間を要します。

検索対象のデータベースが大規模であるほど、検索コンポーネントの処理に時間が掛かるでしょう。対話型のアプリケーションでRAGモデルを用いる場合、応答時間の長さはユーザーの満足度に影響を与えるかもしれません。

ユーザーが増えて多数の同時リクエストが生じた際に、応答時間が長いと処理能力の低下を招きます。

情報源の品質とバイアス

3つ目は、情報源に不正確な情報や古い情報が含まれている場合に、誤った内容の回答が生成されることです。データベースの内容が定期的に更新されないと古い情報を基に回答が生成され、最新の情報を反映しない回答が生成されます。

データベースの偏りも重要です。ある問題について考察する際、データベースの情報が片方の意見に偏っていると合理的な結論を導くことは困難でしょう。

RAGの精度を高める方法

RAGの精度を高めるためには、検索能力を向上させるのが不可欠です。主な検索は以下の3つです。

クエリ変換

ユーザーのクエリが検索に適したものとなっていないことが多く、検索に時間がかかり、精度が低くなるケースがある。その対策として、書き換え用のモデルを使い、クエリを書き換え、RAGの精度を向上させます。

ハイブリッド検索

2つ以上の異なる検索技術を組み合せた検索方法です。全文検索とベクトル検索を組み合わせて良いとこどりをすることでRAGの精度を高められます。

リランキング

検索結果を表示する前に、順序を並び変える処理。検索結果に優先度をつけることで、検索結果を早く表示させられます。

RAGとその他の単語との違い

自然言語処理の分野においては、RAGと似た用語により混乱することもあるでしょう。ここでは、RAGとEmbedding（エンべディング）、ファインチューニングとの違いを解説します。

RAGとEmbeddingとの違い

自然言語処理（NLP）の分野で利用される「Embedding」は、言語データを数値ベクトルに変換することで機械学習モデルがより効果的にデータを処理し、理解するのを助けます。

データのパターンや関連性を分析し、高次元データをより扱いやすい形式に変換する技術です。RAGは、検索コンポーネントと生成コンポーネントを組み合わせて質問に対する回答を生成する手法です。

RAGとEmbeddingはNLPや機械学習のさまざまなアプリケーションで使用されますが、異なる利用目的と機能を有しています。

RAGとファインチューニングとの違い

ファインチューニング（Fine-tuning）は、特にニューラルネットワークモデルを特定のタスクやデータセットに適応させるために行われます。既に事前学習を終えたモデルに別のデータセットを適用して微調整し、最適化する作業です。ファインチューニングによりモデルは特定の分野の言語や文脈に対してより敏感になり、特定の分野での回答精度を向上させることができます。

RAGは検索コンポーネントと生成コンポーネントを組み合わせた手法であり、質問に対する最新で詳細な回答を生成するのに役立ちます。一方、ファインチューニングは既存のモデルを特定の分野でパフォーマンスを向上させるために行う作業です。

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RAGのユースケース

RAGを活用できる分野は多岐にわたりますが、主要な分野のユースケースを6つ紹介します。

・医療分野
・製造分野
・金融分野
・教育分野
・物流分野
・建築分野

これらはビジネスや日常の中で触れる機会も多く、イメージしやすいでしょう。それぞれについて詳しく説明します。

医療分野

医療分野では、医師や看護師の仕事をサポートします。例えば、特定の症状や治療方法に関する情報を迅速に取得する、薬の副作用や相互作用、最新の治療ガイドラインに関する情報を確認するなどです。

臨床研究の領域では、膨大な医療データや研究論文から特定の情報を検索し、臨床医の質問に迅速に回答できるでしょう。また、質問応答システムを用いて患者が自分の健康状態や病気の治療法を質問できれば、正確でわかりやすい回答も可能となります。

製造分野

RAGは製造業の分野でも活用する機会があります。例えば、製造設備が故障した際にマニュアルや過去の事例から関連情報を収集し、具体的なトラブルシューティングの方法を提供できるでしょう。

担当者がマニュアルの該当部分を探して試行錯誤で解決する方法がより効率的になり、短時間の復旧に役立ちます。

開発段階では、特定の設計課題の解決に有益な過去の類似事例を検索したり、技術文書からポイントとなる情報を収集して具体的な解決策を提示したりするなどが可能です。

金融分野

金融業界において、RAGは顧客サービスの向上やリスク管理の強化などに役立ちます。顧客からの金融商品やサービスに関する質問に詳細に回答でき、専門の人材を置く必要がありません。

市場分析や投資戦略の立案にも効果的です。市場の動向や経済指標、特定の産業や企業に関するデータから必要な情報を効率的に収集し、これまでの人的な解析よりも多面的な要素を考慮した結果を得られるでしょう。

教育分野

学術研究の効率化や教育の質向上にRAGが役立っています。研究には膨大な学術情報が必要なため、生成AIの検索能力が必要とされており、すでに大学や研究機関ではさまざまな活動に使われています。

他にも、個々の学生に対して適切な指導ができるような個別学習や最新の研究成果やさまざまな教材を自動的に生成するなど、教育現場で活用されています。従来では個々の学生に合った学習プランを作成するのに時間と手間がかかって現実的ではありませんでした。しかし、RAGの活用で学生個人に合った学習を行えるようになっていくことでしょう。

物流分野

RAGを用いることで販売機会損失を最小限に抑えることに貢献します。在庫状況をリアルタイムで監視し、自動的に再発注できるため、在庫切れの防止や在庫管理の効率化が可能です。

建築分野

建築分野にRAGを応用することで、人的リスクやコスト効率をよくすることにつながります。過去の案件データや地域ごとの建築基準、気象情報などを分析することで、効率よくプロジェクトを進められます。

また、建築現場の安全は非常に重要です。RAGを使い、建築現場の最新の安全技術を取り込み、安全対策を提案することで工事現場で働く方々の安全面の向上にもつながります。

なお、生成AIによる業務効率化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。

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具体的なRAGの活用方法

分野ごとでのRAGの活用方法を紹介しましたが、この章では具体的な活用方法を紹介します。この章をお読みいただくことで、RAGの活用イメージが沸くはずです。ぜひとも最後までお読みいただき、自社導入への参考にしてみてください。

チャットボットの導入

RAGはチャットボットとして導入することで、社内問い合わせシステムに活用できます。RAGによって格納された外部データベースにある製品情報や操作方法、適切な問い合わせ窓口の情報などを有することで、利用者が必要としている情報を正確に回答できます。

他にも社内マニュアルや過去事例から、具体的な解決方法を提供することも可能です。従来のコールセンターでは人が対応していたため、必要な回答ができるマニュアルを探して答えていたため時間がかかっていました。RAGをチャットボットに活用するだけで、コールセンター業務をAIが返してくれるようになります。

マーケティング支援

RAGをマーケティング支援に活用することも可能です。AIが実施するリサーチ情報をもとに、利用者の指向や好みなど関連情報を外部データベースから取得することで、より興味を持った商品やサービスを提案できるようになります。

また、SNS運用やECサイト上に最新のトレンド商品を常に表示できるため、流行にあった商品の中から、利用者の好みに合った広告を表示することも可能です。RAGをマーケティングに活用することで、人の手を介さず、コンバージョン率を上げることにつなげられます。

情報分析

情報分析にもRAGを活用できます。大学や研究機関などで行われた実験や論文をAIに取り込むことで、実施した研究成果を分析し、手順に誤りがなかったか、人為的ミスが発生していないかなどを確かめることができ、効率よく研究を進められるようになります。

さらには情報収集を正確に行うことも可能です。知りたい情報をすぐに得られるだけでなく、現状の研究結果を踏まえた新たな研究もしやすくなるでしょう。

RAGを上手く活用して効率のよい業務を行おう

RAGモデルは、生成モデル単体よりも高度な回答を効率よく活用できる可能性を持っています。膨大な情報源からの関連情報検索と統合された情報をわかりやすく要約するテキスト生成機能により、日常生活やビジネスにおいて既存タスクの効率化を実現します。また、新たな洞察の獲得にも役立つでしょう。金融や医療、その他のさまざまな業界において導入効果が期待でき、日常生活でも活用が進むと考えられます。RAGの導入には注意点もあるので、メリットとデメリットを十分に把握したうえで導入検討を進めましょう。

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最後に

いかがだったでしょうか？

RAGの活用で最新情報を即座に反映した正確な回答が可能になり、効率的な意思決定や業務プロセスの最適化が期待されます。導入を考える今こそ、RAGの可能性を最大化し、競争優位を築きましょう。

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