RAGによるハルシネーション抑制の仕組みと手順！社内データを安全に活かす方法を解説
- RAGを使うことでハルシネーションを抑制しやすくなるが、100%防げるというわけではない
- 社内データやマニュアルをAIに読み込ませて、業務をどう効率化できるかを具体的にイメージすることが不可欠
- 導入の際は、まずは自分で手を動かして試してみると良い
生成AIはとても便利ですが、事実と異なる情報を正しいかのように答えてしまうハルシネーションが悩みの種です。そこで注目されているのが、社内データを検索して回答を作るRAG（検索拡張生成）という技術です。
この記事では、RAGとファインチューニングの違いや、ハルシネーションを効果的に抑えられる理由、導入手順をわかりやすく解説します。現在ハルシネーションで困っている方は、ぜひ最後までご覧ください。
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そもそもRAG（検索拡張生成）とは
RAGとは、AIが回答を作る前に指定された社内文書やデータベースから関連する情報を一度探してきて、その内容を根拠にして文章を生み出す仕組みのことです。
通常の生成AIは、すでに学習したデータだけを頼りに回答するため、情報が古かったり知識が足りなかったりすると、間違った答えを出してしまうことがあります。一方、RAGなら手元の確かな資料を見ながら回答を作れるため、根拠に基づく回答を生成しやすくなります。
ビジネスに欠かせない社内FAQやマニュアル検索、顧客からの問い合わせ対応など、情報の正確性が何より求められる業務を中心に、導入が進んでいる注目の技術です。
ファインチューニングとの違い
RAGとよく比較されるのがファインチューニング（AIモデルの追加学習）です。どちらもAIを自社向けにカスタマイズする方法ですが、アプローチは全く違います。
ファインチューニングは、追加のデータを使ってAIモデルそのものを鍛え直すため、独特の回答スタイルや専門知識を深く叩き込める反面、莫大な時間とコストがかかります。対してRAGは、AIの頭脳はそのままに、外部データを検索・参照しながら答えさせる仕組みです。そのため、新しい情報の追加や文書のアップデートがとても簡単で、運用の手間やコストをグッと抑えられます。
情報がどんどん新しくなる社内マニュアルや業務ルールの活用を目指すなら、RAGが適しているケースが多い選択といえます。
RAG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を活用することでハルシネーションを抑制できる
多くの企業が頭を悩ませるハルシネーション。この現象をRAGで抑えられる最大の理由は、AIが内部知識だけに依存せず、検索した確かな事実だけをベースに作文するようになるからです。
回答する瞬間に、関連する社内資料やデータベースからピンポイントで正しい情報を引っ張ってくるため、事実と異なるデタラメな回答が生まれるリスクを大幅に減らせます。
ただし、RAGを入れればハルシネーションが100%消えるわけではありません。検索の精度が低かったり元データが間違っていたりすると、AIは誤った資料を参考にしてしまいます。だからこそデータの整理や検索設定、そして定期的なチェックをセットで行うことが大切なのです。
ハルシネーション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を導入する具体的なメリット
RAGを導入することは、ハルシネーションを抑える以外にも毎日の業務を圧倒的にラクにしてくれる嬉しいメリットがたくさんあります。最新データへの対応からコスト削減まで、現場のメンバーが今すぐ実感できる魅力を紹介しましょう。
指定した社内文書やデータベースから情報を検索できる
RAGを導入すると、事前に指定した社内マニュアルや社内規定・FAQ・各種データベースから、AIが必要な情報を自動で探し出してくれるようになります。
ネット上の不確かな情報ではなく、自社でしっかり管理している正解データだけを参照させられるため、回答のブレがなくなり、信頼性が跳ね上がるのが大きなメリットです。これなら、ビジネスメンバーが膨大な資料の山を何時間も探し回る必要はもうありません。
カスタマーサポートの現場や、社内のヘルプデスクといった毎日とにかく検索や調べ物が多いという業務であれば、その業務効率化の効果をすぐに実感できるはずです。
最新情報を反映させやすい
一般的な生成AIは、過去の学習が終わった時点までのことしか知らないため、リアルタイムの最新情報を答えるのが苦手です。しかしRAGであれば、検索対象にする社内文書やデータベースを新しく書き換えるだけで、すぐに最新の情報をAIの回答に反映できる点が強みでしょう。
AI自体を再学習させる必要がないため、突然の法改正や社内ルールの変更・新商品の追加データにも迅速に反映できます。常に最新の正しいデータを参照できる体制が整えば、古い情報に引っ張られて起こる誤回答を減らし、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えられます。運用のメンテナンス作業がとてもシンプルな点も、現場にとって嬉しいポイントですね。
非公開・独自情報にアクセスさせられる
RAGの大きな強みは、世の中に公開されていない自社だけの秘密や独自データを検索対象にできる点です。
例えば、社内規定や詳細な製品仕様書・契約書・営業資料・過去のノウハウが詰まったナレッジベースなど、社外秘のデータをAIに読み込ませて、それをもとに回答を作らせることができます。こうすることで、自社ならではのルールや独自の業務フローに100%沿った実用的なAIアシスタントが誕生するでしょう。
もちろん、アクセス権限をしっかりと設定すれば、各部署ごとに閲覧権限を分けられます。セキュリティを守りながら、業務に特化した強力なAIを育てられるでしょう。
手軽かつ低コストで実施できる
RAGはAIモデルそのものを再学習させる必要がないため、ファインチューニングに比べて圧倒的に導入のハードルが低く、コストも最小限に抑えられます。
今お使いの生成AIに、データを検索しやすい形式に変換して保存するベクトルデータベースと、高度な検索システムを組み合わせるだけで構築できるケースが多く、大がかりなシステム開発は不要な場合も少なくありません。
日々のデータ更新も、社内文書を追加したり修正したりするだけで完了するため、導入後の運用コストや担当者の負担も少なくて済みます。「限られた予算の中で生成AIをビジネスに活かしたい」「まずは試しに使ってからスモールスタートしたい」という組織にも最適です。
RAGを導入しハルシネーションを抑制させる具体的な手順
ここからは、実際にRAGをビジネスへ導入して成果を出すための具体的なステップを見ていきましょう。ハルシネーションを効果的に抑え込むためには、ただシステムを構築するだけでなく、準備から運用にいたる各フェーズで外せない重要ポイントがあります。
失敗しないための3つの手順を分かりやすく解説します。
まずは、AIに読み込ませる社内のデータをきれいに整理することから始めましょう。
社内マニュアルや業務手順書・FAQ・製品資料などを一箇所に集め、重複しているものや内容が古いものをきれいに削除し、検索しやすい形に整えることが最優先です。このとき、長文のファイルを適切な長さのトピックごとに細かく切り分けるチャンク化（情報を小さく小分けにすること）を行うと、AIが必要な情報をピンポイントで見つけやすくなります。
元データの品質が悪いと、検索の精度が落ちてしまい、結果としてハルシネーションを引き起こす原因になります。RAGの成功は、この最初のデータ整備にかかっていると言っても過言ではありません。
RAGのチャンク化は下記で解説
RAGの精度を高めるためには、AIへの指示文であるプロンプトの設計も非常に重要な鍵を握っています。
例えば、「必ず検索結果にある情報だけを使って答えてください」「もし資料に必要な情報が見つからない場合は、知ったかぶりをせず『分かりません』と答えてください」「絶対に自分の推測で話を補わせないでください」といった厳しいルールをプロンプト内で明記してください。
そうすることで、AIが勝手に嘘をつくのを強力にブロックできます。さらに、回答と一緒に「どの資料の何ページを参考にしたか」という参照元や引用リンクを画面に表示させる設定を組み合わせれば、出力された回答の信頼性は一気に高まり、業務でも安心して使えるでしょう。
RAGシステムは構築して業務に組み込んだら終わり、ではありません。
AIが作った回答が本当に正しいか、必要な資料を正しく検索できているかを定期的にチェックし、継続的に改善を続けていくことが成功への近道です。実際にメンバーが使った履歴を分析していくと、「どんな質問のときに検索漏れが起きやすいか」「どういう聞き方をされると間違った答えになりやすいか」という弱点パターンが見えてきます。
そのデータをもとに、新しい資料を追加したり、チャンクの大きさを微調整したり、指示文をブラッシュアップしたりするサイクルを回します。この継続的な運用こそが、ハルシネーションを極限まで減らす秘訣です。
RAGの評価方法は下記で解説
【実践】RAGでハルシネーションを抑制できるか検証してみた
特別なシステム開発をしなくても、ChatGPTのカスタマイズ機能「GPTs」を使えば、誰でも手軽に簡易的なRAGを作ることができます。ここでは実際にRAGを作り、ハルシネーションを抑制できているかを検証してみましょう。
ナレッジのアップロード（データの整備）
まずは、AIに読み込ませたい大切な自社のデータを準備して登録します。最初に社内マニュアルや規約などのPDF、Word、TXTファイルを用意しましょう。ファイルの準備ができたら、GPT作成画面でファイルをドラッグ＆ドロップをしてアップロードは完了です。
このとき、ファイル名は「AIガバナンスマニュアル_社内利用版.pdf」のように中身が一目で分かる名前にしておくと、AIが目当ての情報を探しやすくなり、検索エラーを防げるようになります。
プロンプト（指示文）の設定
AIが「知ったかぶり」をして嘘をつくのを防ぐために、プロンプトで強力なブレーキをかけましょう。作成画面にて、以下の指示を指定しました。
【ハルシネーション抑制プロンプト（指示文テンプレート）】
あなたは我が社の社内ヘルプデスクAIです。アップロードされたナレッジファイル（社内資料）を元に、ユーザーの質問に回答してください。
【絶対厳守ルール】
回答は必ず、アップロードされたファイルに記載されている情報のみに基づいて作成してください。ファイルに記載がない情報、または不確かな情報については、絶対に推測や一般知識で答えず「その質問に関する情報は資料に記載されていません」と回答してください。回答の最後には、必ず参照したファイル名（例：〇〇マニュアル 参照）を明記してください。
保存して社内に共有
すべての設定が終わったら、画面右上にある「作成する」ボタンを押します。自分だけやリンクを知っている人だけにも共有することができるので、まずは自分で何回か実験してから全体に共有するやり方でも良さそうです。
実際にハルシネーションを抑制しているか
RAG環境を作成できたので、実際に質問を投げてみました。ここでは「個人情報をAIに入力してよいですか」と質問します。
結果はこのように返ってきており、先ほど作成したマニュアルが参照されていることも確認できました。
上記はマニュアルですが、正しく参照されていることがわかります。他にもいくつか質問を投げましたが、いずれもマニュアルを参照して回答を作成していました。
RAGを導入してもハルシネーションを完全に防げるわけではない
「RAGを導入すれば、もうAIは絶対に嘘をつかない！」と思いたいところですが、実はハルシネーションを完全にゼロにすることはできません。
なぜなら、RAGはあくまで探してきた資料をもとに作文する仕組みだからです。もし参照する元データが間違っていたり、質問に対して見当違いな資料を引っ張ってきたりすると、AIは誤った回答を生成する可能性があります。
また、複数の資料をツギハギして要約するプロセスで、AIが勝手に関連性のない文脈をつなぎ合わせてしまうケースもあります。ハルシネーションを防ぐには、システム任せにせず、人がデータの正確性と検索の設定を整え続けることが不可欠なのです。
LLMのハルシネーション対策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。
よくある質問
RAGを導入してハルシネーションを抑えたAI活用を始めよう
RAGは日々進化しており、今後は画像や音声も扱えるマルチモーダルRAGや、AI自身が検索と検証を繰り返すエージェント型RAGの普及によって、回答精度はさらに高まると言われています。
導入の際は、最初から完璧を目指す必要はありません。まずは小さな部署のFAQや特定の社内マニュアルからスモールスタートし、使いながら精度を高めていくことが、自社に最適な実用的なAIアシスタントを育てる一番の近道といえるでしょう。
最後に
RAGの導入や社内データ活用でお悩みの際は、ぜひWEELの無料相談をご活用ください。専門スタッフが貴社の状況に合わせて、ハルシネーション対策や最適なAI活用方法をご提案いたします。
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