RAGの活用事例まとめ！導入企業の事例と利用するメリット、注意点を解説

2024-09-202024-12-05

RAGは、日本語では検索拡張生成と呼ばれ、AIによる自動生成の精度を高め、特にビジネスシーンでの活用が期待されています。この技術は、必要な情報を自動で取得し、その文脈に応じた最適な回答を生成する仕組みで、従来のAIシステムよりも精度と柔軟性が向上しています。

たとえば、問い合わせ対応や社内のデータ検索など、多くの分野でRAGの効果が証明されています。本記事では、RAGの概要やそのメリット、導入時の注意点、さらに具体的な活用事例を紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。

RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報検索技術と自然言語生成技術を組み合わせたAIモデルの一種で、日本語では検索拡張生成と呼ばれています。この技術は、大量のデータベースやインターネットから必要な情報をリアルタイムで検索し、その情報を基に適切な文章を生成する仕組みです。

従来のAIは事前に学習したデータに基づいて回答を生成していましたが、RAGは新しい情報を検索しながら生成するため、より正確かつ最新の回答が得られるというのが特徴です。この技術は、ビジネス文書の自動生成やカスタマーサポートなど、さまざまな場面で応用されるほど各分野で注目されている仕組みです。

なお、RAGについて詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください。

ファインチューニングとの違い

ファインチューニングとは、大量に学習したモデルに、特定のタスクや関連したデータを追加学習させることで、回答の精度を高める手法です。RAGとファインチューニングは、どちらもAIモデルを改善するための手法ですが、その目的やアプローチに違いがあります。以下の表にまとめました。

スクロールできます

内容	RAG	ファインチューニング
データの扱い方	外部データをリアルタイムで取得	事前に特定のデータを学習
リアルタイム性	最新の情報をもとに回答できる	学習後の情報は回答できない
回答速度	時間がかる場合がある	早い
実装方法	検索エンジンや外部データベースとの連携が必要	既存モデルに追加学習するのみ
利用シーン	最新情報が必要な場面や意思決定や調査業務など	医療や法律などの特定の分野に特化した知識が必要な場面

RAGを使うメリット

RAGは、リアルタイムで文脈に合った回答を生成する画期的な技術です。この仕組みにより、ビジネスシーンでの精度向上と効率化が期待できます。ここでは、RAGがどのように役立つかを詳しく見ていきましょう。

文脈に合わせた回答を生成できる

RAGの最大のメリットの一つは、文脈に合わせた回答を生成できる点です。従来の自然言語処理（NLP）技術では、あらかじめ学習したデータに基づいて回答を生成していましたが、RAGはユーザーが必要とする具体的な情報を検索し、その文脈に合った回答を提供できます。

たとえば、問い合わせ対応においては、過去のケースや関連するデータを引き出して、より具体的で正確な解決策を提供可能です。その結果、ユーザー満足度が向上し、業務効率も大幅に改善されます。

RAGを使う際の注意点

便利なRAGですが、導入にはいくつかの注意点があります。たとえば、システムの処理速度や技術的な複雑さに対する対策が必要です。これらのポイントを押さえることで、RAGを最大限に活用できるでしょう。

生成スピードが低下する可能性がある

RAGの特徴であるリアルタイムでの情報検索は、文脈に合った高品質な回答を提供する一方で、システムの処理速度が遅くなる可能性があります。特に、大規模なデータセットから情報を引き出す場合や、複数の検索を同時に行う際には、検索と生成のプロセスが重くなり、応答時間が長くなる可能性があります。RAG（検索拡張生成）技術は、AIによるリアルタイムな情報検索と文脈に応じた回答生成を可能にし、ビジネスシーンでの効率化や精度向上に貢献します。本記事では、RAGの概要からそのメリット、導入時の注意点、さらに具体的な活用事例を紹介します。

ビジネスシーンにおいて即時性が重要な場合、RAGの利用は慎重に検討しなければなりません。対策としては、効率的なシステム設計やキャッシュ機能の活用などを行うことで、このデメリットを最小限に抑えられるようになります。

実装が難しい

RAGは高度な技術を使用しているため、その実装には専門知識が必要です。単純な自然言語処理システムと比較して、情報検索のためのインデックス構築や、生成された回答の精度を高めるチューニングなど、多くの工程を経る必要があります。

そのため、企業がRAGを導入する際には、技術的なリソースや外部の専門家の支援が必要となるケースがほとんどです。導入コストやメンテナンスの負担も考慮し、適切なスケジュールと体制を整えることが成功のカギとなります。

RAGの活用事例

RAGの説明をしていきましたが、具体的な利用イメージがわいていない方もいるかもしれません。ここでは、実際にRAGを活用している事例を紹介します。業務効率化のためのヒントにしてみてください。

事例①社内データの検索

デロイトトーマツコンサルティングは、全社員5,000人が生成AIを活用できる環境を構築しています。正確で有益な情報を提供できないとコンサルタントは務まらないため、生成AIの回答も正確性が重要です。

より正確な回答ができるように、2023年10月にRAGを導入しました。仕組みとしては、データベースに保管した社内データを生成AIモデルが参照し、自社固有の回答ができるようになっています。ファインチューニングとは異なり、社内データを追加学習させていないため、実装がしやすかったとのことです。*1

事例②問い合わせ業務の効率化

東京地下鉄株式会社は、年間25万件の問い合わせ業務効率化のため、2024年秋を目標に生成AIを導入すると発表しています。導入対象の業務は、お客様向けチャットボットとお客様センターです。

RAGを活用しているのは主にチャットボット業務です。従来では一般の問い合わせを対象としたFAQ応答型で対応していたものの限界が来ていました。そこでRAGを活用することで、FAQで対応できないものは東京メトログループの公式WEBサイトから回答できるようになり、利便性を向上させ、顧客満足度向上を目指しています。*2

事例③採用活動の支援

一人ひとりの多様な家族像が実現できる社会づくりを目指しているコネヒト株式会社は、社内文章を効率よく参照するためにRAGを利用しています。このサイトで紹介されている例は、書籍購入制度の有無ですが、採用活動の支援にも利用は可能です。*3

社内文章をすばやく正確に回答してくれるため、採用活動で使われる履歴書や職務経歴書はもちろんのこと、社内の人事評価に関わる資料にアクセスできれば、より会社が求めている人材かどうか判断しやすくなりますよね。採用活動の支援にもRAGは活用できるといえます。

事例④営業活動の支援

LINEヤフー株式会社は、生成AIを活用した社内向け独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入したと発表しました。SeekAIは、膨大な文章データベースから検索要件に最適化された情報を取得し、回答するためにRAGを利用しています。テスト導入段階では広告事業のカスタマーサポート業務で約98%の正答率を達成するなど高い導入効果が見込まれています。

SeekAIを使えば、顧客とのコミュニケーション履歴から営業資料を作成したり営業戦略を策定したりできるため、効率のよい営業活動が可能です。その結果成約率が向上し、顧客満足度を上げることも可能と言えるでしょう。*4

なお、ここで説明した開発事例を含めてRAGについて詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください。