【ITニュース解説】RAGの精度が出ないのはなぜ？　どうしたらいいですか？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの能力を最大限に引き出し、より正確で信頼性の高い情報を引き出すための重要な技術だが、多くの現場で「RAGを導入したけれど、期待通りの精度が出ない」という悩みが聞かれる。この問題は、単にAIモデルの性能不足だけではなく、RAGシステムを構成するさまざまな要素が複雑に絡み合って発生することが多い。ここでは、RAGの精度が出ない主な原因と、それを解決するための具体的な改善策について、システムエンジニアを目指す初心者にも分かりやすく解説する。

まず、RAGとは何かを簡単に振り返る。生成AI、例えばChatGPTのようなモデルは、インターネット上の膨大なデータを学習しているため、一般的な質問には流暢に回答できる。しかし、特定の企業内データや最新情報、専門性の高い情報については、学習データに含まれていないため回答が難しい、あるいは誤った情報（ハルシネーション）を生成してしまう問題がある。RAGは、この課題を解決するために考案された技術で、ユーザーからの質問に対して、まず社内資料やデータベースなど「外部の信頼できる情報源」から関連情報を検索・取得し（Retrieval）、その情報を基に生成AIが回答を生成する（Generation）仕組みだ。これにより、AIは常に最新で正確な情報を参照できるようになり、ハルシネーションを抑制しつつ、企業固有の知識に基づいた回答が可能になる。

しかし、このRAGの「精度が出ない」という問題は、具体的にどのような状況を指すのだろうか。それは、ユーザーの質問に対して、生成AIが的外れな回答をしたり、質問に関連する情報が十分に引き出せなかったり、あるいは引き出された情報が古かったり矛盾していたりするケースを指す。結果として、RAGの導入効果が実感できず、ユーザーからの信頼を得られない状況に陥ることが多い。

この精度の問題には、主に三つの段階にわたる原因が考えられる。一つ目は「参照するデータ（ナレッジベース）の質」に関する問題だ。RAGは、検索対象となるデータが豊富で正確であるほど性能を発揮する。しかし、多くの現場では、参照データが不足していたり、情報が古く更新されていなかったり、重複や誤りが多かったりする。また、文書が非常に長く、どこに重要な情報があるか分かりにくい、あるいは表や図といったテキスト以外の情報が適切に処理されていないケースも多い。データの粒度が適切でない場合も、必要な情報を見つけにくくなる原因となる。

二つ目の原因は、「検索（Retrieval）の仕組み」そのものに不備がある場合だ。RAGの肝となるのは、ユーザーの質問から適切な情報を探し出す「検索」の精度だ。もし、ユーザーの質問の意図をAIが正確に理解できなければ、どれだけ良いデータがあったとしても、関連性の低い文書を引っ張ってきてしまう。例えば、単なるキーワードマッチングに頼りすぎていると、質問のニュアンスや文脈を捉えきれないことがある。また、文書を小さな単位（チャンク）に分割する方法が不適切だと、重要な情報が途中で分断されたり、逆に情報が多すぎてノイズになったりすることがある。ベクトル検索のような高度な手法を導入しても、その設定や利用方法が最適でなければ、期待する効果は得られない。

三つ目の原因は、「生成（Generation）の部分、およびシステム全体の設計」に関する問題だ。せっかく適切な情報が検索できても、それを生成AIがうまく活用できなければ、やはり精度は上がらない。生成AIに指示を出す「プロンプト」の設計が不適切だと、引き出した情報を適切に要約したり、統合したりすることが難しい。例えば、生成AIに「検索した情報に基づいて回答し、それ以外の情報は使わない」といった明確な指示がなければ、AIは依然として学習データから情報を引っ張ってきてしまい、ハルシネーションが発生するリスクがある。また、そもそもシステムとしてRAGの性能をどのように評価するのか、その評価指標が不明確な場合も多い。評価が曖昧だと、どこに問題があるのか特定しにくく、継続的な改善サイクルを回すことが難しくなる。

これらの問題を解決し、RAGの精度を高めるためには、それぞれの原因に対応した多角的な改善策を講じる必要がある。

まず、最も基本的な改善策は「ナレッジベース（参照データ）の徹底的な整備と改善」だ。これはRAGの土台となる部分であり、ここが脆弱だとどんなに優れたAIモデルを使っても十分な性能は引き出せない。具体的には、古い情報を定期的に更新し、誤りや重複を修正してデータの品質を向上させる。情報が不足している場合は、積極的に関連情報を追加し、網羅性を高めることも重要だ。また、文書をただのテキストとして扱うだけでなく、表形式データや半構造化データ、あるいはメタデータ（文書の内容を示す付加情報）を付与することで、検索効率を向上させることができる。文書を小さなチャンクに分割する際は、文脈が壊れないように、かつ適切な情報量になるように試行錯誤することが重要だ。例えば、段落単位や、特定のトピックごとに分割するなど、データの特性に合わせた工夫が必要となる。

次に、「検索（Retrieval）精度の向上」を目指す。これは、ユーザーの質問に対して最も関連性の高い情報を正確に探し出すための改善だ。キーワード検索だけでなく、文書の意味内容を理解して検索する「ベクトル検索」を導入し、両者を組み合わせる「ハイブリッド検索」を利用することで、検索の網羅性と精度を両立させる。また、ユーザーの質問が曖昧な場合や、専門用語が使われている場合でも、AIが質問の意図を正確に理解できるよう、質問をリライトしたり、関連する用語を拡張したりする前処理を導入することも有効だ。検索で取得した複数の文書の中から、本当に必要な情報を優先的に選択するための「ランク付け（Re-ranking）」の仕組みを最適化することも、検索精度の向上に寄与する。

そして、「生成（Generation）部分の最適化とシステム全体の評価」も欠かせない。生成AIに明確で効果的な指示を与える「プロンプトエンジニアリング」を深化させることが重要だ。例えば、「あなたは特定の情報源に基づいて回答するアシスタントです。提供された情報以外の内容や推測は含めないでください」といった具体的な役割と制約をプロンプトに含めることで、ハルシネーションのリスクを低減できる。また、利用するLLM（大規模言語モデル）の選定も重要で、タスクの性質や利用するデータの言語、必要な性能に応じて、最適なモデルを選ぶ必要がある。そして何よりも、RAGシステムの「評価基準を明確化」し、継続的に評価を行うことが重要だ。回答の正確性、網羅性、自然さ、特定の制約（例：参考文献の提示）への対応などを具体的な指標で評価し、この評価に基づいてシステムを改善していくPDCAサイクルを確立する必要がある。

これらの改善策は、一度行えば終わりというものではない。RAGシステムは、利用されるデータの変化やユーザーのニーズに応じて、継続的に調整と改善が必要となる。そのためには、システムエンジニアやデータサイエンティストといった専門知識を持つ人材が連携し、システムのボトルネックを特定し、新しい技術や手法を取り入れながら、PDCAサイクルを回し続けることが不可欠だ。

RAGの精度向上は、単一の要素を改善するだけでは達成できない、複合的な課題だ。ナレッジベースの質、検索の仕組み、生成AIの活用方法、そしてこれらすべてを包括するシステム全体の設計と評価、この多岐にわたる側面からアプローチし、継続的な改善を重ねていくことが、RAGを成功に導く鍵となる。システムエンジニアを目指す皆さんには、これらの要素を総合的に理解し、課題解決に取り組む視点を持つことが求められる。