【ITニュース解説】RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？　導入のメリット、デメリット、活用例を分かりやすく解説

ITニュース概要

RAGとは、生成AIが回答する際、外部データベースから最新かつ正確な情報を検索・参照する技術。AIが誤った情報を生成するのを防ぎ、回答の信頼性を大幅に向上させる。社内文書の検索や顧客対応などでの活用が進む。

ITニュース解説

生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、人間のように自然な文章を作り出す能力で注目を集めている。しかし、その活用にはいくつかの大きな課題が存在する。その一つが「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象で、事実に基づかないもっともらしい嘘の情報を生成してしまうことがある。また、LLMが学習したデータは特定の時点までのものなので、最新の情報や社外に公開されていない専門的な知識については回答できないという課題もある。これらの課題を解決し、生成AIの信頼性と実用性を飛躍的に高める技術として登場したのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）である。日本語では「検索拡張生成」と訳され、その名の通り「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」を組み合わせた仕組みを持つ。 RAGの仕組みは、LLMが回答を生成する前に、関連情報を外部の知識源から検索し、その情報を参考にして回答を生成するという二段階のプロセスで構成される。まず、ユーザーから質問や指示（プロンプト）が入力されると、システムは即座にLLMに渡すのではなく、その内容を解析する。そして、質問に答えるために必要となりそうな情報を、あらかじめ用意された社内文書、製品マニュアル、Webサイト、データベースといった外部の知識源から検索して探し出す。この検索には、キーワード検索だけでなく、文章の意味をベクトルとして捉えて類似性を判断する「ベクトル検索」などの高度な技術が用いられることが多い。次に、検索によって見つけ出された関連性の高い情報を、元のユーザーの質問と組み合わせて、LLMへの新しいプロンプトとして再構成する。最後に、LLMはこの補強されたプロンプト、つまり「この情報を参考にして、この質問に答えてください」という形式の指示に基づき、回答を生成する。これにより、LLMは自身の内部知識だけに頼るのではなく、正確で最新の外部情報という明確な根拠を持って回答を生成することが可能になる。 RAGを導入する最大のメリットは、生成AIの回答の信頼性と正確性が大幅に向上することである。外部の信頼できる情報源を根拠として回答を生成するため、事実に基づかないハルシネーションを大幅に抑制できる。さらに、回答の根拠となった情報源をユーザーに提示することも可能なため、回答の透明性が高まり、ユーザーはなぜその結論に至ったのかを検証できる。もう一つの大きなメリットは、知識の更新が容易である点だ。LLMそのものを再学習させるには膨大な計算コストと時間が必要だが、RAGであれば外部のデータベースを更新するだけで、LLMは常に最新の情報に基づいた回答を生成できるようになる。これにより、日々変化する情報にも迅速に対応できる。また、特定の専門分野や企業独自の知識に対応させやすい点も利点である。社内規定や技術仕様書といった非公開情報を知識源として与えることで、その組織専用の専門的な質問応答システムを構築できる。 一方で、RAGにはデメリットや導入にあたっての課題も存在する。まず、システム構成が複雑になる点が挙げられる。LLM本体に加えて、情報を格納するデータベース、そしてそれを効率的に検索するための検索システムを別途構築し、連携させる必要がある。これらの設計、構築、運用には専門的な知識や技術が求められ、開発コストや運用コストも増加する。また、RAGの性能は、検索システムの精度に大きく依存する。もし検索の精度が低く、質問と関連性のない情報や誤った情報をLLMに渡してしまえば、生成される回答の質も当然低下してしまう。そのため、知識源となるデータの品質を維持し、検索システムを適切にチューニングし続けることが極めて重要になる。さらに、外部から情報を検索するプロセスが追加されるため、LLMに直接質問する場合と比較して、応答に時間がかかる可能性があることも考慮しなければならない。 RAGの技術は、すでにさまざまな分野で活用され始めている。代表的な例が、高性能な社内問い合わせチャットボットである。就業規則や経費精算マニュアル、過去の議事録などを知識源とすることで、従業員からの多様な質問に対して、社内規定に準拠した正確な回答を即座に提供できる。また、カスタマーサポートの分野では、製品のFAQやトラブルシューティングガイドをデータベース化し、顧客からの問い合わせに24時間365日対応する自動応答システムを実現している。これにより、サポート担当者の負担を軽減しつつ、顧客満足度を向上させることが可能だ。その他にも、医療や法律、研究開発といった専門分野において、膨大な量の論文や判例、技術文書の中から必要な情報を探し出し、要約して提示するような調査支援ツールとしての活用も期待されている。このように、RAGは生成AIの弱点を補い、その応用範囲をビジネスの現場へと大きく広げるための基盤技術として、今後ますます重要性を増していくと考えられる。