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社内ナレッジをAIの力で最大化！RAGによる情報革命のすすめ

入江 慎吾 🚀

こんにちは、入江慎吾です。

RAG（検索拡張生成）という言葉を聞いたことはあるでしょうか？通常、ChatGPTをはじめとした生成AIは学習時点のデータしかもっておらず、また当然社内のデータについて答えることはできません。

しかし、仕事で生成AIを使う場合、きってもきりはなせないのが社内データです。ここと連携させない限りは使用用途が限定的となってしまいます。

そこで今回は、生成AIを最大限に活用するための必須知識「RAG」について解説し、あわせて、誰でも簡単に社内RAGを構築できるサービス「オートロン」をご紹介します。

RAGとは？

RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）は、生成AIの回答精度を向上させるために開発された技術で、従来の検索AIと生成AIの長所を組み合わせたものです。

簡単に言うと、 社内にあるマニュアルや手順書、FAQ、議事録といった膨大な資料をAIに学習させ、それをもとに質問に答えてもらうことができる技術です。

たとえば、「〇〇の申請方法を教えて」と質問すると、AIが社内資料から適切な情報を抽出し「〇〇の申請は、〇〇の申請フォームから行えます。詳しい手順はこちらのマニュアルをご覧ください。（URL）」と回答してくれるようなイメージです。

なぜRAGが必要なのか？

従来の生成AIは、事前に学習したデータに基づいて回答を生成します。
そのため、最新の社内情報や専門性の高い情報は、生成AI単体では回答することができませんでした。

しかし、RAGを使うことで生成AIが学習していないデータについても回答することが可能になります。

例えば、社内規定、顧客情報、過去の議事録といった情報は、生成AIが一般的に学習しているデータには含まれていません。

これらのデータをRAGを通じて連携させることで、生成AIが社内特有の質問にも答えられるようになり、業務効率を大幅に向上させることができます。

具体的なRAGの仕組み

RAGは、大きく分けて3つのステップで動作します。

1. クエリのエンコード
ユーザーが生成AIに入力した質問やプロンプトを、AIが理解できるベクトル形式に変換します。

2. 情報の検索
変換されたクエリを基に、事前にベクトル化された外部データベースから関連情報を検索します。このデータベースには、社内マニュアル、FAQ、議事録など、あらゆる情報を格納することができます。

3. 回答の生成
検索された情報とユーザーの質問を生成AIに渡し、文脈に沿った回答を生成します。

RAGを導入するメリット

RAGを導入することで、次のようなメリットがあります。

  • 情報の正確性向上
    最新かつ正確な社内情報に基づいた回答を生成できるようになるため、誤った情報や古い情報に基づいた回答を減らすことができます。

  • コンテキストの理解度向上
    質問に関連する情報を取得して利用するため、より的確で詳細な回答を生成することができます。

  • 透明性の確保
    回答の根拠となる情報源を明示できるため、ユーザーは回答の信頼性を確認しやすくなります。

  • カスタマイズの容易さ
    特定の用途や産業に特化したシステムを構築しやすくなるため、組織固有の文書や規則を簡単に組み込むことができます。

具体的なRAGの利用シーン

RAGは、さまざまな業務で活用することができます。

ここでは、代表的な例を2つご紹介します。

1. 社内FAQシステム
RAGを導入することで、社員からの質問に対して、より正確かつ迅速な回答を提供することができます。

2. カスタマーサポート
RAGを活用することで、顧客からの問い合わせに対して、より的確でパーソナルな回答を提供することができます。

例えば、「この商品の返品方法を教えてください」という質問に対して、RAGは製品情報や返品に関する規約を自動的に参照し、顧客に最適な回答を提示することができます。

RAG導入の課題

メリットの多いRAGですが、導入にはいくつかの注意点があります。

  • 情報の質と鮮度
    RAGの精度は、外部データベースの情報の質に大きく依存します。
    そのため、データベースに誤った情報や古い情報が含まれている場合は、生成される回答も不正確になる可能性があります。データベースの情報を常に最新の状態に保ち、定期的なメンテナンスを行うことが重要です。

  • 開発コスト
    自社でRAGシステムを構築するには、専門的な知識と技術、そして多大な時間と費用が必要になります。

オートロンでかんたんに社内RAGを構築

そこでおすすめしたいのが、AIアシスタントサービス「オートロン」です。

オートロンを使えば、プログラミングやAIに関する専門知識がなくても、誰でも簡単に社内RAGを構築することができます。

オートロンの特徴

オートロンには、次のような特徴があります。

  • 低コスト
    ChatGPT、Gemini、Claudeなどの主要なLLMを月額2,000円から利用することができます。

  • プロンプトスキル不要
    約80種類のAIアシスタントがあらかじめ用意されているので、プロンプトの知識がなくてもすぐに使い始めることができます。もちろん、自分でカスタマイズすることも可能です。

  • チームで使える
    社内RAGを簡単に構築できる機能があり、チームで情報を共有することができます。

  • 導入支援
    生成AIに詳しいエキスパートが、業務ヒアリングから導入、定着までをサポートします。

まとめ

RAGは、生成AIを最大限に活用するための必須知識です。

オートロンを使えば、誰でも簡単に社内RAGを構築し、生成AIの力を業務に活かすことができます。

ぜひ、この機会にオートロンを導入し、AI時代の働き方改革を実現してみてはいかがでしょうか。

社内で検討される場合はこちらから資料もダウンロードできます。


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