企業における生成AI活用の道筋：ローカルLLMとRAG技術を用いた効率化の可能性
記事概要とポイント
この記事では、企業が生成AIをどのように効率化に活用できるか、特にローカルLLM（大規模言語モデル）やRAG（検索拡張生成）技術を取り入れる際の利点と課題について解説されています。生成AIが企業内で活用しづらい理由として、AIが必ずしも正確な回答を提供しない点が挙げられ、特に日本企業では高い正確性が求められるため、AIの信頼性が重要視されています。しかし、生成AIは優れた下書きツールとして使うことで、業務の効率化に貢献できると指摘されています。
さらに、ローカルLLMの注目が集まる中、企業内で独自の情報を学習させることで、特定の業務に対するAIアシスタントを構築することが可能です。ローカルLLMの利点として、専門的な業務情報を安全に学習させ、業務の効率化を実現できる点が強調されています。しかし、構築の手間や費用、情報流出リスクなどのデメリットもあり、専門家の支援が必要です。
RAG（Retrieval Augmented Generation）のメリット
RAGは、生成AIに再学習を施すのではなく、外部の知識ベースから情報を検索して加え、AIが回答を生成する技術です。これにより、再学習を行わずとも、最新の情報を利用した文書生成が可能になります。RAGの主なメリットは次の通りです：
再学習不要：新しい情報を直接追加することで、再学習の手間を省け、迅速な対応が可能です。
情報の更新が容易：既存の知識ベースに追加情報を加えるだけで、生成AIの性能向上が可能になります。
コスト削減：再学習には高性能なGPUを搭載したコンピューターが必要で、これを回避することでコストを抑えられます。
柔軟性：情報が更新されるたびに即座に適用でき、急速に変化する情報に対応できます。
LLMの技術進化と企業システムへの取り込み
LLMの技術進化が急速に進んでいるため、企業内システムにLLMを取り込む際には、差し替え可能なシステム設計が求められます。具体的には、生成AIを使うための基盤が進化している中で、企業はその技術の変更に柔軟に対応できるように、LLMを差し替え可能な構造を採用すべきです。また、RAGのような技術を利用することで、情報更新の手間を軽減し、迅速かつ効率的な運用が可能になります。これにより、企業は最新の技術を維持しつつ、業務の効率化を進めることができるでしょう。