RAG

Retrieval-Augmented Generation

AI用語

解説Overview

外部のデータベースや文書群から関連する情報を検索し、その結果をAIに参照させて回答を生成する技術。AIが事実に基づかない嘘（ハルシネーション）を出力するリスクを減らし、自社専用の正確な回答を得るのに有効です。

RAG（検索拡張生成）とは、AIが回答を作る際に、あらかじめ用意した文書データベースやナレッジベースから関連情報を検索し、その情報を踏まえて回答を生成する技術です。「Retrieval-Augmented Generation」の略で、「情報を検索して答えを作る」仕組みです。

通常のAIは学習時点の情報しか持っていませんが、RAGを使うと社内マニュアル・製品カタログ・最新ニュースなどをリアルタイムで参照させることができます。例えば、社内規程集をRAGに連携させると、従業員がAIチャットに質問するだけで最新の社内ルールを確認できます。

ファインチューニングと比べてコストが低く、情報の更新もデータベースを書き換えるだけで済む点が大きなメリットです。ただし、参照元のデータ品質が低いと回答精度も下がるため、情報整備と定期的なメンテナンスが重要です。社内ナレッジのAI活用を始める際の最初のステップとして非常に有効な手法です。

pfas規制最新動向を追うだけの組織は崩壊する。モデル更新の業務影響を見極める実務設計

pfas規制最新動向などの外部環境の変化を追うだけで、自社の実務プロセスやAIモデル更新に落とし込めない組織は、確認待ちや返信遅延などの損失を膨らませます。業務影響を見極め、責任境界を明確にして現場で使われる運用を設計する手順を解説します。

RAGを自社の業務に当てはめる場合は、対象業務、既存データ、運用担当者、成果指標を先に整理すると判断しやすくなります。