RAGとは
RAG（読み方：アールエージー、正式名称：Retrieval-Augmented Generation）とは、AIが質問に答える際に、あらかじめ用意された資料やデータベースの中から、質問に関係する情報を探し出してきて、それを参考にして回答を作り出す技術のことです。AIが持っている知識だけでなく、外部の新しい情報も取り入れて答えるため、より正確で信頼性の高い回答が期待できます。
例えるなら、あなたが何か調べたいときに、すぐに答えを出すのではなく、まず図書館に行って関連する本を何冊か探し、その内容を読んでから自分の言葉で説明してくれる、そんな賢いアシスタントのようなものです。AIが「知らない」と答える代わりに、最新の情報を調べてから教えてくれるイメージですね。
なぜ今、話題なの？
RAGが今、注目されているのは、AI、特にChatGPTのような「生成AI [blocked]」の登場と普及が大きな理由です。生成AIは非常に賢い反面、学習した時点までの情報しか持っていなかったり、時には間違った情報を自信満々に答えてしまう「ハルシネーション [blocked]（幻覚）」という問題がありました。RAGは、この課題を解決する切り札として期待されています。
企業が生成AIを導入する際、社内の機密情報や最新の製品データなど、AIが学習していない情報に基づいて回答させたいケースが多くあります。RAGを使えば、AIは社内のデータベースや最新のマニュアルを参照しながら回答できるため、ビジネスの現場でAIをより安全に、そして効果的に活用できるようになります。これにより、顧客からの問い合わせ対応や社内での情報検索など、さまざまな業務の効率化につながると考えられています。
どこで使われている？
RAGの技術は、すでに様々な場面で活用され始めています。
例えば、Googleが提供する検索エンジンでは、RAGに似た技術を使って、ユーザーの質問に対してより関連性の高い情報源を提示し、その情報に基づいて要約された回答を生成する機能が導入され始めています。これにより、ユーザーは知りたい情報をより早く、正確に手に入れられるようになります。
また、企業向けのサービスでは、Microsoftの「Azure OpenAI Service」などを利用して、社内文書や顧客データと連携させたAIチャットボット [blocked]を構築する動きが広がっています。これにより、従業員は社内規定や過去の事例についてAIに質問するだけで、必要な情報をすぐに得られるようになり、業務効率が向上します。
覚えておくポイント
一般のビジネスパーソンがRAGについて覚えておくと良いポイントはいくつかあります。
まず、「AIの回答がより信頼できるものになる」という点です。AIが何かを答えるとき、それが単なるAIの知識だけでなく、最新の資料や正確な情報源に基づいていると分かれば、安心してその情報を活用できます。AIが提示する情報源にも注目してみると良いでしょう。
次に、「社内での情報共有や検索が便利になる可能性がある」という点です。RAGの技術が進化すれば、膨大な社内資料の中から必要な情報を探す手間が省け、AIが要点をまとめて教えてくれるようになります。これは、会議の準備や報告書の作成など、日々の業務で役立つはずです。
最後に、「AIの得意なことと苦手なことを理解する手助けになる」という視点です。RAGはAIの弱点である「情報の古さ」や「ハルシネーション」を補う技術ですが、万能ではありません。AIが参照した情報がそもそも間違っていたり、情報源が偏っていたりする可能性もゼロではないため、最終的には人間が判断するという意識を持つことが大切です。