RAG（検索拡張生成）とは？生成AIの回答精度を高める新しい手法

はじめに：AI教育の一環として学び始めたRAG

会社でもAI関連の教育を推進しており、私自身もその一環としてAIについて学んでいます。
その中で特に興味を持ったのが「RAG（検索拡張生成）」という仕組みです。
今回は、RAGの概要や活用方法、導入時の注意点などをまとめてみました。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLM（大規模言語モデル）が外部から情報を検索し、
より正確な回答を生成できるようにする仕組みです。
これにより、生成AIの回答精度を向上させることができます。

LLM（Large Language Model）は、自然言語処理（NLP）を担う大規模な学習済みモデルです。
ChatGPTやGeminiなどの生成AIツールの中核を支える存在であり、
人間のように自然な文章を生成することができます。

ただし、LLMは学習したデータが古い場合があり、回答内容が最新情報に対応していないことがあります。
また、RAGを適切に設計しないと、事実と異なるもっともらしい情報を生成してしまう
「ハルシネーション（幻覚）」が発生する可能性があります。

ハルシネーションとは、曖昧な情報をもとに、根拠のない誤った回答を生成してしまう現象です。
特に医療・法律といったクリティカルな分野では、深刻な誤情報を生むリスクがあります。
そのため、RAGの設計やデータ管理が非常に重要になります。

私の仕事の現場でも、ナレッジ検索の効率化のために生成AIを活用しています。
しかし、情報ソースが存在しない質問に対しては、根拠のない「もっともらしい回答」を
返してしまうこともありました。
生成AIの回答をそのまま信じるのではなく、利用者側にも検証する知見が必要です。

生成AIで誤回答を防ぐための1つの手法が「ファインチューニング」です。
これは既存の学習済みモデルに新たなデータを追加して学習させ、
より精度の高い出力を得る方法です。

RAGではファインチューニングの代わりに、グラウンディングデータと呼ばれる
外部の信頼できる情報（社内文書、ニュース、データベース結果など）をモデルに渡します。
これにより、根拠に基づいた正確な回答を生成することが可能になります。

近年では、AIエージェントと呼ばれる言語モデルを活用した
自律的に応答するソフトウェアシステムも登場しています。
参考：https://ai-kenkyujo.com/news/ai-agent/

代表的な製品としては、Salesforceの「AgentForce」があります。
→ https://www.salesforce.com/jp/agentforce/what-is-rag/

RAGを導入する際に注意すべき点は、回答品質がLLMの精度に大きく依存するという点です。
そのため、信頼性の高いモデルを選定し、常に高品質なデータを収集・維持するための
仕組みを設計することが求められます。

RAGは生成AIの回答精度を大幅に向上させる有効な手法です。
一方で、ハルシネーションのリスクやデータ品質への依存といった課題もあります。
正しい設計と信頼できる情報源の活用によって、RAGはビジネス現場でも大きな力を発揮できるでしょう。