社内FAQとは？ 導入メリットや作り方に加え導入事例を解説
2024.9.26
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近年は生成AIを活用したチャットボットが多くの企業で注目されていますが、その精度を高めるために欠かせないのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。RAGは、生成AIの能力を引き出すための重要な技術です。
本記事では、RAGがどのように生成AIチャットボットの精度を向上させるのか、その仕組みを詳しく解説します。企業がRAGを導入することで得られるメリットや具体的な活用方法を学び、より効果的なチャットボット運用を目指しましょう。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの情報検索とテキスト生成を組み合わせた技術で、特に企業内の独自知識を活用するチャットボットやFAQシステムの構築で重要性が高まっています。
従来の大規模言語モデル（LLM）は広範な情報を扱える一方で、特定の専門知識に基づく正確な回答を提供するには限界があります。RAGはこの課題に対処するために開発されました。
RAGは、ユーザーからの質問に対して、まず関連する情報を事前に用意されたデータベースから検索し、その検索結果を基に生成AIが回答を作成するプロセスを指します。この手法により、通常の生成AIが持つ知識の限界を超え、特定のドメインに特化した高度な回答を提供できるようになります。
RAGの重要性は、特に企業のカスタマーサポートや内部ナレッジ共有で高まっています。例えば、RAGを導入することで、製品マニュアルや社内規定に基づいた正確な回答を自動で提供するチャットボットを構築できます。顧客や従業員への迅速かつ正確な情報提供が可能です。
RAGは、情報検索（Retrieval）と拡張（Augmented）、さらに生成（Generation）の3ステップで動作します。
RAGの統合には、LLMと情報検索システムの高度な連携を必要とします。これにはデータベースの構築や検索アルゴリズムの最適化、生成AIのチューニングが含まれます。
さらに検索結果の信頼性を確保し、誤った情報を避けるためには、データベースの品質管理や定期的なアップデートが欠かせません。
RAGのメリットは、主に次の3つです。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIと検索AIを組み合わせることで、極めて高精度な応答生成を実現します。従来の生成AIは、過去の学習データに基づいて回答を生成するため、新たな情報や専門的な知識を反映した応答が難しい場合がありました。
しかし、RAGはリアルタイムで外部データベースから必要な情報を検索し、それを基に応答を生成するため、常に新しい回答を提供できます。これにより、ユーザーの質問に対して適切で信頼性の高い情報を提供することが可能です。
RAGは、幅広いデータソースから必要な情報を柔軟に取得し、ユーザーの多様なニーズに対応できる点が大きな特徴です。一般的なAIシステムでは、事前に学習させたデータに基づいて応答を生成しますが、RAGではリアルタイムで外部データベースや企業内のナレッジベースから情報を検索し、それを基に最適な回答を生成します。
質問の意図や文脈に応じて、より関連性の高い情報を迅速に提供でき、企業のFAQシステムやカスタマーサポートなど、多様な用途でその効果を発揮します。
RAGのもうひとつの大きなメリットは、継続的に学習と改善を続ける能力があることです。RAGは、ユーザーからのフィードバックや新しいデータを取り入れることで、その応答精度を向上させ続けます。
これにより、システムは時間がたつにつれてますます精度の高い応答を提供できるようになります。また外部データベースの更新にも対応しているため、最新情報を常に反映した回答を生成し続けることが可能です。
こうした継続的な改善プロセスは、RAGを導入する企業にとって、長期的に信頼性の高い情報提供システムを維持するための重要な要素となります。
RAGの実装方法は次の流れで行われます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装で、まず重要なのはデータ収集と前処理です。この段階では、モデルが利用するための高品質なデータを収集し、それを適切な形式に整える必要があります。
データは通常、企業内の文書や業務マニュアル、FAQ、製品情報などから収集されます。これらのデータは、そのままではモデルにとって理解しづらいことが多いため、テキストの正規化、重複削除、分割などの前処理が必要です。
特に、文脈を正確に理解させるために、データを適切なチャンクサイズに分割することが重要で、これにより検索精度を高められます。また、図表や非構造化データをテキスト化する作業も、前処理の一環として行われます。
データの前処理が完了したら、次に行うのはモデルのトレーニングです。RAGのトレーニングでは、生成AIのモデルに対して、収集されたデータと検索エンジンから得られる結果を組み合わせて学習させます。
この段階で、RAGモデルはデータから適切な情報を引き出し、それを基にして文脈に即した回答を生成する能力を習得します。トレーニング過程では、ファインチューニングを行うことで、モデルの応答精度を向上させることが可能です。
RAGは完全にゼロからモデルを構築する必要はなく、既存の大規模言語モデルをベースにしてトレーニングを行います。そのため比較的短期間で高性能なモデルを構築できるのが特徴です。
モデルのトレーニングが完了した後は、RAGを実際のシステムに統合するフェーズに進みます。ここでは、モデルが企業内の他のシステムやデータベースと、シームレスに連携できるようにするための統合作業が行われます。
具体的には、検索エンジンやデータベースからリアルタイムで情報を取得するためのAPIの実装や、チャットボットやQAシステムとの接続などです。またモデルの応答精度をモニタリングし、必要に応じて継続的にアップデートを行うためのメカニズムも構築します。
この統合により、RAGを活用したシステムは、ユーザーからの質問に対して迅速かつ正確に応答できるようになります。さらに、システム全体としての信頼性とパフォーマンスを確保するためのテストと最適化も、この段階で実施される作業です。
RAGの応用例は、主に次の3つです。
それぞれの例を具体的に解説します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内業務の効率化に大きく貢献します。企業内で蓄積された大量のドキュメントやナレッジベースから、必要な情報を迅速に検索し、正確な応答を生成することで、従業員が日常業務で必要な情報を簡単に入手できる環境を構築します。
結果的に、業務プロセスのスピードアップや意思決定の迅速化が可能となり、全体的な業務効率が向上するでしょう。
カスタマーサポートでも、RAGは有用です。RAGを活用することで、顧客からの問い合わせに対して、企業内のFAQや製品マニュアルなどから関連性の高い情報を検索し、適切な回答を自動的に提供できます。
これにより、サポート対応の迅速化と一貫性のある応答が実現され、顧客満足度の向上につながります。また、サポートスタッフの負担軽減にもなるでしょう。
RAGは社内コミュニケーションの改善にも大きく貢献します。例えば、社内ポリシーや手順書、プロジェクト文書などの情報をRAGシステムに統合することで、部門間のコミュニケーションギャップを埋められます。従業員は必要な情報を瞬時に検索し、正確な回答を得られるため、部門を超えた情報共有がスムーズになるでしょう。
RAGの課題と対策は、主に次の3つです。
RAGの精度を左右するのは、使用するデータの品質です。不正確な情報や古いデータが含まれると、生成される応答の信頼性が低下します。
そのため、データベースの定期的な更新と品質管理が不可欠です。これには、ドキュメントの精査、最新情報の継続的な追加、そしてデータの一貫性を保つための自動化された検証プロセスの導入が効果的です。
RAGの実行には、検索と生成を組み合わせる高度な処理が求められます。ただ、これには多大な計算リソースが必要です。特に、大規模なデータセットを扱う場合やリアルタイム処理を行う際には、強力なハードウェアやクラウドサービスの活用が求められます。
必要に応じてRAGを実行するためのリソースを確保できるような体制を作ることが、効率的な運用を行う際には欠かせません。
RAGを含む生成AIは、その応答が誤解を招いたり、バイアスが含まれたりする可能性があるため、倫理的な課題に直面します。これに対する対策として、モデルの透明性を高め、応答に使用されたデータソースの明示や説明可能性を確保することが重要です。
また倫理的なガイドラインの策定と、ガイドラインに基づいて回答をモニタリングする体制を整え、倫理的に信頼性の高いシステムを構築することが求められます。
生成AIには、以下のようなエラータイプが存在し、これらがシステムの応答精度に影響を及ぼす可能性があります。それぞれのエラーに対する認識と対策を検討する必要があります。
AIが文脈を正しく理解せず、異なる概念を混同してしまうエラーです。このため、プロパティAに関する質問に対して、プロパティBの定義を回答するなど、誤った内容が生成されることがあります。この問題を防ぐためには、入力の明確さやAIのプロンプト設計に対する工夫が必要です。
AIが質問の具体的な要件を正しく把握できない場合、過度に一般化された回答を返すことがあります。これにより、質問に対する厳密な回答ではなく、広範な文脈から外れた回答が生成されるリスクがあります。このエラーを軽減するためには、プロンプトの詳細な設定や、明確な指示を与えることが有効です。
AIが実際には存在しない情報をもとに回答を生成するエラーです。これは、ユーザーに誤った知識を与える可能性があり、特に重要な情報において重大な影響を与えます。AIが正確な情報源を使用すること、または提供されたデータセットの品質を維持することが必要です。
AIが限られた情報から無理に回答を生成しようとするエラーです。十分な情報がない状況でも、AIは何かしらの回答を提供しようとするため、不正確な応答が生まれるリスクがあります。これを回避するためには、AIに対して情報の不足を正直に認識させるメカニズムを取り入れることが考えられます。
質問が曖昧である場合や、AIが文脈を完全に理解できていない場合、妥当でない回答を生成することがあります。これを防ぐためには、質問の明確化や文脈に基づいた対応が求められます。
このようなエラーに対して適切な対策を講じることで、生成AIの精度を向上させ、ユーザーが信頼できる応答を得られるようにすることが重要です。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の未来は、技術の進化と共にますます広がりを見せるでしょう。検索精度や生成AIのアルゴリズムがさらに高度化することで、より正確で信頼性の高い応答が可能になると期待されています。
また、新たな応用分野として、個別化された教育支援や医療分野での診断支援、さらには法務や研究開発に関する専門的な知識の提供など、多岐にわたる分野での活用が見込まれています。
RAGはさまざまな産業で不可欠な技術となり、その役割は今後さらに重要性を増していくでしょう。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報検索と生成AIを組み合わせた技術であり、さまざまな業界でのチャットボットの性能向上に貢献しています。RAGを活用することで、企業はユーザーに対して迅速かつ正確な情報提供を実現し、サービスの質を大幅に向上させることが可能です。これにより、顧客満足度の向上や業務効率の改善が期待されます。
しかしRAGのような技術だけでは完全に対応しきれない部分も存在します。情報の正確性を重視し過ぎるあまり、ユーザーの抱える問題を解決することが二の次になってしまうことがあるからです。ここで注目したいのが、当社が提供するサービス「amie」です。
amieは、生成AIを活用しながら、社内のドキュメントやWebサイトから必要な情報をピックアップして提供します。amieが目指しているのは単なる「正確な回答」ではなく、ユーザーの問題を本質的に解決することです。amieは、質問に対していくつかの回答候補を提示し、ユーザーが適した情報を選択できるように支援します。また視覚的にも分かりやすいサムネイルや、必要な情報をPDFでダウンロードできる機能を備えており、使い勝手にも優れているのが特徴です。
AIが自動で回答を生成するのではなく、amieは既存の資産を最大限に活用し、ユーザーにとって本当に役立つ情報を届けます。最終的に大切なのは、「正答率」ではなく「ユーザーの悩みが解決できたか」です。困ったときに手助けができる存在として、amieは企業のサービス向上に欠かせないパートナーとなるはずです。
ぜひ、amieを活用して、自社のサービスをさらに向上させましょう。
