【解説】RAG活用のメリットと活用時の注意点

RAG活用のメリット

RAGは生成AI（LLM）を活用する上で大きく以下の2点がメリットとして挙げられます。これにより結果として自社固有の業務において生成AIを活用することが可能になり汎用的な業務ではなく自社に特化した業務でも生成AIを活用することができるようになります。

・自社が持つクローズドな独自データを情報源とした回答を生成できる
・独自データを継続してアップデートすることで最新情報をもとにした回答も生成可能

RAGの想定利用シーン

・ユーザーサポート
規約やFAQ、サービス内容、回答マニュアルなど各サービスに関して保有する独自情報を基にしてユーザーからの質問に自動で答えられるチャットボット。あるいはコールセンタースタッフがその回答を得ながら対応する。

・セールス関連ドキュメント作成
過去の提案書・見積書・サービス資料・商談結果などの独自情報をもとに、顧客からヒアリングした与件を入力すると簡易的な提案骨子や見積案などを作成する業務システム。営業担当はその案をベースに修正を加えて正式な提案書・見積書を作成する。

RAG活用時の注意点

RAGという仕組みの導入コスト

クローズドな独自データを格納しておくデータウェアハウス、ユーザーからの質問に対してデータウェアハウスから関連情報を検索する機能、関連情報を加味した形でLLMに適切な問い合わせを投げる機能などを設計し、RAGを構成する要素を実装したシステムが必要になります。

これをゼロから開発するためには一定のコストがかかるほか、LLM側のアップデートへの対応など継続的なシステム保守も必要になります。

利用するデータの選定と品質

RAGによって当該業務に特化した回答ができるようにするためには、あらゆる社内情報を格納するのではなく、当該業務に必要な独自データを選定し、データウェアハウス内のデータの品質を維持する必要があります。

これには業務プロセスの理解や整理とともに、関連するデータの洗い出しと存在する各データの品質確認、場合によって新たなデータの創出（新たにデータを蓄積するフロー作りやメタデータの付与等）が必要になります。

マイクロウェーブによるRAG導入のご提案

マイクロウェーブではRAGを構築するために必要となるエンジン部分を開発し、自社ソリューションとしてご提供しています。また業務コンサルティング・業務システム開発の知見・実績があるため、業務に必要なデータ選定なども支援しており、上記2点で示したRAG導入における大変さを大きく軽減し、スピーディかつリーズナブルにRAGを導入することが可能です。ぜひご相談くださいませ。

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