RAGとは？生成AIと連携したチャットボットの回答精度を向上させよう

近年、生成AI技術は飛躍的に向上しており、ビジネスでも活用されるようになってきました。特に生成AIと連携したチャットボットは「顧客対応の自動化」や「業務効率の向上」などに大きく貢献するシステムとして、多くの企業で導入が進んでいます。

ただし、効果を十分に得るためには、チャットボットの「回答精度」が一つのポイントになります。回答精度とは、ユーザーの疑問に対して適切な回答を提示できた割合です。

回答精度の向上には日々のメンテナンスが必要不可欠ですが、「できるだけメンテナンスの手間を少なく回答精度を向上させたい」と考える方が多いのではないでしょうか。そこで有効なのが「RAG（ラグ）」と呼ばれる技術です。

今回は、生成AIと連携したチャットボットの回答精度向上が期待できる「RAG」について解説します。メリットや課題を踏まえながら、RAGが向いているケースについても紹介しますので、「生成AIと連携したチャットボットの回答精度を向上させたい」という方の参考になれば幸いです。

RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は「検索拡張生成」とも呼ばれ、生成AIが回答を提示するにあたって参照するデータを「学習したデータ以外にも拡張」する技術です。

ChatGPTなどの「RAGの技術を活用していない対話型生成AI」は大規模言語モデル（LLM）の機能を活用し、まるで人間のような柔軟なコミュニケーションを実現しています。ただし、オープンな情報や学習したデータから検索して回答を生成しますが、誤情報や不確かな情報を生成してしまうことがあります。

RAGを活用すると、知っている情報や学習したデータだけではなく、例えばリアルタイムの情報に基づいた情報など、信頼できるデータを検索し回答を生成できるようになります。

APIとの違い

「ChatGPTもWeb上の最新情報に基づいて回答するのでは？」という疑問をお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか。結論からお伝えすると、RAGを活用していないAIはあくまでもWeb上の情報を「提示」しているのであって、その情報に基づいた回答を「生成」している訳ではありません。

例えば「日本の総理大臣は誰ですか」という質問をした場合に、「〇〇です」と名前だけを提示するのが該当情報の「提示」、「〇〇です。この方の経歴は…」など、関連する情報を組み合わせて回答するのが「生成」のようなイメージです。

このように、API連携の場合は情報を検索し、提示します。一方、RAGを活用した場合は検索した上で、さらに回答を生成し提示することができるといった違いがあります。

ファインチューニングとの違い

RAGと関連する用語として「ファインチューニング」があります。AIの一般的なチューニング方法で、既に学習しているAIに追加データを学習させることを指します。

ファインチューニングの場合、外部のデータベースではなくモデル内に必要なデータを蓄積させるため、比較的レスポンスが早いという特徴があります。また、各企業に合わせた専門性の高いチャットボットに育てたい場合にも適しています。ただし、回答精度を高めるには「質の高いデータを大量に用意すること」や「継続的なメンテナンス」が必要です。

RAGをチャットボットに活用するメリット

RAGの基本的な知識をご紹介いたしましたが、次はRAGのメリットについて解説します。RAGをチャットボットに活用する主なメリットは以下の通りです。

• 最新情報に基づいた回答が得られる
• 学習メンテナンスの手間が少ない
• 多様なニーズに対応できる

それぞれ詳しく見ていきましょう。

最新情報に基づいた回答が得られる

RAGはデータベースの情報の更新に基づき、すぐに最新の情報に即した回答を生成することができます。金融など最新の市場動向を踏まえた分析を求める場合や、最新トレンドなどの情報を参照したい場合などに、特に役立つのではないでしょうか。

学習メンテナンスの手間が少ない

RAGはデータベースの情報さえ更新すれば回答に反映されるため、学習メンテナンスの手間が少ない傾向にあります。

企業がチャットボットの運用でつまずく原因の一つに「メンテナンスが続かない」ことが挙げられます。RAGを搭載したチャットボットであれば、メンテナンスにかかる手間が削減されるため、「運用改善が継続できない」という悩みは解消されるかもしれません。

多様なニーズに対応できる

RAGは複数のデータベースを同時に参照することも可能です。これにより、過去の問い合わせ履歴や製品情報、マニュアルなど複数のデータベースの情報を参照し、より多様なニーズに対して、柔軟な対応ができるチャットボットにすることができます。

RAGを活用したチャットボットの活用例

RAGはさまざまなシチュエーションで活用されていますが、今回はチャットボットにおける代表的な活用例をご紹介します。主な活用例は以下の通りです。

• カスタマーサポート
• 社内ナレッジ
• マーケティング

それぞれ見ていきましょう。

カスタマーサポート

RAGを活用したチャットボットをホームページやアプリに設置し、カスタマーサポートなどの顧客対応に活用します。RAGの特徴でもある「リアルタイムの情報」「複数のデータベースを検索」を活かし、より多角的にユーザーの満足度を高めるような対応が期待できます。

社内ナレッジ

RAGを活用したチャットボットは社内でも活用できます。業務に関するマニュアルや顧客情報、経理関係に至るまで企業が持つデータベースを検索できることで、追加情報の学習などのメンテナンスの手間を最小限にし、最新情報を共有できるようになります。

マーケティング

顧客の動向や要望を即座にキャッチすることが、マーケティングでは大変重要となります。顧客からの問い合わせ履歴などを蓄積したデータベースを検索できるようにすることで、最新情報に基づいたマーケティング分析が可能になります。

RAGの課題

RAGは企業にとって多くのメリットを与える技術ですが、課題も存在します。主な課題は以下です。

• データの品質に依存する
• 回答の生成に時間がかかる
• 専門的な知識を要する

それぞれ詳しく説明します。

データの品質に依存する

RAGはデータベースを更新するだけで最新情報を回答に反映できますが、データの品質が低ければ直接回答精度に影響を及ぼします。誤った情報や古い情報が含まれていないかなど小まめにチェックすることが不可欠です。

また、生成AIの課題であるハルシネーションの懸念はRAGでも完全には払拭できません。ハルシネーションとは、生成AIがあたかも正しい情報であるかのように誤情報を生成することを指します。

RAGを活用していない生成AIと比較し、ハルシネーション抑止の効果は高いと言われていますが、情報の最新性や確かさといった品質に依存するため、完全にハルシネーションを防止することが難しいということを理解しておきましょう。

回答の生成に時間がかかる

RAGは外部のデータベースを検索するため、回答を生成するまでに時間がかかる傾向にあります。特に複数のデータベースを検索する必要がある場合は、その傾向が強くなります。生成AIが持つ「高速で回答が提示される」というメリットが弱まることが懸念点です。

社内的な利用では、ある程度時間がかかっても気にならない場合もありますが、社外的な利用の場合は回答までに時間がかかりすぎてしまうことで顧客の離脱や、満足度低下に繋がってしまう恐れがあります。

専門的な知識を要する

RAGは外部のデータベースの参照や、そこで得た情報を元に回答を生成するまでの工程が複雑であるため、導入には専門的な知識が必要です。

一般的にRAGを生成AIチャットボットに活用する方法としては、「ソースコードを作成し、自作で環境を構築する」または「RAGを活用しているチャットボットツール（RAG型チャットボット）を導入する」のどちらかが多いようです。

環境を構築するには、検索構造の設計と最適化、生成された回答の調整など、RAGや生成AIに関する深い知識がなければ難しいでしょう。一方、チャットボットベンダーによって提供されているRAG型チャットボットツールは、専門知識豊富なサポートが期待できますので、そういった選択肢も検討してみてはいかがでしょうか。

RAGは「リアルタイムな情報」で回答精度が向上する

RAGはAPI連携とは異なり、外部の情報を提示するだけではなく、検索した情報に基づいて独自の回答を生成することができる技術です。これにより、参照元のデータベースを更新するだけで最新情報を反映できるという大きなメリットがあります。

「情報の更新頻度が高い」「リアルタイムな情報が必要」「チューニングに時間が割けない」という場合は、RAGを活用したチャットボットの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

トゥモロー・ネットが提供するCAT.AI GEN-Botは、生成AIと連携し企業が保有するあらゆるデータベースに基づいてテキストだけではなく、画像やフォームも使いながら適切な回答を作成・提示し、パーソナライズした対応で問題解決に導くことができるシステムです。

高度なデータベースとBot機能でオープンデータ使用を制御し、生成AIの課題でもあるハルシネーションの発生を最低限に留め適切な回答を提供することに加え、独自開発のNLP（自然言語処理）エンジンを搭載し、データ検索の精度を向上します。

企業の公式サイトやアプリ、チャットでの問い合わせ・FAQなどのフロントチャネルとしての活用に加え、社内規定やガイドライン、専門職のナレッジ統合ツールなどの従業員サポート・社内ヘルプデスクとして利用することができますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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