ChatGPTの登場によって一気に身近になった生成AI。しかし、業務で活用しきれないと社内普及に悩む企業は多いようです。その要因として、ChatGPTが一般的な情報しか取り扱うことができず、業務に密着した社内データを使った回答ができない、ということが考えられます。
そこで、この記事では、ChatGPTに社内データを学習させるための重要な技術「RAG」について、基礎から分かりやすく解説します。RAGを理解し活用することで、自社の業務に特化したAI活用が可能になり、より効果的な業務効率化を実現できます。
RAGとは?ChatGPTの性能を高めるデータ学習方法
RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、大規模言語モデル(LLM)によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせることで、回答精度を向上させる技術のことです。この手法は、ChatGPTなどの生成AIで使われている既存の大規模言語モデル(LLM)が必ずしも学習していない、社内データなどの特定の情報を効果的に組み込むことを可能にします。RAGは、実際にAIモデルにデータを学習させるわけではないのですが、AIが新たな情報を学習したかのように振る舞うので、広義には学習手法と捉えられることもあります。
RAGの基本的な仕組みは、検索(Retrieval)と生成(Generation)の2つのプロセスを組み合わせています。まず、ユーザーの質問に関連する情報を大規模なデータベースから検索し、その結果を言語モデルに提供します。次に、モデルはこの追加情報を活用して、より正確で文脈に即した回答を生成します。
従来のAI生成手法と比較して、RAGの最大の特徴は、モデル自体を再訓練することなく、新しい知識や最新の情報を柔軟に取り込める点です。これにより、常に最新かつ正確な情報に基づいた応答が可能となり、特に企業特有の知識や頻繁に更新される情報を扱う場合に大きな威力を発揮します。
RAGを導入することで、ChatGPTは単なる一般的な知識ベースから、組織固有の専門知識を備えた強力なツールへと進化します。これにより、業務効率の向上やより精度の高い意思決定支援が実現できるのです。
RAGを使うことでなにができるようになる?
RAGを活用することで、企業は自社固有の情報や専門知識をChatGPTに効果的に取り入れることができます。これにより、一般的な回答ではなく、企業特有のコンテキストに基づいた的確な応答が可能になります。例えば、社内規定や製品仕様に関する質問に対して、最新かつ正確な情報を提供できるようになります。
また、RAGを利用することで、機密性の高い社内データを外部に公開することなく、ChatGPTの能力を拡張できます。これは、セキュリティとコンプライアンスの観点から非常に重要です。さらに、RAGを通じて常に最新の情報を参照できるため、時間の経過とともに変化する情報にも柔軟に対応できます。
RAGの導入により、社内のナレッジ管理や情報検索の効率が大幅に向上し、従業員の生産性向上にもつながります。複雑な業務プロセスや専門的な問い合わせに対しても、迅速かつ正確な支援が可能となり、業務の質と速度を同時に高めることができるのです。
RAG実装に必要なこと
RAGの実装には、LangChainに代表されるような最新のフレームワークに関する理解や知識が必要です。特に、ベクトルデータベースの扱いやトークン化、埋め込みなどの概念を理解することが重要です。また、プログラミング言語(PythonやJavaScriptなど)の経験も求められます。
費用面では、クラウドサービスの利用料や必要なAPIの費用が発生します。時間については、データの準備や前処理が必要で、加えてプロンプトの調整や性能検証に一定の期間が必要になることが一般的です。モデルの追加学習や調整に多大な計算コストや時間をかける必要が無くなったという点は、従来型のAI開発と比較すると革新的な技術であると言えます。
実装の難易度は高めですが、最近では専用のツールやフレームワークも登場しており、徐々に敷居が下がってきています。ただし、効果的なRAGシステムを構築するには、継続的な改善と最適化が必要です。
RAG以外にもある、データ学習方法
RAGは効果的なデータ学習方法ですが、他にも選択肢があります。技術者を必要としないプロンプトエンジニアリングと、モデル自体を調整するファインチューニングについても見てみましょう。
プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、AIシステムとの効果的な対話を実現するための重要な技術です。インコンテクストラーニングという呼び方もされるように、広義には大規模言語モデルの学習手法の一つであるともみなされています。これは、AIに適切な指示や情報を与えることで、望ましい結果を得る方法を指します。ChatGPTのような大規模言語モデルを活用する際、プロンプトエンジニアリングは特に重要な役割を果たします。
適切なプロンプトを設計することで、AIの回答の質や正確性を大幅に向上させることができます。例えば、社内の特定のデータや知識をAIに伝えることで、より的確な回答を引き出すことが可能になります。ただし、頻繁に使用するデータの場合、毎回入力する作業が煩雑になる可能性があります。
この課題に対処するため、RAG(Retrieval-Augmented Generation)のような手法が注目されています。RAGを活用することで、大量の社内データをAIシステムに効率的に統合し、プロンプトエンジニアリングの労力を軽減しつつ、高度なAI活用を実現できるのです。
ファインチューニング
ファインチューニングは、大規模言語モデルのモデルパラメータそのものを追加学習により調整する手法であり、特に特定のタスクや領域に適応させる手法です。これにより、モデルは特定の分野や用途に特化した回答を生成できるようになります。しかし、この過程には相当な時間と費用(GPUリソース)、そして専門的な技術が必要となります。
ファインチューニングでは、既存のモデルに新しいデータセットを学習させることで、モデルの重みを調整します。これにより、企業固有の知識や専門用語を理解し、より適切な応答を生成できるようになります。ただし、この作業は一度で終わるものではありません。
新しい情報や変更が生じるたびに、モデルを更新し再学習させる必要があります。このため、所謂LLMOpsと呼ばれるような、継続的なメンテナンスと管理が求められ、それに伴うコストと労力も無視できません。さらに、データの品質管理や、モデルの性能評価なども重要な課題となります。
RAGで効率化できる業務。活用事例4選
RAGを活用することで、多くの業務を効率化できます。社内データを取り込むことで一気に広がるChatGPTの具体事例を4つ紹介します。
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社内FAQ
RAGを活用して社内FAQを作成することで、従業員の問い合わせ対応を効率化できます。まず、既存のFAQ文書やマニュアルをデータベース化し、質問と回答のペアを作成します。これらのデータをRAGシステムに取り込むことで、ChatGPTは社内特有の情報を理解し、的確な回答を生成できるようになります。
例えば、新入社員が就業規則について質問した場合、RAGを通じてChatGPTは関連する社内規定を参照し、具体的かつ正確な情報を提供できます。また、頻繁に更新される情報や部署固有の知識も、RAGを通じて常に最新の状態を維持できるため、情報の一元管理が可能になります。
さらに、社員からの質問パターンを分析することで、FAQの内容を継続的に改善し、より使いやすいシステムへと進化させることができます。このように、RAGを活用した社内FAQは、単なる質疑応答ツールを超えて、組織の知識管理を効率化する強力なソリューションとなります。
カスタマーサポートの効率化
社内FAQの事例を転用すると、カスタマーサポートの効率化にも利用可能です。RAGを利用したチャットボットを作成すれば、顧客からの問い合わせに対して、RAGシステムは関連する社内データを即座に検索し、適切な回答を生成します。これにより、単純な質問や一般的な問題に対しては、人間のオペレーターを介さずに迅速な初期対応が可能になります。
さらに、複雑な問題に対しても、RAGはカスタマーサポート担当者をサポートします。顧客の問い合わせ履歴や製品情報を瞬時に検索し、担当者に提示することで、より正確で迅速な対応が可能になります。これにより、レスポンス時間が大幅に短縮され、顧客満足度の向上につながります。
また、RAGシステムは常に最新の情報を学習し続けることができるため、製品やサービスの変更にも柔軟に対応できます。これにより、カスタマーサポートの質と効率性が継続的に向上し、企業の競争力強化にも貢献します。
専門知識をインプットする
RAGを活用することで、ChatGPTに業界固有の専門知識を効果的にインプットできます。一般的な知識ベースを持つChatGPTは、特定分野の深い専門知識には弱点がありますが、RAGによってこの課題を克服できます。
例えば、最新の建築基準法や地域ごとの条例をRAGで学習させることで、ChatGPTは建築設計の相談に正確に応答できるようになります。また、医療分野では診断ガイドラインや治療プロトコルを、法律分野では判例や法改正情報をRAGで取り込むことで、各分野のエキスパートシステムとして機能させることが可能です。このように、RAGは企業や組織が持つ独自の専門知識をAIに効率的に学習させ、業務の質と生産性を向上させる強力なツールとなります。
製品開発プロセスの最適化
RAGを活用することで、製品開発プロセスを大幅に効率化できます。例えば、過去の製品仕様や設計図面を瞬時に検索し、必要な情報を即座に参照できるようになります。これにより、開発チームは新製品の設計時に過去の成功事例や失敗事例を迅速に確認し、より良い意思決定を行えます。
さらに、RAGは過去の製品開発データを分析し、設計改善案を自動生成することも可能です。例えば、類似製品の性能データや顧客フィードバックを基に、新製品の潜在的な問題点を予測したり、最適な設計パラメータを提案したりできます。これにより、開発期間の短縮とコスト削減が期待できます。
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読み込ませることができるデータは、PowerPoint/Word/PDF/CSV/txt/Markdownなど様々な形式に対応しており、アップロードもドラッグ&ドロップするだけです。膨大なドキュメントのなかから必要な情報を瞬時に検索し、最適な回答を生成することができます。
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この記事の情報は2024年9月27日時点のものです。