RAGシステム：導入から活用事例まで徹底解説
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）システムは、業務効率化の切り札として注目されています。本記事では、RAGシステムの基本から、導入による具体的なメリット、実際の活用事例までを詳しく解説します。特に、社内データ活用や情報検索の効率化に関心のある方にとって、必見の内容です。
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RAGシステムとは？基本構造と業務効率化への貢献
RAGシステムは、検索された情報を基に生成AIが回答を行う仕組みです。これにより、最新の情報や特定のデータに基づいた正確な回答が可能になり、情報検索の時間短縮に繋がります。
RAGシステムは、社内データやナレッジベースと連携することで、従業員が探している情報を迅速かつ正確に提供します。これにより、資料作成や情報収集にかかる時間を大幅に削減し、より創造的な業務に集中できるようになります。
導入事例：RAGシステムによる業務改善の実態
デロイトトーマツコンサルティング
デロイトトーマツコンサルティングは、全社員5,000人が利用できる生成AI環境を構築し、RAG技術を導入しました。この仕組みを通じて、社内データベースを効果的に活用し、業務のスピードと精度を大幅に向上させています。
従来、ドキュメント確認に多くの時間を費やしていた従業員は、生成AIを活用することで情報検索が迅速化され、業務負担が軽減されました。
これにより、コンサルタントがコア業務に集中できる環境を実現し、業務効率化を促進しています。また、情報の網羅性と正確性が向上したことで、クライアントへのサービス提供も強化されています。
出典:デロイト トーマツ、RAGの利便性や精度を向上するアプリケーションを開発
東京地下鉄株式会社（東京メトロ）
東京メトロは2024年11月28日、生成AIを搭載したお客様向けチャットボットのサービスを開始しました。このシステムは、忘れ物対応や一般的な問い合わせに24時間365日対応し、顧客満足度の向上と業務効率化を目指しています。また、社内向けにも生成AIを活用した専用システムを導入し、問い合わせ対応の迅速化を図っています。これらの取り組みは、鉄道業界で初めての試みとして注目されています。
1. サービス開始日
東京メトロは2024年11月28日より、生成AIを搭載したお客様向けチャットボットのサービスを開始しました。当初の予定よりも早い導入となり、迅速な実施が評価されています。
2. チャットボットの主な機能
- 忘れ物対応:
24時間365日対応（メンテナンス時を除く）で、利用者は紛失物に関する情報を入力するだけで対応を受けられます。捜索結果は後日メールで通知されます。 - 一般的な問い合わせ対応:
RAG技術を活用し、東京メトロの公式サイトに掲載された情報を基に、生成AIが適切な回答を生成します。
3. 特徴と期待される効果
- 問い合わせ範囲の拡大: FAQ応答型では対応できなかった多様な質問に対応可能。
- 自己解決率の向上: 高精度な自由入力解析により、自己解決率が向上。
- 業務効率化: オペレーター負担を軽減し、迅速な問い合わせ対応が可能。
- 顧客体験の向上: 回答時間の短縮により、顧客満足度を向上。
4. お客様センター業務への活用
同時に、社内向けの生成AIシステムを導入し、問い合わせメールへの回答案自動生成などで業務効率化を図っています。
5. 業界初の取り組み
お客様向けチャットボットとお客様センター業務への生成AIの本格導入は、鉄道業界で初めての試みです。
東京メトロは、顧客サービス向上と業務効率化を積極的に推進する先進的な事例となっています。
出典: 東京メトロ
LINEヤフー、RAG技術を活用した「SeekAI」を全社導入
LINEヤフー株式会社は2024年7月11日、生成AI技術を活用した独自の業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入したことを発表しました。このツールは、RAG技術を活用し、膨大な社内文書データベースから最適な情報を抽出して回答を生成します。
１，SeekAIの特徴と効果
SeekAIは社内のデータベースやワークスペースツールを参照元とし、従業員が質問する内容に最適な回答を迅速に提供します。
以下のような成果が確認されています。
・エンジニアのコーディング業務における技術情報検索時間を削減。
・広告事業のカスタマーサポート業務で約98%の正答率を達成。
２，全社導入に向けた改善
全従業員への導入にあたり、以下の改良が行われました。
・部門ごとに社内データを登録可能な設定のアップデート。
・生成AIが効率的にデータを読み込める独自フレームワークの開発。
・データ形式に関するサポート体制の強化。
３，期待される業務効率化
SeekAIの導入により、以下の業務効率化が期待されています。
・事業部門: 顧客対応履歴の確認、営業資料作成、戦略策定。
・各部門: 新入社員向けマニュアル作成、会議議事録の把握。
・エンジニア: 技術情報の検索・選定。
・全従業員: 社内規定の確認や業務ツールのヘルプ情報参照。
（年間70～80万時間の業務削減が目標）
４，技術基盤の強化
LINEヤフーは技術基盤の強化を図り、以下を実施しています。
・OpenAIの全APIに関する利用契約締結。
・Google CloudやAmazon Web Servicesの大規模言語モデル導入。
・生成AI利用研修の実施と独自AIアシスタントの提供。
この取り組みは、業務効率化と知識共有の促進に大きく貢献し、他企業にとっても参考となる事例です。
出典:
PR TIMES
技術調査業務の効率化（アオラナウ株式会社）
アオラナウ株式会社は、AWSの生成型AIサービス「GenU」を活用したRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムを導入し、技術調査業務の効率化を成功させました。このシステムにより、社内ドキュメントや技術情報を効率的に検索・利用できるようになり、調査時間が大幅に短縮されています。
主な特徴は以下の通りです。
１，調査時間の短縮
従来、膨大な資料から必要な情報を探すのに多くの時間がかかっていましたが、RAGシステムの導入により、このプロセスが効率化されました。
２，正確で迅速な情報アクセス
技術者は必要な情報に迅速かつ正確にアクセスできるようになり、調査業務から高度な分析や研究に集中する時間が増加しました。
３，最新情報の自動反映
RAGシステムは常に最新情報を反映する仕組みを備えており、誤った情報に基づくリスクを軽減します。これにより、特に変化の激しい技術分野における意思決定の精度が向上しました。
RAGシステムの導入によって、アオラナウ株式会社の業務全体の生産性が向上し、技術調査業務が効率的かつ正確に行えるようになりました。
この事例は、RAGシステムが技術調査業務にどれほど大きな影響を与えるかを示す典型的な成功例です。
出典:Amazon Web Services ブログ
記事タイトル: 【寄稿】アオラナウ株式会社、AWSのGenUを活用した社内RAGシステムで技術調査業務の効率化を実現
社内AIアシスタントソリューション（ヴィセント）
ヴィセント社は、ビジネスチャットツール「Mattermost」とRetrieval-Augmented Generation（RAG）フレームワークを連携させた社内AIアシスタントソリューションを提供しています。このソリューションにより、従業員はチャット形式で必要な情報を迅速に取得できるようになりました。
主な特徴は以下の通りです。
１，チャット形式での情報取得
従業員は、Mattermost上でAIアシスタントに質問することで、社内FAQやナレッジベースを検索する手間を省き、必要な情報に即座にアクセスできます。
２，RAGフレームワークの活用
RAGフレームワークを活用することで、大規模なテキストデータから関連性の高い情報を抽出し、複雑な質問にも柔軟に対応できます。
３，生産性とストレスの軽減
情報検索にかかる時間を削減し、従業員のストレスを軽減。これにより、より創造的な業務に集中でき、企業全体のイノベーションを促進します。
ヴィセントのソリューションは、従業員が迅速かつ正確に情報へアクセスできる環境を提供し、日常業務の効率化や生産性向上に寄与しています。
出典:PR TIMES
記事タイトル: 【PR】ヴィセント、MattermostとRAGを連携した社内AIアシスタントソリューションを提供開始
RAGシステムの導入ステップと成功のポイント
1. 導入前の準備と計画
- 目的の明確化:
RAGシステムを導入する目的を明確にし、効率化したい業務プロセスや活用したいデータを具体的に定義する。 - データ選定と計画:
RAGシステムに必要なデータ（社内文書、FAQ、技術資料、顧客データなど）を選定し、形式や構造、更新頻度を考慮した詳細な計画を立てる。 - 従業員トレーニング:
システムの効果的な利用を促進するため、操作方法や利用シーンに関するトレーニングを実施し、システムのメリットを最大限に引き出す。
2. 導入時の注意点とトラブルシューティング
- データ連携の問題:
データ形式や品質の違いによるトラブルを防ぐため、事前にデータクレンジングや変換を実施。 - セキュリティ対策:
機密情報を守るため、データのアクセス権限を適切に設定し、万全なセキュリティ対策を講じる。 - 従業員トレーニングの継続:
システム導入後もトレーニングを継続し、従業員がシステムを効果的に活用できるようサポートする。 - システムモニタリングと改善:
導入後はシステムを定期的にモニタリングし、問題が発生した場合には迅速に対応。また、パフォーマンスを評価し、必要に応じて改善を図る。
以上のように、RAGシステム導入を成功させるには、目的の明確化、データ選定、従業員トレーニングが重要です。導入時にはデータ連携やセキュリティ対策に注意し、導入後もモニタリングや改善を継続することで、スムーズな運用と効果的な活用が実現します。
RAGシステムの今後の展望と活用事例
生成AIとRAGの融合による新たな可能性
RAGシステムは2024年現在、企業の業務効率化や意思決定支援において重要な役割を果たしており、今後さらなる発展が期待されています。以下に、最新の技術的進展と業界別の活用事例を紹介します。
技術の進化
2024年に注目される技術的進展は以下の通りです：
- マルチモーダルRAG: テキストだけでなく、画像、音声、動画など多様なデータ形式を統合するRAGシステムの開発が進行中です。
- GraphRAG: 知識グラフを活用して情報検索と生成を行う技術で、エンティティ間の複雑な関係性を考慮した高度な検索と推論を可能にします。
- 自己改善型RAG: ユーザーフィードバックと強化学習を活用し、自動的に性能を向上させるシステムの研究が進展中です。
出典: BuzzConne Media
業界別の活用事例
製造業
- 生産計画の最適化: 過去の販売データや現在の在庫状況をリアルタイムで分析し、需要予測や在庫管理の精度を向上させています。
- トラブルシューティング支援: 過去の不具合事例や対策方法をデータベース化し、問題発生時に迅速な解決策を提案しています。
出典: Monoist
金融業
- 三井住友カード: コンタクトセンターにRAGを導入し、月間50万件を超える問い合わせに対する回答の自動生成を実現。オペレーターの業務負担が大幅に軽減され、最大60%の時間短縮が期待されています。
- 横浜銀行と東日本銀行: 「行内ChatGPT」を導入し、従業員の業務効率化と生産性向上を図っています。
出典: WEEL
自治体
- 横須賀市: コリニア株式会社と協力し、契約締結業務の改善を目的としたRAGを活用した生成AIツールの実証実験を行っています。尼崎市: 公営企業局において生成AIを活用したPoC（概念実証）を実施。庁内の各種資料やデータを生成AIに読み込ませ、職員からの内部事務に関する質問に対して精度の高い回答を生成することを目指しています。出典: Arpable
今後の展望
- 構造化データクエリの高度化:
自然言語での質問に対する精度の高い回答を実現するため、データベースとの統合が進む見込み。 - AIマイクロサービスの普及:
開発者が既製のAIモデルを簡単にカスタマイズ可能な時代へ。 - パーソナライズされたコンテンツ推奨:
マルチモーダルチャットボットや高度なレコメンデーションシステムの登場が期待されています。 - 業務効率化の更なる進展:
LINEヤフーの事例に見られるように、RAGを活用したAIチャットボットの導入で年間70〜80万時間の削減を目指す企業が増加中。
出典: BuzzConne Media
RAGシステムは生成AIとの融合により、業務効率化だけでなく、新たなビジネスチャンスの創出にもつながります。今後も技術の進化と共に、より多くの企業や組織でRAGの活用が広がることが期待されています。
まとめ: RAGシステムの可能性と今後の展望
RAGシステムは、情報検索を効率化し、業務全体の生産性を向上させる次世代技術です。デロイトや東京メトロといった企業の導入事例は、実務での有効性を証明しています。
さらに、マルチモーダルRAGや自己改善型RAGといった技術革新が、さらなる業務効率化や高度な意思決定を支援する未来を拓いています。
導入成功の鍵は、目的の明確化、適切なデータ選定、従業員トレーニングにあります。
今後、業界を超えてRAGの活用が広がることで、企業の競争力向上と新たなビジネスチャンスの創出が期待されます。RAG技術は、企業成長を支える重要な要素となるでしょう。
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以上
ケニー狩野（中小企業診断士、PMP、ITコーディネータ）
キヤノン(株)でアーキテクト、プロマネとして多数のプロジェクトをリード。
現在、株式会社ベーネテック代表、株式会社アープ取締役、一般社団法人Society 5.0振興協会評議員ブロックチェーン導入評価委員長。
これまでの知見を活かしブロックチェーンや人工知能技術の推進に従事。趣味はダイビングと囲碁。
２０１８年「リアル・イノベーション・マインド」を出版。
筆者