RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、ChatGPTが質問に回答する際に、ChatGPTのデータベースに加え、膨大な自社のデータベースから情報を検索し、回答させるように自社データを組み込む手法のことを指します。

RAGを活用することで、ChatGPTから、社内データベースやWeb上の最新情報などの膨大なデータを反映した精度の高い回答を得ることができるようになります。

本記事では、「RAGについて基本からしっかりと理解したい」という方に向けて、RAGの仕組みやメリット、具体的な活用事例までわかりやすくご紹介します。

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ChatGPTを進化させるRAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは、ChatGPTが質問に回答する際に、ChatGPTのデータベースに加え、膨大な自社のデータベースから情報を検索し、回答させるように自社データを組み込む手法のことを指します。

ユーザーが、ChatGPTに質問を入力すると、社内データベースや外部情報を検索して、適切な情報を取得し、取得した情報と質問内容をもとにChatGPTが最適な回答を導き出す仕組みです。

RAGと他のデータ学習方法の比較と選び方

RAGと他のデータ学習方法を比較した図は上の通りです。

• ①RAG(Retrieval-Augmented Generation)：膨大なデータからの検索に強み
• ②ファインチューニング：自社の目的・用途に特化したChatGPTを構築
• ③プロンプトエンジニアリング：非エンジニアでも実装可能

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①RAG(Retrieval-Augmented Generation)：膨大なデータからの検索に強み

RAGとは、ChatGPTが質問に回答する際に、ChatGPTのデータベースに加え、膨大な自社のデータベースから情報を検索し、回答させるように自社データを組み込む手法のことを指します。

メリット

• 膨大なデータ量の学習が可能：RAGではプロンプトエンジニアリングと異なり、膨大な量のデータを学習させることができます。そのため、自社データをフル活用した業務効率化やサービス創出が可能となります。
• 最新データに基づく回答：RAGではChatGPTと自社のデータベースが接続されており、常に最新のデータを活用した回答を得ることが可能です

デメリット

• 導入ハードルが高い：RAGには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。
• 回答時間が長い：RAGでは回答の際に、膨大な自社データを検索させることになるため、回答までに長い時間を要する傾向があります。

②ファインチューニング：自社の目的・用途に特化したChatGPTを構築

2つ目の方法はファインチューニングによるデータ学習です。

ファインチューニングによる学習では、ChatGPTの提供するモデルに、自社データを学習させることで、モデル自体を自社専用のものにアップデートします。

これにより、自社の業界や事業領域、特定のタスクに対して精度高く活用可能な自社専用のChatGPTを構築することが可能です。

メリット

• 業界やタスクに特化可能：モデル自体をアップデートするため、自社の業界、事業領域や特定のタスクに特化した精度の高い回答を得られるようになります。
• ユーザーが利用しやすい：モデル自体が自社のニーズにカスタマイズされたものになっているため、AIの知識の乏しい社員でも簡単に自社独自のChatGPTを利用できるようになります。

デメリット

• 導入ハードルが高い：ファインチューニングには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。
• コストが高い：モデルの学習には膨大なデータを学習させる必要があり、その過程でChatGPTのAPIに対して従量課金での支払いをすることとなります。また、学習に用いるデータセットを収集・整理するコストもかかることとなります。

③プロンプトエンジニアリング：非エンジニアでも実装可能

3つ目の方法は、プロンプトエンジニアリングによるデータの学習です。

そもそもプロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTに入力する質問や指示の内容を工夫することで、適切な回答を引き出すことを指します。

ChatGPTに入力する質問や指示に、データをテキストで入力したり、CSV、PDFファイル、URLなどを添付することで、そのデータを学習した回答を得ることができます。

メリット

• 非エンジニアでも実行可能：プロンプトエンジニアリングには、エンジニアリングの専門知識やスキルが必要ないため、非エンジニアの方でも比較的簡単に、データを学習させることができます。
• コストが低い：ChatGPTへの入力内容を変更するだけなため、追加での料金などはかかりません。

デメリット

• プロンプトエンニアリングスキルが必要：データを活用しChatGPTから適切な回答を得るためには、質問や指示の設計や記述のフォーマットなどのスキルが必要となります。
• 学習データ量の制限：プロンプトエンジニアリングでは入力できるデータ量に限りがあるため、膨大な顧客とのやりとりや社内データなどを学習させることには向いていません。

ChatGPT×RAGの活用事例３選

ChatGPTとRAGを組み合わせた活用事例として、以下の3つが挙げられます。

• ①チャットボットによる顧客対応
• ②社内情報検索システムの構築
• ③業界固有の専門的な文章の作成

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①チャットボットによる顧客対応

ChatGPTと社内データベースやマニュアルを結びつけることで、より精度の高いチャットボットを構築し、顧客対応に当たらせることができます。

従来のチャットボットでは、一般的な質問への回答はできるものの、製品やサービスに関する詳細な情報等に関する質問には回答できないことが多々ありました。

RAGにより、ChatGPTが製品やサービスに関する情報が搭載された自社独自のデータベースを検索できるようにすれば、製品やサービスに関する細かい質問にも回答できるようになり、チャットボットの精度が大きく向上します。

②社内情報検索システムの構築

ChatGPTに自社のマニュアルや顧客情報などのデータを結びつけることで、社内情報の検索システムを構築することができます。

これにより、膨大なマニュアルを一つずつ読み込む必要がなくなり、業務の効率化や情報共有の円滑化を実現することができます。

③業界固有の専門的な文章の作成

ChatGPTと、業界固有の専門的な内容の論文やデータを結びつけることで、その業界固有の専門的な文章を作成することができるようになります。

例えば、カルテや診断書などの医療文書や契約書などの法律文書といった高度に専門的な内容の文書の作成に活用することができます。

企業がChatGPTを活用する７つの方法

企業がChatGPTを活用する方法として以下の7つが挙げられます。

• ①リサーチ・翻訳・要約・分析
• ②企画立案・フィードバック
• ③メール・企画書等の文書作成
• ④ソフトウェア開発・デバッグ
• ⑤チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
• ⑥チャットボット等による顧客対応自動化
• ⑦サービス機能・顧客体験の進化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①リサーチ・翻訳・要約・分析

ChatGPTを活用することで、webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、大幅に効率化することが可能です。

ChatGPTなどの生成AIサービスは、近年脅威的なスピードで進化を遂げており、最新のwebサイトからの情報の取得や、従来Excelで行っていたような定量分析も、チャット形式の操作で行うことができます。

そのため、リサーチ・分析業務におけるChatGPT活用は、活用すると効率的というフェーズから、活用しないと非効率というフェーズに移行し始めています。

②企画立案・フィードバック

ChatGPTを活用することで、多様なバリエーションの企画案の幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることが可能です。

ChatGPTの強みは、思考体力が無限にあることであり、人間では不可能な、15分で300通りの企画案を立案するといった活用が可能で、特に幅出しのプロセスで強みを発揮します。

今後多くの業界での企画立案業務が、幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間という役割分担にシフトしていくと考えられます。

③メール・企画書等の文書作成

メール・企画書などの文章作成は、ChatGPTが最も得意とするユースケースの１つです。

活用の際は、背景や目的、出力項目などをしっかりと指示することで、スピードはもちろん、人間以上のクオリティの文章を作成することが可能になります。

また、社内稟議用の文章など定型的な文書作成であれば、一度設定してしまえば、作成をほぼ完全に自動化することができます。

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④ソフトウェア開発・デバッグ

ChatGPTの活用により、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発工数とリソースの節約につながります。

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがより重要な業務にフォーカスすることが可能となります。

⑤チャットボット等による社内知見の検索・業務支援

独自のデータを学習させたChatGPTを使ったチャットボットの導入等により、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

⑥チャットボット等による顧客対応自動化

ChatGPTを活用したチャットボット等の導入により、顧客からの問い合わせへの対応の一部が自動化され、24時間365日の迅速なサービス提供が可能になります。

これにより、顧客満足度が向上し、同時にオペレーター等の業務負担も大幅に軽減されます。

⑦サービス機能・顧客体験の進化

ChatGPTを活用することで、既存サービスの機能や顧客体験をよりユーザー中心のものに進化させることが可能です。

例えば、専属のコンシェルジュのように最適な商品を最適な文脈/文面で提案したり、顧客のサービス利用にあたってのデータ入力の手間を、候補の提案により省略するなどの活用が進んでいます。

この活用により、業務効率化という領域を超え、競合のサービス/事業に対する差別化を図り、競争優位性を構築することが可能です。

企業がChatGPTの活用を成功させるための５つのポイント

企業がChatGPTの活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の5つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

ChatGPT活用の成否を分ける最大のポイントは、ChatGPTを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

ChatGPTは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状やChatGPTの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

ChatGPTは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がChatGPTの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているChatGPTを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

ChatGPTの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、ChatGPTのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がChatGPTの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。