2024年8月8日
RAG（検索拡張生成）とは？～サポート業務にも役立つAI技術～
こんにちは！今日は「RAG（検索拡張生成）」という、AIの新しい技術についてお話しします。
目次
そもそもRAGって何？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、簡単に言うと、AIが質問に答えるときに「あらかじめ指定した情報を検索してから答える」仕組みです。これまでのAIは、学習済みのデータをもとに答えていました。汎用的な質問には答えられますが、例えば社内のルールについての質問、特定のサービスの細かい内容についての質問に対して正しく回答することはできません。
しかし、RAGでは、関連するデータベースから最新の情報を検索し、その検索結果をもとに回答を生成します。
例えば、あなたがサポート担当者としてお客様から「最新の製品機能について教えてください」と聞かれたとします。従来のAIは、学習済みの情報しか知らないため、更新されていない古い情報で答えるかもしれません。しかし、RAGを使ったAIは、まず最新のマニュアルやリリースノートを検索し、それをもとにして正確な回答を提供するのです。
RAGがユーザーサポートに役立つ理由
RAGがサポート業務で非常に役立つ理由を、いくつかのポイントに分けてご紹介します。
1. 最新の情報を提供できる
従来のAIは学習済みの情報に限られていたため、時間が経つと古い情報で回答することが避けられませんでした。特に、ソフトウェアや製品の更新が頻繁に行われる環境では、最新の情報を知らないAIでは不十分な対応になることがありました。
しかし、RAGは必要に応じて最新の情報を外部から検索できるため、常に最新の状態で答えを生成することができます。たとえば、新しい製品のバージョンやリリース情報がすぐに反映されるため、顧客に対して正確な情報を提供できるようになるのです。
2. 精度が向上する
RAGは「検索」と「生成」を組み合わせているため、より正確な回答が可能になります。具体的には、AIが答えを生成する前にまず指定した情報源を検索し、その結果をもとに最適な回答を作成します。
例えば、サポート担当者がよく使うFAQや内部のナレッジベースがある場合、RAGを使ってその情報を検索し、それに基づいた具体的で正確な回答が自動的に生成されるようになります。これにより、サポート担当者が個別に情報を確認する手間が減り、効率的に顧客対応ができるのです。
3. カスタマイズが容易
RAGのもう一つの利点は、使用する情報源を自由にカスタマイズできる点です。たとえば、サポートチームで使っている特定のナレッジベースや、FAQページ、製品ドキュメントなどを指定して、その情報をもとに回答を生成するように設定することが可能です。
これにより、AIが無関係な情報を引っ張ってきてしまうリスクが減り、精度の高い情報提供ができるようになります。さらに、セキュリティやプライバシーの観点から、特定の内部情報だけを参照するように制限をかけることもできるため、安全性も確保されます。
RAGの技術的な仕組みを簡単に解説
技術的な仕組みを少し掘り下げてみましょう。
従来のAIは、主に「生成AI」と呼ばれ、過去のデータをもとに新しい情報を生成していました。つまり、AIが覚えている知識を使って回答を作り出していたのです。
しかし、RAGはまず「検索（Retrieval）」を行います。これがRAGの特徴的な部分です。AIは、ユーザーからの質問を受け取ると、まずあらかじめ指定した情報源などを検索し、関連性の高い情報を取得します。その情報をもとに「生成（Generation）」が行われ、回答が作られます。これにより、AIが最新の情報を組み込んだ回答を提供できるのです。
RAGがもたらす未来のサポート業務
では、RAGが広く普及すると、サポート業務はどのように変わるのでしょうか？
まず、サポート担当者の負担が大幅に軽減されるでしょう。RAGを使えば、AIが常に最新情報を検索し、精度の高い回答を自動生成します。これにより、複雑な質問や最新の製品情報に関する対応も、よりスムーズに行えるようになります。
また、顧客に対する対応の質も向上します。AIが提供する回答の精度が高まるため、顧客は常に正確な情報を得られるようになり、顧客満足度も向上します。さらには、複数の言語にも対応可能なため、グローバルなサポート業務にも役立つでしょう。
まとめ
RAGは、AIが従来の「覚えた情報をもとに答える」だけでなく、外部から最新の情報を検索して答えを生成する新しい技術です。これにより、最新かつ正確な情報提供が可能になり、サポート業務においても大きなメリットをもたらします。
今後、RAGの技術がさらに発展すれば、サポート業務効率はますます向上し、顧客に対してもより質の高い対応ができるようになるでしょう。サポート業務の現場に対話型AIを導入する際は、このRAGの可能性にも注目してみてくださいね！
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