注目AI技術「RAG」の基礎解説　ビジネス視点でメリットと事例、考え方を簡単紹介：AIビジネスのプロ　三澤博士がチェック　今週の注目論文

生成AIを活用する企業の間で今注目度を増している「RAG」について、そのメリットと活用事例、企業の競争力強化のためのアクションをビジネス視点で紹介する。

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この連載について

AIやデータ分析の分野では、毎日のように新しい技術やサービスが登場している。その中にはビジネスに役立つものも、根底をひっくり返すほどのものも存在する。本連載では、ITサービス企業・日本TCSの「AIラボ」で所長を務める三澤瑠花氏が、データ分析や生成AIの分野で注目されている最新論文や企業発表をビジネス視点から紹介する。

　生成AI市場は急速に拡大しており、2024年の市場規模は169億ドル、2030年には1094億ドルまで成長すると予測されています（注1）。しかし、単純な生成AIには以下のような課題があり、ビジネス現場では信頼性と有用性を損ねる可能性があります。

最新情報の欠如：　最新の情報を反映できない
専門知識の不足：　特定の企業や業界に特化した深い知識が不足している
ハルシネーション：　少なくとも3%の割合で事実と異なる情報を生成する（注2）

　そこで注目されているのが「RAG」（Retrieval-Augmented Generation：検索強化生成）という技術です。これは外部のデータベースやツールを大規模言語モデル（LLM）と連携させながら出力するもので、上記の課題を効率的に解決できます。

　ガートナーは「日本におけるに未来志向型インフラ・テクノロジーのハイプ・サイクル：2024年」の中でRAGを「将来に向けて企業が注目しておくべきテクノロジー」の一つとしています（注3）。

　以下では、RAGがもたらすメリットと活用事例、取るべきアクションを解説します。

　RAGの主な特徴は、外部知識ベースとの動的連携によって、最新のデータや企業固有の情報をリアルタイムで利用することです。取得した情報を基に、より正確で関連性の高い回答を生成できる他、情報の出典を明示し、透明性と信頼性を向上させることも可能です。

　これらの特徴により、RAGは従来の生成AIの単独利用と比べて正確で、最新かつ企業固有のニーズに適応した出力を提供できます。

専門知識の補完

従来の課題例　一般的な知識ベースを持つAIに自社の内部プロセスについて質問をしても的確な回答が得られない

RAGによる解決　企業固有の文書やマニュアル、過去の事例などを外部知識ベースとして活用する

具体例　新入社員や中途採用の社員が使用するRAG搭載の社内ヘルプデスクシステムが、社内規定や部門固有の手順を正確に案内

ハルシネーションの抑制

従来の課題例　AIが自信を持て誤った情報を提供し、ユーザーを誤った方向に導くリスクがある

RAGによる解決　生成された情報を外部ソースと照合して信頼性を検証し、情報源も明示する

具体例　法務部門が使用するRAG搭載の法規制チェックツールが、最新の法律データベースを参照し、誤った解釈を防ぐ

RAGの具体的な活用例

社内ナレッジ管理　米IBMでは、社内ナレッジベースにRAGを導入することでHR（人事部門）の生産性が40%向上した（注4）

カスタマーサポートの高度化　生成AI開発のpiponでは、RAGを用いたチャットbotにより、オペレーターの作業負荷を30%削減した（注5）

迅速かつ正確な市場分析　米Bloombergでは、RAGを用いた金融市場分析ツールによりアナリストの生産性が向上した（注6）

製品開発プロセス最適化　独Siemensでは、RAGを用いた設計支援システムにより製品開発サイクルを20%短縮した（注7）

資料のレビューと改善提案　米MicrosoftではRAGを搭載したOffice製品により、組織全体で生産性が3％向上した他、一人当たり一週間に62分の時間節約効果があり、1万人のユーザーがいる企業と仮定すると、3年間で約2390万ドルの節約効果が見込まれる（注8）

ITモダナイゼーション支援　米Amazon Web Servicesでは、1000以上あるJava 8アプリケーションを2日でJava 17にアップグレードした（注9）

ITMSの効率化　米ServiceNowではITSM（ITサービスマネジメント）に生成AIを組み合わせることで、インシデントの重要度や優先度を判断する作業を月間1200時間削減した他、80%の精度で1日1000件のインシデントに担当者を自動アサインできた（注10）。

RAG導入の総合的なコスト分析

　RAGシステムの導入と運用においては以下のような金銭的、時間的、人的コストがかかります。

生成AIサービスのAPI使用料
システム開発費
データ連携のためのインフラ整備
連携するデータの準備と管理
トレーニングと運用テスト、最適化

　一方、便益と長期的な投資対効果としては以下が挙げられます。

業務効率の飛躍的向上
エラー減少によるコスト削減
知識の民主化による創造性向上
カスタマーサポートの効率化
意思決定の質の向上
人材採用・維持コストの最適化

　一時的なコストと保守運用のコストはありますが適切に導入することでそれを上回る利益が得られる可能性があります。（注11、12）

RAG導入の戦略的考察

　RAGの活用はビジネス戦略上どのような意味を持つのでしょうか。BCGの調査によると、生成AIの利用状況は業界によって大きな差があることが明らかになっています。最も進んでいるのが「IT業界」で、62％の企業が中～高成熟度で利用しています。次は「銀行・小売・消費財・医療」で、32～39％。以降は「エネルギー・旅行観光・保険」が40%以下となっています。

　成長重視の企業は、コスト重視の企業よりも15％多く投資する傾向があることも分かっています。投資により今後の企業成長が二極化される可能性もあり、適切な投資判断が企業の将来を左右する可能性があります。（注13）

RAGがもたらす競争優位性と次のアクション

　RAGは単なる技術ではなく、企業の競争力を根本から変革する可能性を秘めています。RAGを用いた生成AIのシステムへの投資は正確な戦略を引くことで比較的短期間で回収できる可能性があり、長期的には持続的な競争優位性をもたらします。これにより組織全体としてAIを中心としたビジネストランスフォーメーションを加速させ、データ駆動型の意思決定文化の醸成が進みます。

　生成AI分野の技術進化は早いため、RAGの将来展望についても考えてみたいと思います。まずはテキストだけでなく、画像や音声、動画を含む複合的な情報処理が可能になる「マルチモーダルRAG」が登場するでしょう。また、エッジコンピューティングとの融合により、リアルタイム性の向上と、よりパーソナライズされた情報の提供が可能となるかもしれません。

　そして、自己学習型RAGの登場により、人間の介入なしに継続的にデータベースを更新し、精度を向上させる技術の実用化が進むでしょう。各業界の特殊なニーズに対応したRAGソリューションが登場するかもしれません。このようにひとえにRAGといってもさまざまな可能性を秘めています。

　劇的な変化の中でRAGのシステムの早期導入は企業の未来を左右する戦略的な選択となる可能性が高いです。最後に、企業全体で取るべき推奨アクションを挙げたいと思います。