AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『RAGを入れれば相談対応が効率化する』と聞いたのですが、正直よくわからなくて。要するにうちの法務対応を全部AIに任せてよくなるという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。まずRAGというのはRetrieval-augmented generation（RAG）—検索強化生成—で、外部の信頼できる文書を引っ張ってきて応答の根拠にする仕組みですよ。
外部の文書を…ですか。つまり古い資料や法令をAIが勝手に参照して答えるということですか。それだと誤りが怖いんですが。
良い疑問です。RAGはただ文書を引っ張ってきて混ぜるだけではなく、どの文書が今の相談に関連するかを『検索』で選び、選んだ文書を根拠に『生成』する点が肝心です。要するに『探す力』と『まとめる力』を組み合わせるんですよ。
それはわかる気がしますが、うちのような現場だと相談が何回も続くことが多いです。会話が進むたびに前提が変わるんですが、RAGはそういう『複数ターン』に対応できるのですか？
素晴らしい観点ですね！そこが今回の研究の核心です。マルチターン、つまり会話が何往復も続く場面で、どの情報を残しどの文書を参照するかが難しいんです。論文はその点を評価するためのベンチマークを作って、現状の限界を明らかにしています。
これって要するに、私たちの会話履歴をきちんと保持して、都度適切な法律条文を引っ張ってくる仕組みを測るということですか？
そうなんです！その理解で合っていますよ。加えて彼らは『LLM-as-a-judge』という評価の仕組みを入れて、生成される答えが法的に妥当かどうかをより詳細に判定できるようにしています。LLMはLarge Language Model（LLM）—大規模言語モデル—のことです。
評価の話は安心できますね。ただ、運用する際のコストや現行の業務との接続も気になります。結局どれくらいの投資が必要で、効果は見込めるんですか？
大丈夫、一緒に整理できますよ。要点は三つです。第一にデータ整備の初期投資、第二に適切な検索エンジンとLLMの選定、第三に運用ルールと人間のチェック体制です。これらが揃えば投資対効果は十分期待できます。
わかりました。まずは小さなパイロットでやってみて、うまく行きそうなら拡大する、というやり方が現実的ですね。では私が会議で説明するために、要点を一度整理してみます。
その意気です！私も会議で使える短いフレーズを用意しますから、一緒に説明資料を作りましょう。大丈夫、やれば必ずできますよ。
ありがとうございます。まとめると、RAGは会話の流れを踏まえて適切な法的根拠を引っ張り、LLMで分かりやすく答える仕組みで、評価基盤が整ってきたので段階的導入を検討する価値がある、という理解で合っていますか。私の言葉で言うとそういうことです。
