拓海先生、先日部下から「RAGを視覚分野に使う論文がある」と聞きまして、正直何が変わるのか見当がつかないのですが、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、RAGは外部の信頼できる知識を取りに行ってそれを使う仕組みで、今回の論文はそれを画像や映像、3Dなどの視覚領域に広げる考え方を整理したレビューです。
外部の知識というと、具体的にはどんなものを指すのですか。うちの現場に置き換えるとどういうイメージになるでしょうか。
良い質問です。身近な例で言うと、製造現場の写真をAIに見せたとき、モデルが手元の部品表や過去の不良事例、設計図を自動で引いてきて説明や判定の根拠にするイメージですよ。外部知識はデータベースや文献、画像ライブラリと考えてください。
なるほど。しかし現場導入で怖いのはコストと正確さです。これって要するに、今のモデルにデータベースを繋げて誤りを減らすということですか。
その理解で本質的に合っています。要点は三つです。第一に、RAGは誤情報（hallucination）を減らすため外部根拠を用いる。第二に、視覚情報とテキスト情報を結び付けることで専門領域の判定精度が上がる。第三に、適切な検索戦略を整えれば現場に適用しやすくなるんですよ。
検索戦略という言葉が出ましたが、うちの社内データは散らばっていて検索が難しいんです。導入で工数がかかりませんか。
確かに初期整備は必要ですが、投資対効果を意識した段階的導入が可能です。まずは検索対象を限定した小さなデータセットで試し、結果の改善度合いを見てから範囲を広げる。このやり方なら無駄な投資を抑えつつ実用性を検証できますよ。
段階的導入なら現場の負担も抑えられそうです。最後に、経営判断で使えるポイントを三つ簡潔に教えていただけますか。
もちろんです。まず一つ目は導入効果の定量化を初期KPIに置くこと、二つ目は外部知識の品質管理を運用体制の核にすること、三つ目は段階的にスコープを広げるパイロット運用でリスクを制御することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では早速、少し小さな現場で試してみることを検討します。要は外部の確かなデータを引いてきてAIの説明力を上げるという話、理解しました。
