AIBR プレミアム
拓海さん、最近若手がRAGって言葉を持ち出してきて、何だか大事な話らしいが正直ピンと来ません。うちの現場で役に立つんですか？
素晴らしい着眼点ですね！RAGはRetrieval-Augmented Generationの略で、要するに外部の情報を引っ張ってきて回答を作る仕組みです。現場での「知らないことに強くなる」仕組みだと考えてください。
外部の情報を引っ張る、ですか。クラウドが怖い私でも安全に使えるものなんでしょうか。現場のデータを扱うとリスクもあります。
大丈夫、一緒に整理しましょう。RAGは外部検索（ドキュメントや社内DB）を使って回答精度を上げる技術です。安全設計は可能で、アクセス制御やログ監査で運用できますよ。
なるほど。しかし投資対効果（ROI）が気になります。どれくらいの労力と費用で、どんな改善が見込めるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。1) まずは検索対象を明確にして小さく始めること、2) 実際の問い合わせ応答や応対時間で効果を測れること、3) セキュリティは段階的に強められることです。これで投資を段階的に回収できますよ。
具体的な現場の運用イメージが欲しいです。現場の担当者はITに詳しくない人が多く、Excelレベルの人材が多いのですが導入できますか。
もちろんです。例えば現場向けには検索窓付きの簡易UIを用意し、普段の問い合わせフローに組み込むだけで効果が出ます。ITの専門知識は初期構築だけで十分ですから安心してください。
これって要するに、うちの社内ナレッジを検索してAIが答えを作ってくれるから、問い合わせ時間が短くなって人的ミスも減るということですか？
おっしゃる通りです。素晴らしい着眼点ですね！RAGは外部ソースを活用して回答の根拠を示せるため、単に生成するだけのAIより誤りが減ることが期待できます。つまり時間短縮と品質向上の両方が狙えるのです。
それは分かりやすい。ただ、検索結果の古さや誤情報を引いてきたらどうするんですか。責任は誰が持つのかも気になります。
良い指摘です。これも三点で対策できます。1) 検索対象の更新ポリシーを定める、2) AIの出力に参照元を付けて人が最終確認するワークフローを残す、3) 重要判断にはAI補助のみで自動決裁させない運用です。運用ルールで責任範囲を明確にできますよ。
分かりました。要点を私の言葉で言うと、まず小さく始めて、AIは社内資料を引いて答える補助をする。最終判断は人間で確認する、という運用で導入するということでよろしいですね。
その通りです。大丈夫、田中専務。一緒にロードマップを作れば導入は確実に進みますよ。最初は小さな勝ちを積み重ねるのが成功の秘訣です。
