AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの部下が『RAGを使えば法整備の抜けを見つけられます』って言うんですが、正直何を言っているのか分かりません。要するに何ができるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、RAG（Retrieval Augmented Generation／検索拡張生成）は“図書館から確かな本を取り出して、それに基づいて回答を作る”仕組みですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
図書館から本を取る、とは面白い例えですね。でも投資対効果はどうなんですか。時間と金をかける価値はありますか。
いい質問ですよ。要点は三つです。第一に、既存の法令文を正確に参照して疑問点を洗い出せる。第二に、専門家の時間を節約できる。第三に、誤った生成（hallucination／幻覚）を減らせる。これらが投資効果の核になりますよ。
専門家の時間を節約できるのは良さそうです。でも現場に入れて使えるものなんでしょうか。ITに弱いうちの現場でも使いこなせますか。
大丈夫です。現場運用のコツも三つ。まずユーザーには単純な問い合わせフォームだけ見せる。次に、モデルの出典（どの法令の何条か）を必ず表示する。最後に専門家のレビューを組み込む運用フローにする。これで現場の負担は小さくできますよ。
出典を必ず示す、ですか。なるほど。で、学習させるために大量の法令を集める必要があるのでは。そこは手間がかかりませんか。
RAGは大量の再学習を必要としない点が優れています。既にある法令文書をインデックス化して検索できる状態にするだけで機能します。つまり初期コストはあるが、繰り返しの利用でコスト回収は見込みやすいんです。
これって要するに、今ある書類を整理して検索可能にすれば、AIに全部任せるのではなく、人が短時間で判断できる材料を出してくれる、ということですか。
その通りですよ！素晴らしい着眼点ですね。AIは専門家に代わるのではなく、専門家の判断を早く・正確にするためのアシスト役になります。業務フローに合わせたUX設計が鍵です。
なるほど。最後に現場の不安を一つ。生成結果が間違っていたら責任はどう取るんですか。うちが導入して問題が起きたら困ります。
責任回避の設計が必要です。具体的にはモデル出力に『参照元の明示』『自動判定は補助限定』『最終判断は人間』を組み込む。これで法的リスクを低減しつつ業務効率を得られますよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、要は『既存の法令を検索できるようにして、AIは出典つきで疑問点を拾ってくれる。最終判断は人間がする』という運用にすれば現場も使えるし、リスクも抑えられるということですね。
