RAG構築支援 | 株式会社一創

RAG構築支援——生成AIに、御社の答えを話させる

生成AIは、世の中のことなら驚くほど何でも知っています。ところが、御社の就業規則や製品マニュアル、過去の案件記録となると、まるで分かりません。学習していないからです。無理に聞けば、もっともらしい作り話が返ってくることさえあります。

RAGは、その弱点を埋める仕組みです。質問が来るたびに、指定した社内文書の中から関係する箇所を探し出し、その中身をもとに答えを組み立てます。しかも、どの文書を根拠にしたかを一緒に示せる。「AIの言うことは信じていいのか」という不安が、ここで小さくなります。

問い合わせ対応に、社内ヘルプデスク、規程の確認。これまで人が資料をめくって答えていた仕事が、数秒の質問で片づきます。社内に埋もれていた知識は、誰でも引き出せる形に変わります。

検索して、根拠に答える——RAGの仕組みと勘どころ

RAGの裏側では、まず社内の文書を細かく区切ります。この一つひとつのかたまりが「チャンク」です。それぞれを、意味の近さを座標で表す「ベクトル」に変換し、専用のデータベースにためておきます。ここまでが、下ごしらえです。

質問が届くと、その問いに意味の近いチャンクを、データベースから素早く探し出します。見つけた中身を、大規模言語モデル（LLM）に「これを根拠に答えて」と渡す。だから、思いつきではなく、手元の事実に沿った回答が返ってきます。出典を添えれば、答えの裏取りもすぐです。

使いものになるかどうかは、この検索の精度で決まります。言葉の一致とベクトルの近さを組み合わせ、検索結果を並べ替えるなど、当たりを引く工夫を重ねます。誰がどの文書まで見てよいか、権限の線引きも欠かせません。RAGは、作って終わりではなく、育てて効いてくる仕組みです。

RAG構築支援でやること——主な内容

対象文書の選定・整備

どの文書をAIに読ませるかを、一緒に選びます。古い資料や重複は、先に片づけておくのが肝心です。

チャンク分割・前処理

文書を、検索しやすい大きさに区切ります。区切り方ひとつで、精度は大きく変わるものです。

ベクトル化・ベクトルDB構築

文書を意味の座標に変換し、専用のデータベースに納めます。素早く探せる土台をつくる工程です。

検索精度の改善

言葉の一致と意味の近さを、組み合わせて探します。並べ替えも加えて、当たりを引く確率を高めていく。

出典表示

回答の根拠になった文書を、あわせて示します。答えを鵜呑みにせず、裏取りできる形です。

権限制御

誰がどの文書まで見てよいかを、役割で分けます。見せてはいけない情報を、守る仕組みです。

LLM連携・回答設計

探し出した事実をもとに、LLMが答えを組み立てます。口調や答え方も、使う場面に合わせて。

精度評価・改善

想定した質問で、正しく答えられるかを測ります。ずれを見つけて直し、使うほど賢くなる形へ。

関連リンク

FAQ よくある質問

Q RAG（検索拡張生成）とは何ですか？普通の生成AIと何が違うのですか？

A RAGは、質問が来るたびに指定した社内文書から関係する箇所を探し出し、その中身をもとに回答を組み立てる仕組みです。世の中の一般知識で答える普通の生成AIと違い、御社の就業規則やマニュアル、案件記録など学習していない情報にも答えられます。しかも、どの文書を根拠にしたかを示せるため、回答の裏取りができます。

Q RAG構築支援の費用はいくらですか？

A 一般的な相場では、対象文書を絞った小規模なRAGで100万〜300万円程度、大量の社内文書を対象に高い検索精度や権限制御を求める場合は300万〜800万円程度が目安です。対象文書の量と状態、要求する精度、権限管理や既存システムとの連携の有無によって費用は変動します。まず対象を絞ったスモールスタートも可能です。

Q RAG構築にはどのくらいの期間がかかりますか？

A 一般的には、対象文書を絞った構築で2〜4ヶ月、大量の文書を対象に精度改善まで作り込む場合は4〜6ヶ月程度が目安です。対象文書の選定・整備、チャンク分割、ベクトル化、検索精度の改善といった手順で進めます。RAGは作って終わりではなく育てて効いてくる仕組みのため、まず小さく始めて改善を重ねる進め方も可能です。

Q どのような社内文書をRAGに読み込ませられますか？

A 就業規則や各種規程、製品マニュアル、業務手順書、過去の案件記録、よくある質問と回答など、社内に蓄積された文書を幅広く読み込ませられます。まずどの文書をAIに読ませるかを一緒に選び、古い資料や重複は先に片づけておくのが精度を高める肝心な下ごしらえです。散らばった文書を、誰でも引き出せる知識に変えます。

Q RAGは回答の根拠になった文書（出典）を示せますか？

A はい、示せます。RAGは回答と一緒に、根拠にした社内文書を出典として添えられます。これにより「AIの言うことは信じてよいのか」という不安が小さくなり、答えを鵜呑みにせず自分で裏取りできます。問い合わせ対応や規程の確認で、担当者が元の文書まですぐにたどれるため、安心して業務に使える形になります。

Q RAGの回答精度を高めるにはどうするのですか？

A 文書の区切り方（チャンク分割）や、言葉の一致と意味の近さを組み合わせた検索、結果の並べ替えなど、複数の工夫を重ねて精度を高めます。株式会社一創では、想定する質問で正しく答えられるかを測り、ずれを見つけて直す改善を繰り返します。RAGは作って終わりではなく、使うほど賢くなるよう育てていく仕組みとして構築します。

Q 部署や役職によって閲覧できる文書を制限（権限制御）できますか？

A はい、可能です。誰がどの文書まで参照してよいかを役割ごとに分ける権限制御を組み込みます。見せてはいけない情報が、権限のない人の質問の回答に混ざらないよう線引きします。人事情報や機密文書を扱う場合ほど、この権限管理が欠かせません。安心して社内に広く使ってもらうための、守りの仕組みとして設計します。

Q ベクトルデータベースとは何ですか？どのように構築しますか？

A ベクトルデータベースは、文書を「意味の近さ」を座標で表したデータに変換して蓄えておく専用のデータベースです。まず社内文書をチャンクという小さなかたまりに区切り、それぞれをベクトルに変換して納めます。質問が届くと、意味の近いチャンクを素早く探し出せます。この土台づくりが、検索の速さと精度を支えます。

Q RAG導入はどのような手順で進めますか？

A まず対象文書を選び、古い資料や重複を整理するところから始めます。続いて文書をチャンクに分割し、ベクトル化してデータベースを構築、検索精度を調整し、LLMと連携して回答を組み立てる形に仕上げます。最後に想定質問で精度を評価し、改善します。いきなり全文書ではなく、対象を絞って小さく始める進め方も可能です。

Q 導入後にRAGの精度を評価・改善する運用はどうなりますか？

A 想定した質問に正しく答えられるかを定期的に測り、ずれを見つけて検索や文書の整備を直していきます。RAGは作って終わりではなく、使われ方を見ながら育てて効いてくる仕組みです。文書が増えたり更新されたりしたときの取り込みや、検索精度の調整も継続します。運用の中で改善を重ね、使うほど賢くなる形へ育てます。

資料請求

AI開発 RAG構築支援