• RAGとは、生成AIが外部の情報を参照しながらより正確な回答を生成する技術です。外部のデータベース等と連携し最新の情報や専門知識を取り入れることで、生成AIの信頼性と応用範囲を広げます。

生成AIは、私たちの生活に急速に浸透し、ビジネスシーンでもその活用が期待されています。しかし、生成AIが抱える課題の一つに、企業が保有する最新情報や専門知識への対応力不足が挙げられます。

生成AIは、学習済みの膨大なデータに基づいて情報を生成するため、学習時点以降に得られた新しい情報や、企業内に蓄積されたデータといった専門知識は、直接的に反映されにくいという特徴があります。そのため、最新の市場動向や社内規定に基づいた回答を生成するといった、ビジネスシーンで求められる高度なタスクには、そのままでは対応が難しいケースが多いのです。

この問題を解決するために注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる技術です。RAGとは、回答生成の前に「外部のデータベースを検索し、関連性の高い情報を取得する」ステップを付け加えるものです。これにより、生成AIは常に最新の情報を参照し、ビジネスの状況に合わせて柔軟に回答を生成できるようになります。

今回は、RAGの仕組みと活用例、そして課題と展望について掘り下げていきます。

RAGでは、以下の2つのプロセスを通じて動的かつ正確な応答を生成します。

情報検索（Retrieval）……質問や入力に関連する情報を、外部のデータベースや文書から検索します。

生成（Generation）……検索された情報を基に、生成AIが文章を作成します。これにより、検索結果がそのまま引用されるのではなく、文脈に沿った形で情報が整理されます。

RAGの仕組み

RAGは、生成AIの応答に「最新性」と「正確性」という二つの大きなメリットをもたらします。外部の信頼できるデータを根拠とすることで、生成AIが作り出す内容の信頼性を大幅に向上させます。また、外部データの更新だけで、生成AIの再学習を行うことなく、容易に最新情報に基づいた回答を得られるという点も大きな特徴です。これにより、生成AIは、常に最新の情報を提供し、より正確な回答を生成できるようになります。

しかし同時に注意すべき点もあります。

たとえば、データの品質の問題が挙げられます。RAGが参照するデータの質は生成される回答の質に直結するため、高品質なデータを整備することが不可欠です。もし古かったり、誤った情報が含まれたりするデータを参照した場合、生成される回答も信頼性に欠けるものとなってしまいます。

あるいは、情報セキュリティの問題も考えられます。RAGは企業の内部機密情報にアクセスする可能性があるため、適切なアクセス制御や情報漏洩対策を講じなければなりません。

フォーラムエイトでは、膨大なインフラデータを統合・管理する『インフラデジタルデータベースシステム』を提供しています。このシステムで整備した高品質なデータをAIに活用することで、より正確な分析や予測が可能になります。

さらに、開発中の『橋梁損傷度AI判定支援システム』と連携することで、AIが橋梁の損傷度を自動判定し、インフラの維持管理を効率化します。これにより、より詳細な損傷予測やメンテナンス計画の策定が可能となり、インフラの長寿命化に貢献します。

インフラデジタルデータベースを活用した維持管理