生成AIのRAGとは何ですか？専門家が詳しく解説

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

生成AIの活用が急激に進む中、多くの企業や専門家が「生成AIのRAGとは何ですか？」という疑問を抱えていることでしょう。RAGは、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の出力の信頼性と精度を大幅に向上させるための重要な技術として注目されています。

しかし、その具体的な仕組みや利点、さらにはセキュリティ対策について詳しく理解している方はまだ少ないのが現状です。もしかすると、あなたも生成AIを利用して業務の効率化や顧客対応の自動化を図りたいと考えているかもしれません。

しかし、従来のLLMでは最新の情報や専門的な知識の不足から、期待通りの成果を得られない場合があります。この記事では、「生成AIのRAGとは何ですか」について、その基本的な仕組みから具体的な利点、実際のユースケース、そして効果的なセキュリティ対策まで、専門家の視点から詳しく解説します。

この記事を読むことで、RAGがどのように生成AIの可能性を最大限に引き出す鍵となるのかを理解し、ビジネス課題の解決に役立てる方法を学ぶことができるでしょう。

生成AIのRAGとは何ですか

まず生成AI導入について知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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RAGの基本概念

生成AIのRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の出力の信頼性と精度を向上させるための革新的な技術です。RAGは、LLMがテキストを生成する前に、外部データソースから関連情報を取得し、その情報を基に回答を生成します。

これにより、LLMの学習データにリアルタイムの情報や専門的な知識を追加することができ、より正確で文脈に沿った回答を提供することが可能になります。従来のLLMは事前に学習されたデータに依存するため、新しい情報や特定の分野に特化した知識が不足することがありますが、RAGを導入することでこれらの欠点を補完し、より高品質な出力が期待できます。

さらに、RAGは、外部データを活用することで、LLMが持つ既存の知識を補完し、より広範な情報を提供することが可能です。これにより、ユーザーはより信頼性の高い情報を得ることができ、業務の効率化や意思決定の質を向上させることができます。RAGの導入は、生成AIの可能性を最大限に引き出すための重要なステップであり、ビジネスにおける競争力を高めるための鍵となります。

RAGの仕組み

RAGは、以下の5つのステップで動作します。

• 外部データの識別と変換: データベース、ドキュメント、APIなどの外部データを、LLMが理解しやすい数値表現（埋め込み）に変換し、ベクトルデータベースに格納します。
  
• 情報の取得: ユーザーのクエリに関連する情報を、ステップ1で作成した埋め込みと、クエリをベクトル化したものを比較・照合することで取得します。
  
• プロンプトデータの拡張: 取得した情報とプロンプトデータを統合し、より文脈に沿ったクエリを作成します。
  
• 回答の生成: 拡張されたクエリに基づいて、取得した情報とLLMの既存の知識を用いて回答を生成します。
  
• 外部データソースの保守と更新: 回答に用いられる情報が最新かつ正確であることを保証するために、外部データソースを定期的に更新します。

このプロセスにより、RAGは常に最新かつ関連性の高い情報を基に回答を生成することができ、LLMの回答の質を大幅に向上させます。さらに、RAGは、外部データソースの更新を通じて、常に最新の情報を提供することができるため、ユーザーは安心して情報を利用することができます。

RAGの利点

RAGを導入することで、生成AIには以下のような多くの利点がもたらされます。

• データの精度と関連性の向上: RAGは、LLMにビジネス固有の情報を提供することで、回答の質と関連性を向上させます。ユーザーは必要な情報を得るために何度もクエリを繰り返す必要がなくなり、効率的な情報検索が可能になります。さらに、RAGは、LLMが持つ既存の知識に加えて、外部データからの最新情報を組み合わせることで、より正確で文脈に沿った回答を提供します。これにより、ユーザーはより信頼性の高い情報を得ることができ、業務の効率化や意思決定の質を向上させることができます。
• AIの幻覚の抑制: LLMが質問に対して実際には誤った回答を生成してしまう「幻覚」をRAGは軽減します。RAGは最新の情報を基に回答を生成するため、常に正確で信頼性の高い情報を提供することが可能です。これにより、ユーザーはAIの回答をより信頼しやすくなり、業務の効率化や意思決定の質を向上させることができます。
• データの充実とセキュリティ・コンプライアンスの両立: Boomiのようなオーケストレーションフレームワークを活用することで、生成AI製品のログ記録や監査可能性が向上します。さらに、RAG設計に外部APIへの依存を減らし、社内インフラで実行されるモデルを導入することで、機密データの漏洩リスクを最小限に抑えることができます。これにより、企業はセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、生成AIの利点を最大限に活用することが可能です。

RAGのユースケース

さまざまな業界におけるRAGの活用例

RAGは多岐にわたる業界で活用されており、以下のような具体的なユースケースがあります。

• ヘルスケア: RAGベースのモデルは、電子健康記録（EHR）やゲノムデータベース、医療ガイドラインなどからデータを統合し、個別化された治療計画を提供します。これにより、患者の転帰を改善し、試行錯誤を減少させることが可能です。例えば、患者の病歴や最新の医療研究を基にした治療法の提案が可能となり、医療の質を向上させます。
• 製薬: 科学文献や臨床試験データ、ゲノム情報を取得・集約することで、新薬の研究開発を促進します。RAGは膨大なデータを効率的に処理し、有望な候補を見つける手助けをします。これにより、研究者は新薬の開発プロセスを加速し、より迅速に市場に投入することができます。
• 金融サービス: 取引データを既知の詐欺パターンや最新のニュースレポートと照合することで、不審な活動をリアルタイムで検出し、詐欺を防止します。RAGは、金融機関がリスクを管理し、顧客の資産を保護するための強力なツールとなります。
• 公共部門: 立法文書や政策文書、世論調査データを分析し、政策立案者が政治的記録と市民のニーズに基づいた政策を立案するのを支援します。これにより、政策の透明性と効果を高め、公共の利益に貢献します。
• カスタマーサービス: 企業のナレッジベースや過去の顧客とのやり取り、外部リソースを活用して、正確な回答を提供し、顧客体験を向上させます。RAGは、顧客の問い合わせに迅速かつ的確に対応することで、顧客満足度を向上させ、企業のブランド価値を高めます。
• 製造: 予知保全システムにRAGを導入することで、センサーデータやマニュアルを分析し、機器の故障を予測し、効率的なメンテナンスを実施します。これにより、生産のダウンタイムを最小限に抑え、コスト削減と生産性向上を実現します。
• メディア: ユーザーの視聴習慣やコンテンツメタデータを分析し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することで、ユーザーの満足度と保持率を向上させます。RAGは、コンテンツの発見を容易にし、視聴者のエンゲージメントを高めるための重要なツールです。これにより、メディア企業は視聴者のニーズに応じたコンテンツを提供し、競争力を維持することができます。

生成AIにおけるRAGの重要性

RAGのビジネス価値

現在、多くの組織が生成AIを導入する中で、RAGはオープンモデル以上に正確で実用的な洞察を提供します。その価値は単にビジネス成果に留まらず、収益にも大きく影響を与える可能性があります。多くのチームは、既存のオープンフレームワークを活用するか、独自のモデルを構築するかという選択に迫られます。

前者は導入が容易ですが、ドメイン固有のコンテキストの不足やデータの一貫性の欠如が課題です。後者は柔軟性が高いものの、作成やトレーニング、展開に多大な時間とコストがかかります。

RAGはこれらの中間に位置し、ドメイン固有の知識を提供しつつ、コスト効率の高いアプローチを実現します。外部データソースを更新するだけで、モデルの再トレーニングに費やす時間と費用を削減でき、運用の効率化が図れます。

さらに、RAGは、AIモデルの精度を維持しつつ、最新の情報を提供することで、ユーザーの信頼を高めることができます。これにより、企業は競争力を維持しつつ、効率的に生成AIを活用することが可能です。

ユーザー信頼と満足度の向上

RAGベースの生成AIは、ユーザーの信頼と満足度を高める要素も備えています。ユーザーは、AIが正確で最新の情報を基に回答していることを確認でき、その結果、信頼性が向上します。さらに、RAGは常に最新のデータを取り入れることで、情報の鮮度を保ち、ユーザーがタイムリーな意思決定を行えるよう支援します。

これにより、情報が古くなることによる不安や誤った判断のリスクが軽減され、ユーザーの満足度が向上します。RAGは、ユーザーが必要とする情報を迅速かつ正確に提供することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、企業の競争力を強化することができます。これにより、企業は顧客の信頼を獲得し、長期的な関係を築くことが可能です。

RAGのセキュリティ課題

RAGシステムにおけるセキュリティの懸念

RAGは多くの利点を提供する一方で、いくつかのセキュリティ課題も抱えています。RAGベースの生成AIアプリケーションは、他のデータソースやプラットフォームと同様に、機密データの漏洩や不正アクセスといったセキュリティ脅威に対する対策が不可欠です。

これらの脅威が適切に管理されない場合、重大なデータ侵害やAIの整合性の損失、ユーザーの信頼喪失といった深刻な結果を招く可能性があります。具体的な懸念事項として、以下のような点が挙げられます。

• データ侵害と不正アクセス: 適切なデータセキュリティ対策が講じられていない場合、RAGシステムが取り扱う機密情報が漏洩するリスクがあります。これには顧客情報やビジネスデータ、知的財産などが含まれ、経済的損失や企業の評判低下につながります。
• データ整合性の問題: RAGシステムに供給するデータソースが改ざんされたり破損したりすると、不正確な出力が生成され、誤った意思決定を招く可能性があります。例えば、医療分野で誤ったデータが使用された場合、誤診や不適切な治療計画が患者の命を危険にさらす恐れがあります。
• プロンプトインジェクション攻撃と不正な変更: 悪意のある攻撃者は、AIプロンプトを操作して有害な出力を生成させることが可能です。また、権限のないユーザーが出力を変更することで、誤った情報や不適切なコンテンツが広がるリスクがあります。
• 規制への準拠の欠如: 強力なデータセキュリティ対策を欠くと、GDPR、CCPA、HIPAAなどのコンプライアンス法や規制の遵守が難しくなり、多額の罰金や法的制裁、顧客やパートナーからの信頼喪失につながる可能性があります。これにより、企業は法的な問題に直面し、ビジネスの継続性が脅かされる可能性があります。

RAGのセキュリティ対策

3つの階層におけるセキュリティ対策

生成AI技術の進化に伴い、プロンプトセキュリティだけでなく、RAGによって取得される追加データの保護も重要になっています。RAGベースの生成AIアプリケーションを効果的に保護するためには、以下の3つの層でセキュリティ、アクセス制御、データ監視を実装する必要があります。

• ストレージ層: 非構造化データが保存される場所であり、適切なデータアクセス制御を施すことで、承認されたAIユースケースにのみデータが利用されるようにします。
• データ層: 非構造化データをチャンク化し、構造化することで、機密データの詳細なフィルタリングが可能になります。チャンク化により、システムは大量のドキュメントから最も関連性の高いセクションを効率的に特定し、処理することができます。
• プロンプト層: ユーザーがRAGアプリケーションと対話する層であり、ここが最後の防衛線となります。適切な制御と監視を行うことで、応答をフィルタリングし、「幻覚」の発生を防止します。

これらの層にわたってセキュリティと監視を強化することで、RAGベースの生成AIアプリケーションの防御力を高めることができます。さらに、これらの層を通じて、データの整合性を維持し、セキュリティリスクを最小限に抑えることが可能です。これにより、企業は安心して生成AIを活用し、ビジネスの成長を促進することができます。

RAGベースの生成AIアプリケーションを保護するためのベストプラクティス

RAGベースの生成AIアプリケーションを保護するためには、以下のベストプラクティスを導入することが推奨されます。

• 動的なアクセス制御の適用: ユーザーやオブジェクト、環境、目的に基づいて動的なアクセス制御を実施し、認可されたユーザーのみが特定のデータにアクセスできるようにします。
• リスクの定期的な評価とクエリの監査: 自動化されたデータ監視とレポート機能を活用し、定期的にリスクを評価し、クエリの監査を行うことで、潜在的な脅威を早期に発見・軽減します。
• セキュリティと監視の一元化: テクノロジースタック全体でセキュリティポリシーを一貫して適用・監査し、RAGシステムが取得する情報がどこに存在しても保護されるようにします。
• トレーニングと意識向上の義務化: 従業員に対してクラウドデータセキュリティのベストプラクティスや潜在的な脅威を認識するためのトレーニングを実施し、データ保護意識を高めます。

これらのベストプラクティスを徹底することで、RAGベースの生成AIアプリケーションが安全に運用され、データの漏洩や不正アクセスのリスクを最小限に抑えることができます。

さらに、これらの対策を講じることで、企業はセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、生成AIの利点を最大限に活用することが可能です。これにより、企業は安心して生成AIを活用し、ビジネスの成長を促進することができます。

まとめ

RAGの将来展望

RAGベースの生成AIアプリケーションは、AIの進化を象徴するものであり、精度、コスト効率、リアルタイムデータ統合の面で大きな進歩を遂げています。しかし、このような先進的な技術を活用するためには、そのセキュリティを確保することが不可欠です。RAGの導入が進むにつれて、これらを保護する必要性も増しており、そのためにはストレージ、データ、プロンプトの3つの層にわたって堅牢なセキュリティ対策を講じることが求められます。

これにより、AIシステムの信頼性と安全性を確保しつつ、業務効率の向上や競争力の強化を図ることが可能です。RAGベースの生成AIセキュリティは、単なる技術的な選択肢ではなく、現代のビジネスにおける競争上の優位性をもたらす重要な要素となります。