生成AI×自社データの仕組み「RAG」でできること・できないこと～WEEL田村さんにお伺いするRAG活用事例3選

リモートワーク研究所【リモ研】

23 Apr 202425:20

Summary

TLDRこのビデオでは、ラグ（検索して拡張して生成する仕組み）について詳しく説明しています。ラグを使って自社データを活用する具体的な方法や、その制約についても触れています。また、ウール社の生成合事業部統括リーダー、田村さんが具体的な事例を共有し、ラグがどのようにビジネスや日常業務に役立つかについて語っています。さらに、生成AIサミットでの議論や将来の展望にも焦点を当て、リアルタイムな情報を提供しています。

Takeaways

📈 ラグという仕組みは、自社データや専門知識を活用して生成AIが正確な回答を提供できるように支援する技術です。
🔍 ラグを活用する際には、検索エンジンを利用したデータ検索と、そのデータから生成AIが回答を生成するという2段階のプロセスが存在します。
🚀 実践的な活用例として、ITヘルプデスクの効率化、営業アシスタントや若手社員の教育支援などがあります。
⚙️ ベクトル検索やキーワード検索など、様々な検索手法がラグの仕組みで使用されており、目的に応じて適切な手法を選ぶ必要があります。
🚫 ラグには限界があり、100%の回答精度が求められる場面や、データに情報がない場合は使用できないとされています。
⏱️ ラグを使用する際には、検索や回答生成に時間がかかるという制約があるため、応答時間を考慮する必要があります。
🤖 AIの能力を発揮するためには、事前に整備されたデータやFAQなどの情報が欠かせないことが示唆されています。
📚 データの整備や更新が滞っている企業でも、段階的にデータを追加し、自動化できるプロセスを構築することができるとされています。
📈 ラグの活用は、企業のビジネス成果を上げ、社内でのAIの期待値と実践的な成果を出すことができる可能性を示しています。
👥 プロジェクトの成功には、社内での協力とモチベーションの向上、そして関係者の期待値の管理が重要だとされています。
📢 発信力の高い企業や個人は、検索エンジン上でも目立つようになることから、情報発信の重要性が強調されています。

Q & A

ラグとはどのような仕組みですか？
-ラグは、リトリーバルオブジェクションジェネレーションの略で、検索して拡張して生成するという仕組みです。ユーザーの質問に対して、自社データや業界の専門知識を元に回答を生成させたり、過去のFAQを活用して回答を提供することができます。
生成AIが持つ知識だけで回答してしまうのと、ラグを使った場合の違いは何ですか？
-生成AIが持つ知識だけで回答してしまうと、その知識が古くなっている可能性があります。一方、ラグを使うと、自社のデータや最新情報を参照して正確な回答を提供することができます。
ラグを使った場合、どのような問題が解決される可能性がありますか？
-ラグを使うと、ITヘルプデスクの効率化、社外向けの問い合わせ対応の効率化、若手の教育コストの削減など、多岐にわたる問題を解決する可能性があります。
ラグを活用する際の課題は何ですか？
-ラグを活用する際の課題として、検索エンジンの精度が高くないと正確な回答ができない、また100%の回答精度が求められる場ではまだ使えないという制約があります。
生成AIサミットでどのような内容が扱われますか？
-生成AIサミットでは、ラグや生成AI開発の最前線について語り合う場が設けられます。また、実践的な事例や具体的な活用パターンについて学ぶことができます。
株式会社ウールはどのような企業ですか？
-株式会社ウールは、AIに関するコンサルティング、メディア事業、そして様々なラグの開発を行っている企業です。高い技術力と発信力を持っており、信頼できるパートナーとして期待されています。
生成AIが扱えるデータ量が増えることで、ラグの有効性は変わりますか？
-生成AIが扱えるデータ量が増えることで、検索過程と生成過程を分けなくても済む可能性が出てくることから、ラグの仕組みはより有効になる可能性があります。
ラグを使ったITヘルプデスクの効率化の具体例を教えてください。
-ラグを使ったITヘルプデスクでは、AIが過去のFAQや車内データに基づいて一時的に回答を提供し、回答できない場合は人間が介入することで、一時回答の効率化を実現しています。
若手の教育においてラグをどのように活用できますか？
-若手の教育では、ラグを用いて専門的な知識や問題解決スキルを身につけるトレーニングとして活用できます。AIが問題を提示し、人間が回答することで、効果的な学習が促進されます。
生成AIの精度が向上することで、ラグの活用方法は変わりますか？
-生成AIの精度が向上することで、より複雑で正確な回答を提供できるようになり、ラグの活用範囲が広がる可能性があります。また、人間が介入する必要が少なくなり、自動化のレベルが向上することが期待されます。
今後の生成AIの発展によって、どのようなビジネス成果が期待されますか？
-生成AIの発展により、ビジネスプロセスの効率化、カスタマーサービスの向上、教育やトレーニングの改善など、幅広い分野でビジネス成果が期待されます。また、新たなビジネスモデルの創出も可能になるでしょう。