生成AI（人工知能）を有効に活用する勘所の2つ目は「工夫次第で精度は向上できる、RAG（検索拡張生成）を攻略し自社データをフル活用せよ」だ。生成AIで自社のデータを参照する手段として一躍有名になったRAG。しかし、思い通りの回答精度を引き出せず四苦八苦する「RAGの沼」にはまってしまう企業が多い。三菱電機やポーラ・オルビスホールディングス（HD）、三井住友ファイナンス＆リース（FL）の取り組みから、RAGを使いこなすためのノウハウを見ていく。 三菱電機は、家電の制御ソフトの開発工程で生成AIを使う。ソフトの改修内容を入力すると、該当する設計書や改修の影響が及ぶ部分を生成AIで抽出するシステムを開発した。RAGを構築する上で鍵になったのが、図や表を多用した開発文書の取り扱いだ。 近年の家電はクラウドとの接続やIoT（インターネット・オブ・シングズ）化が進んでおり、ソフト開発規模が大きくなって
企業の生成AI（人工知能）活用が進むにつれ、「RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）」という言葉を耳にする機会が増えてきた。RAGは、外部データベースの情報を検索して生成AIの出力に反映させ、回答の精度を高める技術だ。エクサウィザーズが2024年5月に302社／402人を対象として実施した調査では、約5割がRAGに取り組み中もしくは検討中、約4割が関心ありで、関心がないのは約1割に過ぎなかった。企業は生成AI活用の入り口としてRAGに挑戦し、チャットボットなどを導入しようとしている。もっとも、RAGの扱いは意外に難しい。この特集ではRAGの基本的な知識から導入の成功法まで具体的なユースケースを基に解説していく。 「以前、社内の人事規定についての問い合わせに回答するRAGシステムを作成してPoC（概念実証）を実施したものの、回答精度が全く出なかっ
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