RAGとは？製品マニュアルをAIが理解する仕組み
RAGとは？製品マニュアルをAIが理解する仕組み
AIが製品マニュアルを理解して、正確な回答を生成するにはどうすれば良いのか。従来のAI手法では、学習データに含まれていない最新の情報や、製品マニュアルの詳細な内容を正確に扱うことが難しい場合がありました。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、この課題を解決する技術として注目されています。製品マニュアルやQAドキュメントを直接学習し、常に最新の正確な情報に基づいて回答を生成できる仕組みです。
この記事では、RAG技術の基本的な仕組みから、従来のAI手法との違い、製品マニュアルを学習する仕組みまで、初心者の方にもわかりやすく解説します。
この記事でわかること
- RAG技術の定義: Retrieval-Augmented Generationの基本的な仕組みと特徴
- 従来のAIとの違い: ファインチューニングやプロンプトエンジニアリングとの主な違い
- 製品マニュアル学習の仕組み: RAG技術が製品マニュアルを理解する方法（ベクトル化、検索、生成の流れ）
- 接客AIでの活用: RAG技術が接客AIでどのように活用され、製品マニュアル準拠の回答を実現しているか
RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、2020年にMeta（旧Facebook）の研究チームが提案した技術です[1]。外部の知識ベースから関連情報を検索（Retrieval）し、その情報を基にAIが回答を生成（Generation）する手法です。
従来のAIは、学習時に記憶した情報に基づいて回答を生成します。一方、RAGは、質問に応じて必要な情報を検索し、その情報を参照しながら回答を生成するため、最新の情報や、学習データに含まれていない情報にも対応できます。
製品マニュアルやQAドキュメントを知識ベースとして活用することで、AIは常に最新の正確な情報に基づいて回答を生成できるようになります。
RAGの特徴: 外部の知識ベースから情報を検索し、その情報を参照しながら回答を生成するため、学習データに含まれていない最新の情報にも対応できます。製品マニュアルを更新すれば、AIの回答も自動的に最新の情報に基づいたものになります。
従来のAI手法との違い
RAGと従来のAI手法には、いくつかの違いがあります。主な違いは、情報の取得方法と回答の生成方法です。
ファインチューニングとの違い
ファインチューニングは、既存のAIモデルを特定のタスクやドメインに特化させる手法です。新しいデータで学習させることで、モデルの性能を向上させます。
一方、RAGは、学習済みのモデルをそのまま使用し、外部の知識ベースから情報を検索して回答を生成します。製品マニュアルを更新するたびにモデルを再学習する必要がなく、ドキュメントの更新だけで回答内容を最新化できます。
プロンプトエンジニアリングとの違い
プロンプトエンジニアリングは、質問を適切に整形することで、AIからより良い回答を引き出す手法です。質問文を工夫することで、回答の精度を向上させることができます。
一方、RAGは、質問に応じて関連する情報を検索し、その情報をプロンプトに含めることで回答を生成します。プロンプトエンジニアリングでは、モデルの学習データに含まれている情報しか参照できませんが、RAGでは外部の知識ベースから最新の情報を取得できます。
情報の鮮度: ファインチューニングやプロンプトエンジニアリングでは、モデルの学習データに含まれている情報に限られます。RAGでは、外部の知識ベースから最新の情報を取得できるため、製品マニュアルが更新されれば、すぐに最新の情報に基づいた回答が可能になります。
製品マニュアルを学習する仕組み
RAGが製品マニュアルを理解する仕組みには、複数のアプローチがあります。主なアプローチとして、ベクトル化を活用する方法と、PDFを直接処理する方法があります。
アプローチ1: ベクトル化を活用する方法
従来のRAG実装では、製品マニュアルをベクトル化して検索する方法が一般的です。この方法は、大きく3つのステップに分かれます。
ステップ1: ベクトル化（Embedding）
製品マニュアルのテキストを、AIが理解できる数値のベクトル（埋め込み表現）に変換します。意味的に類似したテキストは、近い位置のベクトルとして表現されます[2]。
例えば、「この商品は室温で保管してください」と「この製品は常温保存が適しています」は、意味が似ているため、近い位置のベクトルとして表現されます。これにより、AIは意味的に類似した情報を検索できるようになります。
ステップ2: 検索（Retrieval）
顧客の質問を受け取ると、その質問もベクトル化し、製品マニュアルから意味的に類似した情報を検索します。
ベクトルデータベースを使用することで、大量のドキュメントから、質問に関連する情報を高速に検索できます。検索結果として、質問に関連する製品マニュアルの該当箇所が取得されます。
ステップ3: 生成（Generation）
検索で取得した製品マニュアルの情報を参照しながら、AIが回答を生成します。検索結果をプロンプトに含めることで、AIは製品マニュアルに基づいた正確な回答を生成できます。
アプローチ2: PDFを直接処理する方法
一部のAI API（例：Gemini API）では、PDFを直接受け取ることができます（50MB/1000ページまで）。この場合、テキスト抽出やベクトル化のステップを省略し、PDFをそのままAIに渡すことができます。
実装方法の選択: RAGの実装方法は、使用するAI APIやシステムによって異なります。ベクトル化を活用する方法と、PDFを直接処理する方法の両方が存在し、それぞれにメリットがあります。システムの要件や制約に応じて、適切な方法を選択することが重要です。
このように、RAGは製品マニュアルを直接参照しながら回答を生成するため、製品マニュアルに準拠した正確な情報提供が可能になります。実装方法は異なっても、外部の知識ベースから情報を取得し、その情報を参照しながら回答を生成するという基本思想は同じです。
接客AIでのRAG活用の重要性
接客AIでRAG技術を活用することで、製品マニュアルに準拠した正確な情報提供が可能になります。特に、薬機法対応が必要な業界や、専門的な知識に基づいた回答が求められる場合、RAG技術の重要性は高まります。
製品マニュアル準拠の重要性
誤った情報提供は、法的リスクにつながる可能性があります。製品マニュアルに記載されている内容と異なる情報を提供してしまうと、顧客に誤解を与えたり、法的な問題を引き起こしたりする可能性があります。
RAG技術を活用することで、製品マニュアルを直接参照しながら回答を生成できるため、製品マニュアルに準拠した正確な情報提供が可能になります。
最新情報への対応
製品マニュアルが更新されれば、ベクトルデータベースを更新するだけで、AIの回答も自動的に最新の情報に基づいたものになります。モデルを再学習する必要がないため、迅速に最新の情報に基づいた回答が可能になります。
従来のチャットボットでは、回答パターンを手動で更新する必要がありましたが、RAGを活用した接客AIでは、ドキュメントの更新だけで回答内容を最新化できる点がメリットです。
迅速な情報更新: 製品マニュアルが更新されれば、ベクトルデータベースを更新するだけで、AIの回答も自動的に最新の情報に基づいたものになります。モデルを再学習する必要がないため、迅速に対応できます。
よくある質問（FAQ）
Q1. RAGとチャットボットの違いは何ですか？
A. 従来のチャットボットは、あらかじめ設定された回答パターンに基づいて動作します。一方、RAGを活用したAIは、製品マニュアルなどの外部の知識ベースから情報を検索し、その情報を参照しながら回答を生成します。製品マニュアルを更新すれば、自動的に最新の情報に基づいた回答が可能になります。
Q2. ベクトルデータベースとは何ですか？
A. ベクトルデータベースは、テキストを数値のベクトル（埋め込み表現）に変換し、意味的に類似した情報を高速に検索できるデータベースです。従来のRAG実装では、製品マニュアルをベクトル化して保存し、質問に関連する情報を検索する際に使用します。ただし、一部のAI API（例：Gemini API）では、PDFを直接処理できるため、ベクトルデータベースが必ずしも必要ではありません。
Q3. 製品マニュアルを更新するにはどうすればいいですか？
A. 製品マニュアルを更新すれば、ベクトルデータベースを更新するだけで、AIの回答も自動的に最新の情報に基づいたものになります。多くの接客AIサービスでは、管理画面から製品マニュアルをアップロードするだけで、自動的にベクトル化と検索が可能になります。
Q4. RAGはすべてのAI接客システムで採用されていますか？
A. すべてのAI接客システムでRAGが採用されているわけではありません。従来のチャットボットや、プロンプトエンジニアリングを活用したシステムもあります。製品マニュアルに準拠した正確な情報提供が重要な場合は、RAGを採用したシステムを選択することをおすすめします。
Q5. RAGの精度はどのくらいですか？
A. RAGの精度は、ベクトル化の精度や検索の精度、生成モデルの性能など、様々な要因に依存します。製品マニュアルの品質や、質問の明確さも影響します。一般的に、RAGを活用することで、製品マニュアルに基づいた正確な回答が生成できるようになりますが、システムによって精度は異なります。
まとめ
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部の知識ベースから情報を検索し、その情報を参照しながら回答を生成する技術です。製品マニュアルやQAドキュメントを知識ベースとして活用することで、AIは常に最新の正確な情報に基づいて回答を生成できるようになります。
従来のAI手法（ファインチューニングやプロンプトエンジニアリング）とは異なり、RAGでは製品マニュアルを更新するだけで、AIの回答も自動的に最新の情報に基づいたものになります。製品マニュアルに準拠した正確な情報提供が重要な接客AIでは、RAG技術の活用が不可欠です。
接客AIの導入を検討している方は、RAG技術の有無を確認し、製品マニュアルに準拠した正確な情報提供が可能かどうかを判断することが重要です。また、関連記事として、「接客AIとは？導入前に知っておくべき基礎知識」や「ChatGPTと接客AIコンシェルジュの違いとは？」も参考にしてください。
参考資料・出典
[1] Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Lewis, P., et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2005.11401. https://arxiv.org/abs/2005.11401
[2] ベクトル埋め込みと意味検索
ベクトル埋め込み（Embedding）は、テキストを数値のベクトルに変換することで、意味的に類似した情報を検索できるようにする技術です。自然言語処理の分野で広く使用されています。
最終更新日：2025年12月23日
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