RAGの精度改善・チューニング業者の選び方5選！失敗しないポイントと依頼のメリットを解説

社内データを活用した生成AI（RAG）を導入したものの「回答の精度が低い」「ハルシネーションが減らない」といった課題を抱えていませんか？

RAGの実用化には、高度なチューニングと専門的な知見が不可欠です。

この記事では、RAGの精度改善における失敗しない業者の選び方や、専門家に依頼するメリットについて詳しく解説します。

まずは、RAGの精度改善・チューニングが社内でうまくいかない原因からみていきましょう。

＞AI活用のことをクラベルAIで相談する

RAGの精度改善・チューニングが社内でうまくいかない原因3選

多くの企業が自社でRAG構築に挑みますが、期待した精度が出ずにプロジェクトが停滞するケースは少なくありません。

その背景には、技術的な専門知識の不足や、データ処理の複雑さが関係しています。

これらの原因について、具体的に何が問題なのかを解説します。

原因1：データのクレンジングやチャンキングなど前処理が不適切だから

RAGの精度改善・チューニングが社内でうまくいかない原因の1つ目は、データのクレンジングやチャンキングなど前処理が不適切だからです。

RAGは読み込ませるデータの質が回答精度に直結するため、不要な文字の削除（クレンジング）や、文脈を考慮した適切な分割（チャンキング）が必須となります。

この前処理が雑だと、AIは関連性の低い情報を参照してしまい、的確な回答を生成できません。

原因2：ベクトル検索などの検索アルゴリズムの最適化が不足しているから

RAGの精度改善・チューニングが社内でうまくいかない原因の2つ目は、ベクトル検索などの検索アルゴリズムの最適化が不足しているからです。

ユーザーの質問意図と社内データを正しく紐付けるには、最適な埋め込みモデル（Embedding）の選定や、ハイブリッド検索（キーワード検索+ベクトル検索）の導入が必要です。

社内リソースだけでは、この高度な検索ロジックの調整に対応しきれない場合が多くあります。

原因3：LLMへの指示出し（プロンプトエンジニアリング）の精度が低いから

RAGの精度改善・チューニングが社内でうまくいかない原因の3つ目は、LLMへの指示出し（プロンプトエンジニアリング）の精度が低いからです。

検索した情報を元に回答を作成する際「事実のみに基づいて答えてください」といった具体的な制約や指示（プロンプト）が不十分だと、AIが勝手に情報を付け足してしまうことがあります。

プロンプトは試行錯誤が必要であり、経験値が不足していると最適解に辿り着くのに時間がかかります。

＞AI活用のことをクラベルAIで相談する

RAG精度改善・チューニング業者の選び方5選

RAGの精度課題を解決するには、実績と技術力のある専門業者（ベンダー）に依頼するのが近道です。

とはいえ、数ある業者の中から自社に合ったパートナーを見つけるのは容易ではありません。

失敗を防ぐために確認すべきこれら5つのポイントについて、それぞれ解説していきます。

選び方1：特定のLLMに縛られず最適なモデル選定と提案ができるか

RAG精度改善・チューニング業者の選び方1つ目のポイントは、特定のLLMに縛られず最適なモデル選定と提案ができるかです。

ChatGPT・Claude・Geminiなど、LLMにはそれぞれ特性やコストパフォーマンスの違いがあります。

特定のモデルしか扱えない業者ではなく、自社の課題や予算に合わせて複数の選択肢からベストなモデルを提案してくれる業者を選ぶことが重要です。

選び方2：PoC止まりではなく実運用での精度改善実績が豊富にあるか

RAG精度改善・チューニング業者の選び方2つ目のポイントは、PoC（概念実証）止まりではなく実運用での精度改善実績が豊富にあるかです。

「とりあえず作ってみた」というPoCの実績だけでなく、実際に業務フローに組み込み、継続的に精度を改善して成果を出した事例があるかを確認する必要があります。

実運用におけるトラブルシューティングの経験値は、プロジェクトの成功率を大きく左右します。

選び方3：RAG独自の評価指標（Ragasなど）を用いた定量的評価ができるか

RAG精度改善・チューニング業者の選び方3つ目のポイントは、RAG独自の評価指標（Ragasなど）を用いた定量的評価ができるかです。

精度の良し悪しを「なんとなく良くなった」という感覚で判断するのではなく、「Ragas」などのフレームワークを用いて数値で示せる業者は信頼できます。

定量的評価ができれば、改善のPDCAサイクルを論理的かつ高速に回すことが可能になります。

選び方4：業界特有の専門用語や社内ナレッジへの理解と学習ノウハウがあるか

RAG精度改善・チューニング業者の選び方4つ目のポイントは、業界特有の専門用語や社内ナレッジへの理解と学習ノウハウがあるかです。

医療・金融・製造など、専門性が高い分野では、一般的なLLMの知識だけでは対応できないケースが多々あります。

専門用語への理解を深めるためのモデル調整やファインチューニングのノウハウを持つ業者が望ましいです。

選び方5：セキュリティ要件を満たしたアーキテクチャ設計が可能か

RAG精度改善・チューニング業者の選び方5つ目のポイントは、セキュリティ要件を満たしたアーキテクチャ設計が可能かどうかです。

社内データを扱うRAGでは、情報漏えいリスクへの対策が最優先事項となります。

Azure OpenAI Serviceなどのセキュアな環境構築や、個人情報のマスキング処理など、企業のセキュリティポリシーに準拠した提案ができるかどうかを必ず確認しましょう。

＞AI活用のことをクラベルAIで相談する

RAGの精度改善を専門業者に依頼するメリット2選

自社開発にこだわらず専門業者に依頼することは、結果としてコスト削減やプロジェクトのスピードアップにつながります。

プロの知見を活用することで、次のような大きなメリットが得られます。

業者への依頼がどのような価値をもたらすのか、順番にみていきましょう。

メリット1：最新技術を採り入れたチューニングで回答精度が飛躍的に向上する

RAGの精度改善を専門業者に依頼するメリットの1つ目は、最新技術を採り入れたチューニングで回答精度が飛躍的に向上することです。

AI技術は日進月歩であり、GraphRAGやAdvanced RAGといった新しい手法が次々と登場しています。

専門業者は常に最新トレンドをキャッチアップしているため、自社だけでは実装が難しい高度な技術を用いて、精度の壁を突破できます。

メリット2：開発リソースを節約しコア業務へのリソース集中が可能になる

RAGの精度改善を専門業者に依頼するメリットの2つ目は、開発リソースを節約しコア業務へのリソース集中が可能になることです。

RAGのチューニングには膨大な工数と試行錯誤が必要となり、社内エンジニアのリソースを圧迫しがちです。

開発部分をアウトソースすることで、社内メンバーはAI活用による業務フローの再設計や、本来のコアビジネスに専念できるようになります。

＞AI活用のことをクラベルAIで相談する

RAGの精度改善に関する相談ならクラベルAI

RAGの精度改善は専門性が高く、自社だけで最適なパートナーを見つけるのは困難です。

「どの業者が自社の業界に強いのかわからない」「適正な費用感が知りたい」といったお悩みをお持ちの方は、ぜひ「クラベルAI」にご相談ください。

クラベルAIは、AI活用の第一相談所として、AIの活用を考えている方と専門家とのマッチングサービスを展開しています。

AI活用における「誰に・何を・どう聞けばいいの？」というところからAIを使った大規模開発まで、何度でも無料で相談可能。

AI活用のことで何か気になることがある方は今すぐご相談ください。

なお、電話相談（03-6826-0562）も可能です。

＞AI活用のことをクラベルAIで相談する

RAGの精度改善・チューニングは専門業者に依頼しよう

RAGの精度改善には、適切なデータ前処理、検索アルゴリズムの選定、そしてプロンプトエンジニアリングといった多岐にわたる専門知識が必要です。

社内リソースだけでこれらの課題を解決しようとすると、多くの時間と労力を浪費してしまう可能性があります。

実績豊富な専門業者を選ぶことで、確実な精度向上が見込めるだけでなく、セキュリティリスクの低減や開発スピードの短縮といったメリットも享受できます。

自社の課題に合ったパートナーを見つけ、RAGの実用化を加速させてください。

もし、信頼できる専門家探しにお困りであれば、ぜひクラベルAIをご活用ください。

AI活用に関することならなんでも、何度でも無料で相談可能です。

AI活用における「誰に・何を・どう聞けばいいの？」というところからAIを使った大規模開発まで、AI活用のことで何か気になることがある方は今すぐご相談ください。

＞AI活用のことをクラベルAIで相談する

RAGの精度改善・チューニング業者の選び方に関するよくある質問

最後に、RAGの精度改善・チューニング業者の選び方に関するよくある質問を紹介します。

＼AIの導入・開発・相談なら【クラベルAI】に相談しよう！／

【AI活用】の第一相談所「クラベルAI」の詳細をみにいく！