社内ナレッジRAGの精度向上は専門家に相談すべき理由3選！おすすめ窓口も紹介

「社内ナレッジを活用したRAGを構築したものの、回答精度が上がらず実用化できない」とお悩みではありませんか？

PoCを繰り返しても成果が出ない場合、その原因は社内リソースやノウハウの限界にあるかもしれません。

本記事では、RAGの精度向上において専門家に相談すべき理由や、失敗しないパートナーの選び方を解説します。

プロが実践する技術的アプローチも紹介するので、プロジェクト停滞の打開策としてぜひ参考にしてください。

まずは、社内ナレッジのRAG精度向上で専門家に相談すべき理由からみていきましょう。

社内ナレッジRAGの精度向上で専門家に相談すべき理由3選

社内ナレッジを活用したRAG（検索拡張生成）の構築は、多くの企業が挑戦していますが、思ったような精度が出ずに苦戦するケースが少なくありません。 

技術的な難易度が高いRAG開発において、社内リソースだけで解決を図るよりも、実績のある専門家に相談すべき理由がいくつかあります。 

これらの理由について、具体的にどのようなメリットがあるのかを解説していきます。

理由1：PoC（概念実証）疲れから脱却し実用化を加速できるから

社内ナレッジRAGの精度向上で専門家に相談すべき理由の1つ目は、PoC（概念実証）疲れから脱却し実用化を加速できるからです。

RAG開発の現場では、検証（PoC）を繰り返しても精度が頭打ちになり、実用化に進めない「PoC疲れ」が頻発しています。 

自社だけでパラメータ調整やプロンプト改善を繰り返しても、何が正解かが見えなくなってしまうためです。 

専門家は、過去の膨大な失敗事例と成功パターンを熟知しているため、無駄な検証プロセスをスキップできます。 

経験に基づいた最短ルートを選択することで、プロジェクトの停滞を打破し、実用化までの期間を大幅に短縮できるのです。

理由2：最新トレンドに基づいた手戻りのないアーキテクチャを設計できるから

社内ナレッジRAGの精度向上で専門家に相談すべき理由の2つ目は、最新トレンドに基づいた手戻りのないアーキテクチャを設計できるからです。

生成AIやRAG周辺の技術は日進月歩で進化しており、数ヶ月前の技術がすでに古くなっていることも珍しくありません。 

社内のエンジニアだけで最新の論文を追い続け、全ての新技術を検証し続けるのは現実的に困難です。 

RAGの専門家であれば、最新の検索手法やデータベース技術に精通しており、将来的な拡張性を見据えた設計が可能です。 

初期段階で適切なアーキテクチャを構築することで、後からシステム全体を作り直すような大規模な手戻りを防げます。

理由3：社内エンジニアのリソースを開発ではなく事業活用に集中させられるから

社内ナレッジRAGの精度向上で専門家に相談すべき理由の3つ目は、社内エンジニアのリソースを開発ではなく事業活用に集中させられるからです。

RAGの回答精度を高めるための泥臭いチューニング作業に、優秀な社内エンジニアの時間を割き続けるのは得策ではありません。 

社内の人材は、システムの精度改善よりも、業務フローへの統合やUX改善など、事業価値を生み出す「活用」に集中すべきです。 

高度な専門知識が必要な「開発・改善」部分を外部の専門家に任せることで、社内のリソース配分を最適化できます。 

結果として、企業全体でのDX推進やビジネス課題の解決に、スピード感を持って取り組めるようになります。

社内ナレッジRAG精度向上ための専門家の選び方3選

RAGの精度向上を外部に依頼する場合、パートナーとなる専門家や開発会社の選び方がプロジェクトの成否を分けます。 

単に「AI開発ができる」というだけでなく、RAG特有の課題に対する深い理解と解決能力を持っているかを見極める必要があります。 

自社に最適なパートナーを選ぶために、特に重要視すべきチェックポイントは次の3点です。

それぞれのポイントについて、なぜ重要なのかを具体的にみていきましょう。

選び方1：AI開発全般ではなくRAG特有の構築・改善実績があるか確認する

社内ナレッジRAG精度向上のための専門家の選び方1つ目は、AI開発全般ではなくRAG特有の構築・改善実績があるか確認することです。

AI開発会社の中には、画像認識やチャットボットが得意でも、RAGの構築経験は浅いというケースが少なくありません。 

RAGは非構造化データの処理や検索アルゴリズムの選定など特有の技術が必要なため、必ず「RAGの実績」を確認しましょう。 

具体的には、どのようなドキュメントを扱い、どうやって精度課題を解決したかというプロセスを質問するのが有効です。 

表面的な知識だけでなく、現場での苦労や具体的な工夫を語れる専門家こそが、信頼できるパートナーといえます。

選び方2：精度などの定量的な評価指標を設計できるか見極める

社内ナレッジRAG精度向上のための専門家の選び方2つ目は、精度などの定量的な評価指標を設計できるか見極めることです。

RAGの改善プロジェクトにおいて、「精度が良くなった気がする」という感覚的な評価では、継続的な向上は望めません。 

優秀な専門家は、プロジェクトの開始段階で「何を正解とするか」を定義し、客観的な数値目標を設定します。 

回答の正確性や、関連ドキュメントの検索ヒット率（Recall/Precision）といった指標を設計できるかが重要です。 

データに基づいた定量的な評価指標（KPI）を提示できるパートナーであれば、確実な品質改善が期待できます。

選び方3：開発だけでなく運用後のMLOpsまでサポートできるかチェックする

社内ナレッジRAG精度向上のための専門家の選び方3つ目は、開発だけでなく運用後のMLOpsまでサポートできるかチェックすることです。

RAGシステムは一度構築して終わりではなく、データの追加やユーザーの利用傾向の変化に合わせて、継続的な調整が必要です。 

運用開始後もログを監視し、回答精度を維持・向上させるための仕組み（MLOps/LLMOps）が欠かせません。 

開発時のスポット対応だけでなく、運用フェーズに入ってからのモニタリングやチューニングに対応しているか確認しましょう。 

長期的な視点でシステムの成長に伴走してくれる専門家を選ぶことが、安定した社内ナレッジ活用につながります。

AI活用の専門家を探すならクラベルAIの無料相談を

ここまで専門家の必要性や選び方を解説してきましたが、自力で信頼できるパートナーを探すのは時間と労力がかかります。 

「社内ナレッジRAGの精度が上がらない」「どの開発会社に相談すればいいかわからない」とお悩みなら、ぜひクラベルAIをご活用ください。

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。

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なお、電話相談（03-6826-0562）も可能です。

社内ナレッジRAGの回答精度が上がらない主な原因3選

専門家への相談を検討すると同時に、なぜ現在のRAGシステムで精度が出ないのか、その技術的な原因を知っておくことも大切です。 

多くの場合、LLM（生成AI）自体の性能ではなく、その前段階であるデータの準備や検索の仕組みにボトルネックが存在します。 

RAGの回答精度を低下させる主な原因として、次の3点が挙げられます。

これらの原因がどのように回答に悪影響を及ぼすのか、順番にみていきましょう。

原因1：PDF解析ミスやノイズ混入などデータ前処理が不足している

社内ナレッジRAGの回答精度が上がらない主な原因の1つ目は、PDF解析ミスやノイズ混入などデータ前処理が不足していることです。

RAGの回答精度は、参照するデータの品質に大きく依存するため、不適切なデータは致命的な精度の低下を招きます。 

特に社内ドキュメントで多いPDFは、ヘッダーやフッター、図表などが混ざり込みやすく、文脈が分断される原因になります。 

また、古い情報や重複したデータが残っていると、AIが誤った情報を参照して嘘の回答を生成しかねません。 

適切なデータクレンジングと構造化が行われていないことこそが、多くのRAGプロジェクトで精度が上がらない根本原因です。

原因2：キーワード検索とベクトル検索の使い分けを誤っている

社内ナレッジRAGの回答精度が上がらない主な原因の2つ目は、キーワード検索とベクトル検索の使い分けを誤っていることです。

RAGでは文章の意味を理解する「ベクトル検索」が主流ですが、これだけでは対応できない検索ニーズも存在します。 

ベクトル検索は「意味の近さ」を探すのは得意ですが、製品型番や専門用語などの「完全一致」を探すのは苦手だからです。 

ユーザーが特定の型番について聞いているのに、類似製品の情報を引っ張ってきてしまい、誤回答につながるケースがあります。 

検索手法の特性を理解せず、ベクトル検索にすべてを任せてしまうことが、精度の壁を作る一因となっています。

原因3：プロンプトの指示やコンテキスト長の制限を考慮できていない

社内ナレッジRAGの回答精度が上がらない主な原因の3つ目は、プロンプトの指示やコンテキスト長の制限を考慮できていないことです。

検索によって適切なドキュメントを取得できたとしても、LLMへの指示（プロンプト）が曖昧だと正しい回答は生成されません。 

「以下の情報を基に答えて」という単純な指示だけでは、情報が矛盾した場合の判断基準がわからず、AIが混乱してしまいます。 

また、LLMに入力できる文字数（コンテキスト長）には上限があるため、情報を詰め込みすぎると重要な部分が切り捨てられます。 

プロンプトエンジニアリングの不足や、コンテキスト管理の甘さが、最終的な回答品質を下げているのです。

社内ナレッジRAGの精度向上のためのアプローチ3選

前述した原因を解消し、RAGの精度を飛躍的に高めるためには、高度な技術的アプローチを採り入れる必要があります。 

RAG開発の上級者や専門家が実践している手法を知ることで、今後の改善の方向性が見えてくるはずです。 

精度向上に特に効果的なアプローチとして、次の3つの手法を紹介します。

これらの手法が、どのように機能し精度を改善するのかを解説します。

アプローチ1：ハイブリッド検索とリランク導入で関連ドキュメントを抽出する

社内ナレッジRAGの精度向上のためのアプローチ1つ目は、ハイブリッド検索とリランク導入で関連ドキュメントを抽出することです。

検索精度の大幅な改善が期待できる手法として、ハイブリッド検索とリランク（Rerank）の組み合わせが非常に有効です。

意味検索（ベクトル）と単語一致検索（キーワード）を併用し、双方のメリットを活かしてドキュメントを収集します。 

さらに、集めたドキュメントをAIが再評価して並び替える「リランク」を行うことで、最も関連性の高い情報を抽出できます。 

この工程を経ることで、LLMに渡す情報の質が高まり、最終的な回答の正確性が大きく向上するのです。

アプローチ2：Ragasなどのフレームワークを用いて自動評価システムを構築する

社内ナレッジRAGの精度向上のためのアプローチ2つ目は、Ragasなどのフレームワークを用いて自動評価システムを構築することです。

継続的な改善サイクルを回すためには、人間による目視確認ではなく、自動化された評価システムが必要です。 

「Ragas」などの評価フレームワークを活用すれば、回答の正確性や関連性を、別のLLMを使って自動的に採点できます。 

手作業での確認コストを削減しながら、修正前後のスコアを定量的に比較できるため、効率的なチューニングが可能になります。 

自動評価の仕組みを導入することは、RAGの実用化に向けた開発スピードを上げるうえで極めて重要な要素といえるでしょう。

アプローチ3：クエリ拡張やHyDEといったAdvanced RAG技術を導入する

社内ナレッジRAGの精度向上のためのアプローチ3つ目は、クエリ拡張やHyDEといったAdvanced RAG技術を導入することです。

ユーザーが入力する質問文は、常に明確であるとは限らず、言葉足らずであったり曖昧だったりすることが多々あります。 

そこで、LLMを使って質問文を検索しやすい形に書き直す「クエリ拡張」などのAdvanced RAG技術を導入します。 

また、質問に対する「仮想的な回答」を先に生成して検索を行う「HyDE」という手法も、検索精度向上に効果的です。 

ユーザーの意図をAIが補完することで、検索クエリとドキュメントのギャップを埋め、的確な回答を引き出せます。

社内ナレッジRAGの精度向上のために専門家への相談を活用しよう

社内ナレッジを活用したRAGシステムは、業務効率化の強力な武器になりますが、その構築には高度な専門性が求められます。 

データの前処理から最新の検索アルゴリズムの選定まで、自社だけで全ての課題を解決しようとすると膨大なコストがかかります。 

試行錯誤に時間を費やすよりも、実績のある専門家に相談し、確実な技術支援を受けることが成功への近道です。 

どの専門家に相談すべきかわからない方は、ぜひクラベルAIを活用して最適なパートナーを見つけ、高精度なRAGシステムを実現してください。

RAGの精度向上に関するよくある質問

最後に、RAGの精度向上に関するよくある質問を紹介します。

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