思い通りにならないAI

生成AIを導入したのに、なぜか思ったような結果が得られない…。そんな経験はありませんか？AIは進化を続ける一方で、活用する私たちの側も試行錯誤が求められています。特に企業においては、社内情報を整理するほど目的の答えに辿り着けなくなる「RAGの沼」にハマるケースも少なくありません。多くの企業が生成AIを武器にしようとしていますが、その真価を引き出すには正しい導入と運用が必要です。

RAGとは何か？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、「検索」「拡張」「生成」の頭文字を取った技術で、生成AIに独自情報を与えることで回答の精度を上げる手法です。インターネット上の知識だけでなく、社内マニュアルや業務データなどを取り込むことで、より業務に即した回答を得ることが可能となります。しかし、期待する結果が得られない場合は、その提供リソースの質や構造自体が原因かもしれません。

ChatGPTだけじゃない選択肢

現在、生成AIとして多くの大規模言語モデル（LLM）が存在しています。OpenAIのChatGPTをはじめ、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLLaMA、Mistral、Cohere、さらにはAlibabaやBaiduなど、中国系ベンダーも参入しています。それぞれに強みがあり、RAGに適したモデルも存在します。たとえばCohereのCommand R+や、MistralのMixtralなどが該当します。目的に応じてLLMを選び、最適な環境を整えることが重要です。

社内AI、成功の条件

セキュリティの観点から社内情報をインターネットに出せない企業もあるでしょう。その場合、オンプレミス環境（社内ローカル）に生成AIを構築するという選択肢もあります。たとえば、TinyLLaMAやPhi-2のような軽量モデルから、Nous HermesやMixtralなどの対話・RAG対応モデルまで、多くの選択肢があります。これらを活用すれば、外部にデータを出さずにAIの恩恵を得ることも可能です。必要なのは、自社の目的と環境に適した判断力です。

まとめ

生成AIはあくまで「道具」に過ぎません。AIを導入したからといって、目的が自動的に達成されるわけではありません。課題を定義し、適切な情報を整備し、それを使いこなす力が必要です。RAGがうまくいかないと感じたら、その原因はリソースや設計のミスマッチにあるかもしれません。

提供リソースをどのように整理するのがAIに理解してもらいやすいか、これが企業でAIを活用するためのポイントになります。もし、RAGで沼ってるなら抜本的に仕組みを変えたほうがいいかもしれません。ツールや仕組みが適正かどうかは、ぜひ20年以上システムと友達のアタラキシアDXに聞いてみてくださいね。