RAG精度改善ホワイトペーパーを公開しました

「必要な情報が社内に散在し、欲しい知識にすぐにアクセスできない」

「誰に聞けばいいかわからない」――。

昨今、社内の問い合わせ対応やナレッジ管理の効率化・高度化を目的とした生成AIの活用への期待が高まっており、特に生成AIに社内ドキュメントなどを検索・参照させるための「RAG (Retrieval Augmented Generation)」の技術が注目されています。

こうした背景の中、RAGを活用したPoCが多くの企業で立ち上がっていますが、一方で、実際には業務で利用できるような十分な精度が得られず、「PoC止まり」に陥るケースが数多く発生しています。

そこで弊社は、RAGの実用化における課題を解決する「RAG精度改善ソリューション」 のホワイトペーパー を公開しました。

なぜ多くのRAGが失敗するのか？

多くの企業が取り組み、一見簡単そうにも見えるRAGの導入が失敗しやすい背景には、大きくデータ・アルゴリズム・ユーザー体験の3つの落とし穴があります。

例えば、RAGで検索の対象とする社内のドキュメントには、画像や図表などの「非構造データ」が多く含まれています。こうした情報は人間には簡単に読み取れる一方、AIにとっては読みづらく、「構造化」と呼ばれる適切な処理を行わないと、十分な検索・回答精度を得ることができません。

ACESのアプローチ：PoCで止まらないRAGへ

実務で使えるRAGを実現するためには、こうした課題を正しく理解し、的確に打ち手を講じることが不可欠です。

本資料では、

•  複雑なレイアウトや図表を含む資料も扱える高精度なデータ整形・構造化技術
• 個社の業務やデータの特性に沿った専門家チームによる高度なチューニング
• ユーザーの曖昧な質問にも対応できるAgentic RAGによる意図把握

を組み合わせることで、“PoCで終わらない、現場で使われるRAG” を実現するACESのソリューションを解説します。

また、

• 元々1~2割の精度だったRAGシステムを、9割以上の精度にまで改善して本番化した事例
• 高精度なRAGシステムを実装し、数万時間の工数削減を実現した事例

など、実際の精度改善・業務効率化の事例についても紹介しています。

ACESでは、まずは小規模な診断・検証から、本格的な導入まで、企業様の状況やニーズに応じて最適な解決策をご提供し、事業成果につながる本番導入まで、一気通貫で着実に伴走いたします。

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本記事でご紹介した内容をさらに詳しく解説したホワイトペーパー「RAG精度改善ソリューション」を公開しています。
ぜひ以下からご覧ください。

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