投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が進む中、多くの日本企業が直面しているのが「RAG（検索拡張生成）」の精度とスケーラビリティの課題です。小規模な実証実験（PoC）ではうまくいったシステムが、なぜ全社導入の段階で失敗するのか。その原因は、RAGを単なるLLMの付加機能と見なし、データ基盤としての設計を疎かにしている点にあります。本記事では、RAGを大規模運用するための視点と、日本企業が取るべき具体的なアプローチを解説します。
RAGの「PoC疲れ」とスケーラビリティの壁
日本国内でも、社内ナレッジの検索や問い合わせ対応の自動化を目指し、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の導入を進める企業が増えています。特定のドキュメントを数件読み込ませて回答させるだけの小規模な実証実験（PoC）であれば、比較的容易に高い精度の結果が得られます。しかし、いざ対象を全社のファイルサーバーやWikiへと拡大した途端、回答精度が著しく低下したり、応答速度が遅延したりするケースが後を絶ちません。
InfoWorldの記事「How to build RAG at scale」でも指摘されている通り、RAGがスケールしない最大の理由は、組織がこれを「LLMの一機能」として軽く扱ってしまっていることにあります。実際には、RAGを大規模に運用するためには、LLMそのものよりも、その背後にあるデータパイプラインや検索インフラの設計が成功の鍵を握っています。
「LLMの機能」ではなく「データプラットフォーム」への転換
RAGを成功させるためには、マインドセットの転換が必要です。単に「PDFをベクトルデータベースに入れて、LLMに渡す」という単純な処理ではなく、堅牢なデータプラットフォームとして捉える必要があります。具体的には以下の要素が不可欠です。
- 継続的なデータパイプライン：ドキュメントは日々更新されます。古い情報が回答に含まれないよう、データの取り込み（ETL）からインデックス化までを自動化し、鮮度を保つ仕組みが必要です。
- ハイブリッド検索の実装：ベクトル検索（意味検索）だけでは、専門用語や製品型番などの完全一致検索に弱い傾向があります。日本企業の業務では正確なキーワードマッチも重要視されるため、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索や、リランク（再順位付け）の仕組みが実務上必須となります。
日本企業特有のデータ環境と前処理の重要性
日本企業におけるRAG構築で最も泥臭く、かつ重要なのが「データの前処理」です。欧米企業と比較して、日本企業では以下のような特徴的なデータ環境が見られます。
- 「神エクセル」や複雑なレイアウト：構造化されていないExcel帳票や、図表が入り混じったPowerPoint資料がナレッジの主体であることが多々あります。これらをそのままテキスト化しても、LLMは文脈を理解できません。
- 紙文書のPDF化：スキャンされただけの画像PDFも多く、OCR（光学文字認識）の精度がRAGの回答精度に直結します。
RAG構築の工数の8割は、こうした非構造化データをいかにきれいに整形し（チャンキング）、意味のある単位で保存するかに費やされるべきです。ここを疎かにしてプロンプトエンジニアリングだけで解決しようとしても、限界があります。
セキュリティと権限管理（ACL）の複雑化
全社規模でRAGを展開する際、避けて通れないのが「誰がどの情報にアクセスできるか」という権限管理（ACL：Access Control List）の問題です。
例えば、「役員会議事録」や「人事評価データ」などが誤って検索対象に含まれてしまい、一般社員がAIを通じてそれらの情報を引き出せてしまうリスクがあります。日本企業は組織階層や部署ごとの情報統制に厳格な傾向があるため、データソース側の権限設定をベクトルデータベース側にも正確に同期させる仕組みが不可欠です。これは技術的に難易度が高い部分ですが、コンプライアンス遵守の観点からは妥協できないポイントです。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と国内の課題を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアが意識すべき点は以下の3点に集約されます。
- 「AI導入」ではなく「データ基盤整備」への投資：
RAGの精度向上は、AIモデルの性能よりも、社内データの整理・構造化に依存します。AIプロジェクトとして予算を組むだけでなく、長期的なデータマネジメントの一環として取り組む必要があります。 - ベンダー任せにしない評価指標の確立：
「なんとなく便利そう」で終わらせず、RagasやTruLensなどの評価フレームワークを用いつつ、自社業務に即した「正解データセット」を作成し、回答精度を定量的にモニタリングする体制（MLOps/LLMOps）を内製、あるいはパートナーと共同で構築すべきです。 - 過度な期待のコントロールとリスク管理：
「100%正確な回答」を保証することは不可能です。ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを前提とし、回答の根拠となるドキュメントへのリンクを必ず提示させるUI設計や、最終確認は人間が行う業務フローの整備が、日本企業の品質基準を満たすためには求められます。