投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用において、RAG（検索拡張生成）は企業独自のデータを活用するための標準的なアーキテクチャとなりましたが、多くのプロジェクトがPoC（概念実証）の壁を越えられずにいます。本稿では、RAGを単なる「検索ツール」ではなく「多段階のデータエンジニアリング課題」として捉え直し、日本企業が実用的なシステムを構築するために直視すべきプロセスと品質管理について解説します。
「とりあえずRAG」で失敗する理由
現在、多くの日本企業が社内ドキュメント検索やカスタマーサポートの自動化を目指し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の導入を進めています。しかし、初期のデモではうまく動いていたシステムが、いざ本番データを投入すると「回答精度が低い」「関係のない情報を参照する」といった問題に直面するケースが後を絶ちません。
その根本的な原因は、RAGを「検索エンジンとLLM（大規模言語モデル）を繋げば完成するシンプルな仕組み」と誤解している点にあります。今回参照した議論でも指摘されている通り、RAGの本質は「検索＋LLM」ではなく、複雑かつ多段階にわたる「データエンジニアリングの問題」です。回答の生成部分はプロセスの最後の1ステップに過ぎず、その前段階にあるデータの処理品質こそが、システムの成否を握っています。
RAGライフサイクルの実像：多段階のデータ処理
実用レベルのRAGシステムを構築するためには、以下のような多層的なデータパイプラインを設計・運用する必要があります。
まず、「データ取り込みと前処理」です。日本企業のドキュメントは、複雑なレイアウトのPowerPointや、図表が含まれたPDF、あるいは「Excel方眼紙」のような特殊な形式で管理されていることが一般的です。これらを単にテキスト抽出するだけでは、文脈が失われます。表構造を維持したままテキスト化する、あるいは画像として認識させるといった高度なパース処理（構造解析）が求められます。
次に、「チャンキング（分割）」と「エンベディング（ベクトル化）」です。長いドキュメントをどの単位で区切るかは、検索精度に直結します。日本語の場合、意味の切れ目を正確に捉える必要があり、英語圏のツールをそのまま適用するだけでは不十分な場合があります。また、業界用語や社内用語を正しく理解できるエンベディングモデルの選定も重要です。
そして、「リトリーバル（検索）とリランキング（順位付け）」です。ベクトル検索は「意味の近さ」を探すのに長けていますが、キーワードの一致度を重視すべき場面もあります。ハイブリッド検索（ベクトル検索＋キーワード検索）の実装や、検索結果をLLMに渡す前に再評価して並び替えるリランキングの工程を入れることで、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを低減させることができます。
日本企業特有の課題と「暗黙知」の壁
RAG構築において、日本企業は特有の難しさを抱えています。それは、業務マニュアルや規程類が「読み手のリテラシーに依存した曖昧な記述」になっていることが多い点です。「よしなに計らう」文化や、ドキュメントに書かれていない「暗黙知」が業務の前提となっている場合、いかに高性能なRAGを組んでも、元データに正解がなければAIは回答できません。
また、セキュリティと権限管理（ACL）も重要な論点です。RAGを導入することで、本来閲覧権限のない社員が、AIを通じて人事情報や経営機密を引き出せてしまうリスクがあります。データソースごとのアクセス権限をベクトルデータベース側でも継承・制御する仕組みは、技術的な難易度が高く、実装のボトルネックになりがちです。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと実務的な課題を踏まえ、日本企業がRAG活用を進めるための要点を整理します。
1. AIモデルより「データ整備」への投資を優先する
最新のLLMモデルを追いかけるよりも、社内ドキュメントの構造化、古いPDFのテキスト化、ファイル名の規則化など、地道なデータ整備（データエンジニアリング）にリソースを割くことが、結果としてRAGの精度向上への近道です。
2. 「魔法」ではなく「システム」として運用体制を組む
RAGは一度作って終わりではありません。日々追加されるドキュメントの更新フロー、回答精度のモニタリング、利用者のフィードバックに基づくチューニングなど、継続的なMLOps（機械学習基盤の運用）体制が必要です。これをSIer任せにせず、社内でオーナーシップを持って管理できるかが鍵となります。
3. 業務プロセスの可視化とセットで考える
AIに答えさせる前に、「その業務ルールは明文化されているか」を見直してください。RAG導入は、社内のナレッジマネジメントの不備をあぶり出す良い機会でもあります。AI導入をきっかけに、属人化していた業務知見を形式知化することが、組織全体の生産性向上につながります。