課題解決Goldfireコラム社内情報活用へ生成AI適用、その課題

2025年4月社内情報活用へ生成AI適用、その課題

社内情報活用の為に生成AIを利用しようとする場合に、RAGというアプローチがとられることが増えています。RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識を検索して取得し、生成AIに与えることで、より豊かで正確な出力を目指すアプローチです。生成AIのモデルパラメータを追加学習（ファインチューニング等）させることなく回答生成に用いる知識を広げられるため、社内情報という特化した領域に対して既存の高性能な生成AIモデルを適用できるわけです。

一方で、社内情報に適用する場合には、いくつかの課題・問題点が指摘されています。代表的には、以下の問題点があります。

1. 検索精度の問題

• 検索の質：ノイズが多い検索結果は生成される回答の質に大きく影響します。
• クエリの質：いくら検索精度が良くても、ユーザーの質問に対して適した検索クエリに変換できていなければ、不適切な回答を生成してしまいます。

2. 与える知識の制限

• 生成AIに与えることができる情報には制限があるため、多くの検索結果が得られた場合「その中からどれを選択するのか」という重要な問題が発生します。

3. 一貫性と推論の限界

• 得られた情報に矛盾する内容や異なる文脈が含まれている場合、回答が曖昧になる可能性があります。

4. セキュリティとプライバシーの問題

• 検索で取得した情報が、機密情報や個人情報、更には質問したユーザーには開示できない情報が含まれないようにしないと、情報漏洩やセキュリティ事故のリスクが有ります。

5. 運用と保守の複雑さ

• 社内情報はどんどん追加更新されますが、その度にインデックスの更新が必要となり、運用面の負荷が高く、適切な配慮が必要です。
• 検索、クエリ生成、および生成AIへ渡す情報、これらのチューニングが必要であり、最適化は容易では有りません。

6. 既存の社内情報の多様性

• システムの乱立：「A部署では○○というシステムに文書を格納しているが、B部署では△△というシステムに文書を格納している」といった状況に対応できないと、生成される回答に偏りが生じます。

RAGは社内情報活用にはとても効果的なアプローチですが、いくら性能の良い生成AIモデルを用いても不十分であり、実際適用しようとすると上記のような多くの問題に直面します。

特に検索精度の問題はRAGにとって本質的であり、RAGを活用する場合には精度の高い検索エンジンを選択することが不可欠です。しかしいくら検索精度が高くても運用に手間を要したり、一部の情報しか対象にできないのでは困りますし、情報セキュリティもおろそかにするわけにはいきません。

さて、Goldfireはその検索精度では群を抜くリサーチツールであり、多くのメジャーなシステムのドキュメント対象にできると共に、アクセス権等のセキュリティ面も考慮できます。更には社内情報更新時のメンテナンスも手間いらずです。これをRAGに利用しない手はないのでは…。それが Goldfire Chat です。

Goldfire Chatは、高い検索精度・セキュリティへの配慮・多様な情報源への対応・メンテナンスの容易さといったGoldfireの特長はそのままで、クエリ生成と生成AIに与える知識のフィルタリングがチューニングされ、Goldfireを利用すればすぐさま社内情報活用に生成AIを利用できるソリューションとなっています。是非一度、お問合せ下さい。

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