AIの誤回答をなくす！ ナレッジ活用を変えるドリルダウンRAGとは？

こんにちは。今回は、SolutionDeskの最大の特徴ともいえる「ドリルダウンRAG」についてご紹介します。生成AIの活用が進む中で、「AIが適切な回答をしてくれない」「社内の情報をうまく活かせない」といった課題を感じたことはありませんか？ そんな悩みを解決するのが「RAG（ラグ）」という技術です。そもそも「RAG（ラグ）って何？」と思った方もいるかもしれませんが、難しく感じる必要はありません。この記事では、RAGの基本的な仕組みから、今回ご紹介する「ドリルダウンRAG」、そしてその具体的な活用シーンまで、できるだけわかりやすく解説していきます。AI活用に興味のある方は、ぜひ最後まで読んでみてください。

そもそも「RAG」って何？

ラグ（RAG）は、Retrieval Augmented Generationの略称で、大量のデータベースから必要な情報を検索し（Retrieval）、その結果をもとに回答を生成（Generation）するという仕組みです。たとえば、企業が持つ社内マニュアルや規定集などの独自情報を取り込み、それをもとにAIが回答を作ることができるというわけです。

これだけ聞くと、「じゃあ従来の生成AIと何が違うの？」と思われるかもしれません。ポイントは、回答の土台となるデータが自社独自のものであること。一般的な生成AIは、インターネット上の大規模データをもとに学習していますが、RAG方式なら企業が持つマニュアルや製品情報、FAQといったデータを活用するため、回答の精度や正確性を高められるというメリットがあります。現時点において業務で生成AIを活用する最も有効な手法として研究者からも推奨されている方式です。

 

一般的な「RAG」の課題

ただ、このRAG方式にも気をつけたい点があります。それは、情報が混在すると間違いが起こりやすいということ。たとえば、社内の製品Aと製品Bの情報が混在している状態で検索すると、本来はAに関する回答を出したいのに、Bの方の情報から回答してしまうというリスクがあるんです。
「最新の製品Aについて質問しているのに、なぜか古いB製品の回答が出てくる…」なんて事態は、AIが間違った情報を参照してしまった典型例。これでは「AIが嘘をついた！」と見なされても仕方がありません。

AIが誤情報を採用してしまう原因の一つは、検索精度です。せっかく良い仕組みを用意しても、取り出したデータが正しくなければ、回答の品質も下がってしまいます。そこで登場するのが、今回ご紹介する「ドリルダウンRAG」という技術なんです。

ドリルダウンRAGの仕組みと特徴

ショッピングサイトの「絞り込み検索」をイメージしてみよう

「ドリルダウン」という言葉、みなさんは聞いたことがありますか？　プログラミングやデータ分析の文脈でよく耳にするかもしれませんが、実はショッピングサイトの条件絞り込みもドリルダウンの一種なんです。
たとえば、ネットで洋服を買うとき、「カテゴリー」→「サイズ」→「色」→「価格帯」といった順番で絞り込んでいくと、最終的には「自分が欲しい商品」にたどり着きますよね。これをAIのRAG機能に取り入れたのがドリルダウンRAGです。

ドリルダウンRAGはここが強い！

😊自動収集でいつでも“最新データ”を活用

RAGを活用するうえで、AIに誤回答をさせないためには検索精度とデータの鮮度が非常に重要です。ドリルダウンRAGなら、CSVファイルでの一括登録はもちろん、社内ファイルサーバーやウェブページなどから自動で情報を収集できるため、常に新しいデータを準備しやすいのが特長です。少ない工数で最新情報をデータベースに反映し続けることができ、回答の正確性を高い水準で保ちます。

😊タグで必要な情報をサクッと検索

製品名や型番、バージョンなどのタグを使うことで、AIが探す範囲を柔軟にコントロールできるのが特徴です。たとえば「製品Aの最新版だけ」など絞り込んでおけば、製品Bや古いデータを誤って抽出するリスクを大幅に削減できます。

😊より正確で早い回答が期待できる

情報を段階的に絞り込むので、不要なデータまで参照してしまう可能性がぐっと下がります。その結果、回答までの時間も短くなり、かつ正確性が向上するのです。

具体的な利用シーン

例えば、コールセンターやサポートデスクでの導入がわかりやすいかもしれません。多くの企業では製品やサービスごとに膨大なマニュアルやQ&Aリストが存在しますが、それらには似たような情報が混ざっていることも少なくありません。
ドリルダウンRAGを導入すれば、製品カテゴリや型番といったタグをもとに必要なドキュメントを瞬時に検索し、AIがその内容をまとめて返してくれます。さらに、古い資料にはフラグを立てて「これは参照不要」と指定しておけるので、使うべきでない情報を参照するリスクを軽減できます。

実際に、「製品Aの2025年モデルに関する最新のFAQだけを参照する」というように、条件を丁寧に設定しておけば、サポート担当者が誤情報を伝えてしまう心配はかなり少なくなるはずです。

まとめ：ドリルダウンRAGで情報活用を次のレベルへ

RAGの基本は、外部データベースから必要な情報を取り出してAIが回答を作るという仕組み。
一方で、ドリルダウンRAGはショッピングサイトなどでもおなじみの「段階的な絞り込み検索」を取り入れることで、RAGの弱点でもある「誤情報の混在」を最小限に抑えられるのが大きな魅力です。

　・自動収集でいつでも“最新データ”を活用
　・タグを使って自在に検索範囲をコントロール
　・古いデータをAIが拾わないように管理できる

これらの機能を組み合わせれば、企業が持つ膨大な独自データを有効活用し、正確かつスピーディな回答を提供できるようになります。

「AIを導入したいけど、誤った情報が混ざるのは怖い」「人手では管理しきれない量のドキュメントがある」という課題をお持ちの方は、ぜひSolutionDeskに搭載のドリルダウンRAGの活用を検討してみてください。

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