RAG導入で失敗しないために知っておきたい3つのポイント
前回の記事では「RAGとはなにか？」をシンプルにご紹介しました。
今回は、実際に企業やチームでRAGを取り入れるときに 押さえておきたい大事なポイント をまとめます。
「なんとなく入れてみたけど、あまり効果がなかった…」
そんな残念な結果を防ぐためのチェックリストとして活用してください。
ナレッジベースの整理がポイント
RAGは「検索した情報」をAIに渡す仕組みなので、もとの情報が乱雑だと答えも不正確になります。
- FAQやマニュアルを最新に保つ
- 重複や古い情報を整理する
- 文章はシンプルに、検索しやすい形にまとめる
✦「AIの頭を良くする」のではなく、「材料をきれいに揃える」ことが第一歩です。
回答の品質基準を決めておく
AIが出す答えは“雰囲気的には合ってる”ことが多いですが、企業利用では基準を明確にすることが重要です。
- 正確さ（事実に基づいているか）
- 簡潔さ（無駄がなく、誰にでも伝わるか）
- 一貫性（社内ルールやトーンに沿っているか）
✦「これなら現場で使える」という合格ラインを先に定義しておくと、改善サイクルが回しやすくなります。
改善サイクルを仕組みにする
RAG導入は“入れて終わり”ではありません。
- 利用ログを収集し、よく聞かれる質問を把握
- 回答が不十分だったケースを分析
- プロンプトや知識ベースを改善し、再学習
✦ このサイクルを回す仕組みを最初から設計しておくと、導入後に「結局使われなくなった…」を防げます。
まとめ
RAGを導入するときに大事なのは、
- ナレッジベースの整理
- 回答品質の基準づくり
- 改善サイクルの設計
この3つです。
技術そのものよりも「運用設計」がカギになるのがRAGの特徴です。
