おーちゃん （笑）全然違いますよ。RAGはRetrieval-Augmented Generationの略で、”検索して補強した生成”って意味なんですけど、ぶっちゃけ略語より実態を説明したほうが早い。

おーちゃん 要は、”社内の資料をAIに読み込ませて、その情報を使って答えてくれるAI”ですよ。たとえばコッシーさんの事務所に、税務相談に使う社内マニュアルとか、よくある質問集とかありますよね。それをAIに読み込ませると、”このケースはどう処理するんだっけ？”って聞いたときに、そのマニュアルを参照しながら答えてくれる。

おーちゃん そのイメージが一番近い。通常のChatGPTはインターネット上の情報で答えるんですけど、RAGは”うちの会社の情報”で答えてくれる。新人社員に”あの書類どこにあったっけ”って聞かれたとき、AIが代わりに社内資料から探して答えてくれるイメージです。

おーちゃん あるあるですよね（笑）。RAGの強みがまさにそこで、社内で”聞かれること”が決まってるなら、AIが24時間対応してくれる。社長やベテラン社員の時間が全然違ってくる。

おーちゃん 鋭いですよ。そこが一番の懸念点なんです。ちゃんとしたRAGの仕組みは、社内サーバーや自社のクラウド環境の中で動くので、外部に情報が出ないんですよ。でも、安いツールや設定が雑な場合は漏洩リスクがある。だから提案してきた会社に”データはどこに保存されますか”って必ず聞いてほしい。

おーちゃん できますよ。実際に機械メーカーで”社内の設計マニュアルを読んだAI”を使って、ベテランしか答えられなかった技術質問をAIが答えるようにしてる事例、出てきてますよ。暗黙知を形式知にする、みたいな話で。

おーちゃん そうですよ。技術伝承の課題を持ってる会社にとって、RAGはすごく可能性があると思いますよ。