AI分野では、RAG、ハルシネーションといった用語が頻繁に登場します。しかし、これらの概念は一体何を意味しているのでしょうか？ そして、なぜ重要なのでしょうか？ここでは、AIに関するこれらの最も興味深く、時には難解な側面について、わかりやすく解説していきます。

いきなりRAGなんてやめましょう。まずは少しAIの話しします

AIが必要な理由は、私たちの生活を便利にしたり、問題を解決したりするためです。たとえば、AIは大量の情報を瞬時に処理して、私たちが知りたいことに答えを出すことができます。しかし、時にはAIが正しくない情報を作り出してしまう「ハルシネーション」という現象があります。これは、AIが情報を持っていないときに、適当な答えを出そうとして間違えることです。つまり、AIが「作り話」をする、もしくは「推測」することです。

ちょっとした面白い例でRAGを理解しましょう

2000年代初頭の宇多田ヒカルの「Can You Keep A Secret?」のミュージックビデオを覚えていますか？未来的な世界観の中で、ロボットが宇多田に恋をし、彼は彼女との日常的なやり取りで使われた物を通してさまざまな記憶を思い出していきます。その物たちはロボットにとって記憶を呼び起こす手掛かりとなり、関係をさらに視覚化する助けとなっています。これはRetrieval-Augmented Generation (RAG)のメタファーとも言えます。簡単に言えば、RAGはAIにおいて、サポートとなるデータや記憶のような情報を呼び出すことで、応答の内容を豊かにし、文脈に沿ったものにする技術です。この場面では、車が記憶の手掛かりとして機能し、ロボットが宇多田との過去をシミュレーションできるようにしています。RAGの目的である「生成AIと検索サポートメカニズムの統合によるより正確に人間らしい応答」を反映していると言えるでしょう。

そもそもハルシネーションが起こる理由を整理しましょう

ハルシネーションの原因をまとめると以下のとおり

訓練データの不足: AIは大量のデータから学習しますが、十分な関連情報がない場合、知らない質問に対して間違ったり、意味のない答えを生成したりすることがあります。

言語の複雑さ: 言語は複雑で、文脈によって意味が変わることがあります。AIが回答を生成しようとするとき、文脈やニュアンスを誤解して、もっともらしいけれど正しくない答えを出すことがあります。

過剰一般化: AIは、見たことのあるデータから一般的なパターンを学びますが、異なる文脈に対してそのパターンを適用してしまうことがあります。例えば、特定のタイプのテキストから学んだことを、別の質問に誤って使ってしまうことがあります。

ではRAGを登場させよう：

RAG（情報検索強化生成）は、AIがより正確な答えを出せるようにする方法です。これは、AIが「信頼できる情報源」から情報を取り出すことを意味します。たとえば、AIが自分だけでは答えを見つけられないとき、RAGを使うことで、別のデータベースや知識の集まりにアクセスして、必要な情報を探し出して答えを提供することができます。

RAGの重要性

RAGはAIの信頼性を向上させ、誤回答を減らすのに役立ちます。特に、カスタマーサービスや検索エンジンなど、正確な情報が求められる場面で大いに役立ちます。

以下は、RAG（情報検索強化生成）がAIの結果を改善する方法の簡単な例です：

チャットボットの例: お客さんがチャットボットに特定の製品についての情報を尋ねると、AIはその製品についての詳しい知識を持っていないかもしれません。しかし、RAGを使うことで、チャットボットは最新の製品情報や仕様が入ったデータベースにアクセスできます。これにより、チャットボットは正確で関連性のある回答を提供でき、お客さんの満足度や信頼を高めることができます。チャットボットがPDFのような知識データベースと連携すると、詳しくて整理された情報にアクセスできるようになります。たとえば、ユーザーが技術的な製品について質問すると、チャットボットはPDFに保存された製品マニュアルや研究論文、ユーザーガイドから関連する部分を取り出すことができます。これにより、チャットボットは正確で適切な答えを提供できるようになります。RAGを活用することで、チャットボットはこれらのPDFから特定のデータを取り出すだけでなく、複雑な情報をまとめることもできます。これにより、ユーザーが理解しやすくなります。たとえば、「最新モデルの安全機能は何ですか？」と誰かが尋ねた場合、チャットボットは製品マニュアルのPDFから関連する詳細を抽出し、包括的で正確な回答を提供できます。

画像生成の例: ユーザーが「空飛ぶ車がある未来の都市」といった説明をもとに画像を生成するAIを想像してください。AIが自分の訓練データだけに頼ると、正しい画像を作るのが難しくなるかもしれません。RAGを使うことで、AIは未来の都市や空飛ぶ車に関連する既存の画像や概念、スタイルを取り出すことができます。この取り出した情報と自分の生成能力を組み合わせることで、より魅力的で正確な画像を作ることができます。以下はStyle ReferenceというRAG、ある画像を参考にしてバリエーションを生成するプロセスが一例になります。RAGは思いどおりの生成・デザインコントロールでも使えると言えるでしょう

RAGのUse Case

RAGの応用は、医療、カスタマーサービス、教育など、さまざまな分野に広がっています。例えば、医療分野では、RAGが広範な医療データベースから得られたエビデンスに基づく推奨を提供することで、医療従事者を支援することができます。

詳細なユースケースの一つは、臨床意思決定支援システム（CDSS）であり、RAGは医療従事者が患者を診断し治療する際に支援します。例えば、医師が特定の病状や治療計画についての質問を入力すると、RAGモデルは関連する医療文献、ガイドライン、および患者データを検索できます。この機能により、AIは患者の独自の状況に応じたエビデンスに基づく推奨を提示することができます。Nature Medicineに発表された研究では、CDSSにRAGを統合することで、ケアの現場でリアルタイムのデータ駆動のインサイトを提供し、診断精度と治療結果の向上につながることが示されています。

さらに、RAGはテレメディスンサービスを強化することができ、チャットボットがパーソナライズされた健康情報を提供することを可能にします。例えば、患者が症状を説明すると、RAGを搭載したチャットボットは関連する医療記事やガイドラインを取得し、ユーザーにカスタマイズされた情報や次のステップを提示します。これにより、患者のエンゲージメントが向上するだけでなく、ケースのトリアージもより効果的に行えるようになります。

まとめると

RAGの重要性は過小評価できません。これはAIシステムへの信頼を築くための重要なステップを示しており、AIが一貫した応答を生成するだけでなく、検証された情報に基づくことを確実にします。ハルシネーションの発生を減少させることで、RAGは人間と機械の間のより信頼できるインタラクションを促進し、将来的により高度なAIアプリケーションへの道を開きます。

結論として、AIが私たちの日常生活にますます深く統合されていく中で、Retrieval-Augmented GenerationのようなアプローチはAI開発の進展、精度の向上、ユーザーの信頼の確立において重要です。RAGを受け入れることは選択肢ではなく、人工知能の未来を形作るための必要不可欠な要素です。