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SOLUTION 03/ 03

RAG DEVELOPMENT

RAG技術支援

RAGの回答精度を、
劇的に向上させる。

RAGの回答精度を、劇的に向上させます。精度が出ない原因の多くは“元データ”にあります。ヒアリングから最適なアーキテクチャの提案、精度測定、原因特定と改善までを伴走し、使えるRAGに引き上げます。

  • 精度向上
  • RAG Ready Converter(特許)
  • データ整備
  • アーキテクチャ改善
  • エージェンティックRAG
  • 技術研修
SCROLL TO EXPLORE
01

THE PROBLEM

RAGの精度がなかなか上がらない。その原因には、いくつもの可能性があります。

「精度が出ない」と一口に言っても、原因はひとつではありません。元データ・質問の幅・検索・体験設計。どこがボトルネックかを正しく見極めないと、改善は場当たり的になります。代表的な原因は次の4つです。

データがRAG Readyではない

PowerPointやExcel、画像入りPDFをそのまま投入すると、表のセル対応やフロー図の関係性が失われ、検索にヒットしても意味の通らないチャンクになります。精度が出ない原因の多くは、この元データにあります。

ユーザーの様々な質問に対応できていない

実際のユーザーは、想定より幅広く曖昧な聞き方をします。単純な1回の検索では、複数の情報を横断する質問や言い換えに対応できず、回答が的外れになります。

検索が失敗している

そもそも回答に必要な情報を取りこぼしていたり、ノイズばかりを拾っていたりします。生成の前段である検索が失敗していれば、どれだけLLMを変えても精度は上がりません。

体験が定着しない設計になっている

一度使って精度に不満を持たれると、ユーザーは戻ってきません。回答の見せ方や運用の設計まで含めて考えないと、せっかく作ったRAGが使われなくなります。

02

ENGAGEMENT

精度が出るまで、原因を特定しながら伴走します。

一度きりの構築で終わらせず、ヒアリングから設計・測定・改善までを一連の流れでご支援します。感覚ではなく数値で原因を切り分け、精度が出るまで一緒に改善を続ける4つのステップです。

STEP 01

ユースケースと対象データのヒアリング

どんな質問に答えたいのか、どんなデータを使うのか。まずは現場の使われ方と対象データを丁寧にヒアリングし、精度が出ない原因の当たりをつけます。

STEP 02

最適なRAGアーキテクチャの提案

ヒアリングした内容に合わせて、データの整備方針から検索・生成の構成、エージェンティックRAGの要否まで、そのユースケースに最適なアーキテクチャをご提案します。

STEP 03

精度の正確な測定

「なんとなく良くなった」で終わらせません。評価用のデータセットを用意し、指標で精度を数値化することで、どこにどれだけ問題があるかを客観的に把握します。

STEP 04

原因特定と修正を繰り返す継続的な支援

測定結果をもとに、検索・生成・元データのどこがボトルネックかを特定し、修正します。この特定と修正のサイクルを、精度が出るまで繰り返し伴走します。

精度が出るまで繰り返す
04

HOW WE IMPROVE

データ整備とアーキテクチャ改善、両面から精度を上げる

どちらか一方では、精度は頭打ちになります。診断結果に応じて、元データの整備とアーキテクチャの改善を最適な順序で組み合わせます。

DATA FOUNDATION

データ整備

RAG Ready 化

特許技術 RAG Ready Converter で元データそのものを整備します。ファイル形式の壁・表崩れ・図の欠落を解消し、検索にも生成にも強い「土台」をつくります。

STRUCTURE → MEANING元資料意味で分割構造保持変換 → RAG Ready
  • PowerPoint / Excel / 画像入りPDF の構造保持変換
  • 表のセル対応・フロー図の関係性をテキスト化
  • 意味の単位で最適にチャンク分割
  • 既存ドキュメント資産を一括でRAG Ready化
RAG ARCHITECTURE

アーキテクチャ改善

エージェンティックRAGまで

チャンク戦略・検索/ランキング・生成プロンプトを診断結果に基づき改善。さらにクエリ分解・多段検索・自己検証を行うエージェンティックRAGまで、様々な問い合わせに耐える構成へ引き上げます。

RETRIEVE → VERIFYクエリ分解不足は再検索多段検索自己検証根拠に基づく回答
  • チャンク戦略・埋め込みモデルの最適化
  • ハイブリッド検索・リランキングの導入
  • 生成プロンプト・グラウンディングの改善
  • クエリ分解・多段検索・自己検証(エージェンティックRAG)
05

CASE STUDY

エージェンティックRAGの導入伴走で、正答率が約2倍に

大手企業 / 社内ナレッジ検索RAG

全指標が低迷していたRAGを、データ整備×エージェンティックRAGで立て直し

RAGASによる診断で全指標が低迷していた社内ナレッジ検索RAGに対し、まずデータのRAG Ready化で土台を整備。そのうえで、クエリ分解・多段検索・自己検証を行うエージェンティックRAGの導入を伴走支援しました。その結果、回答の正答率が導入前の水準から大幅に改善しました。

  • RAGAS診断で「元データ起因」の低精度を特定
  • RAG Ready Converterで非テキスト資料を一括整備
  • クエリ分解・多段検索・自己検証の3段構成を導入
ACCURACY IMPROVEMENT

約2倍

回答の正答率

ACCURACY REPORT

導入前の正答率を1.0とした比率01.0約2.0導入前導入後

検証データセット

573問

主要指標で改善

全項目

※数値は一事例におけるイメージです。
データや構成により効果は異なります。

06

ENABLEMENT

技術研修と伴走支援で、社内で精度改善を続けられる体制をつくる

RAGは「作って終わり」ではなく「育て続ける」システムです。基礎から実装までの技術研修と継続的な伴走支援で、社内で精度改善を回せる体制づくりまで支援します。

01 / TRAINING

RAG技術研修

RAGの仕組みの基礎から、評価指標の読み方、チャンク戦略、エージェンティックRAGの実装まで。座学で終わらせず、実データを使ったハンズオンで「手が動くチーム」を育てます。

LEARN → BUILD構築する評価する理解する010203基礎評価実装実データで、手を動かして学ぶ
  • 基礎編: RAGの仕組みと精度が決まる要因
  • 評価編: RAGASによる計測と原因の切り分け
  • 実装編: 検索・生成・エージェント構成のハンズオン
02 / CONTINUOUS SUPPORT

継続的な伴走支援

ドキュメントは増え続け、ユーザーの問い合わせも変化し続けます。定例での精度レビューと改善の壁打ちを通じて、社内チームだけで改善サイクルを回せる状態までご一緒します。

計測改善移管改善知見を社内に蓄積改善サイクルを社内に定着
  • 定例での指標レビューと改善プランニング
  • 新規データ投入時のRAG Ready化支援
  • 内製チームへの段階的なスキル移管
07

FAQ

よくあるご質問

はい、可能です。RAGASなどの評価指標で現状のRAGを計測し、検索・生成・元データのどこに問題があるかを切り分ける診断からご支援できます。診断結果をもとに、改善の優先順位と概算の道筋をご提示しますので、その後の進め方は自由にご判断いただけます。

LET’S FIND YOUR NEXT POSSIBILITY

RAGの精度でお困りなら、原因の特定から無料でご相談ください。

精度が出ない原因がデータなのか、検索なのか、生成なのか。原因を数値で切り分けるところからご一緒します。

  • 精度が出ない原因を測定して特定
  • 特許技術でデータをRAG Ready化
  • アーキテクチャ改善で精度を向上
  • 技術研修で内製化まで支援

ご相談は無料です。まずは「何を自動化したいか」「どんな課題があるか」だけでも構いません。
担当者より2営業日以内にご連絡いたします。

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