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。
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精度向上を支える、
2つのサービス。
伴走支援の中で、データの土台づくりと社内の内製化を支える2つのサービスをご用意しています。それぞれ専用サイトで詳しくご覧いただけます。
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。
RAG Ready 化
データ整備
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。
- 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
エージェンティックRAGまで
アーキテクチャ改善
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。
- 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）
エージェンティックRAGの導入伴走で、
正答率が約2倍に
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 REPORT
回答の正答率
約2倍
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。
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。
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。
- 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
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。
- 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
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。
可能です。既存のRAG基盤やベクトルDBはそのままに、PowerPoint・Excel・画像入りPDFなどの元データの変換・整備のみをご依頼いただくケースも多くあります。整備済みデータを既存のパイプラインに投入するだけでも、精度の土台は大きく変わります。
はい。特定のLLM・クラウド・ベンダーに依存しない支援を行っています。Azure OpenAI、AWS Bedrock、Google Cloudなどの各種基盤や、既に構築済みのベクトルDB・検索基盤の構成に合わせて、診断・改善を進めます。
もちろんです。技術研修（基礎〜実装のハンズオン）と継続的な伴走支援を通じて、社内チームだけで精度改善サイクルを回せる状態をゴールに設定します。段階的にスキルを移管し、最終的に私たちが不要になる体制づくりまでご一緒します。
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。