SERIES
RAG導入・連携の実務チェック
RAG導入で必要な社内文書棚卸し、権限、検索方式、チャンク設計、評価方法を整理します。
RAGを検索精度だけでなく、権限・運用・更新フローまで含めて設計するための実務チェックです。
- 対象
- 経営・DX推進・情シス・現場責任者
- 確認すること
- 背景・リスクパターン・発注前の論点
- 次の行動
- 連載を読み、相談範囲と投資前提を整理
連載の全話
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜社内文書の棚卸しと対象選定
RAG導入の前にやるべき社内文書の棚卸しと対象選定を整理。PDFやExcel、議事録など形式と状態の確認、含める／含めない文書の基準、古い文書や機密文書の扱いを発注前の視点で解説する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜検索範囲と閲覧権限の分け方
RAGで誰がどの文書を検索・閲覧できるかの権限設計を整理。全社員が全文書を引ける危険、部署・役職・案件別の境界、機密文書の分離、インデックスと回答段階のフィルタの違いを発注前の視点で解説する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜チャンク分割の設計
RAGで社内文書をどう分割（チャンク化）するかを発注者の視点で整理。粗すぎ・細かすぎの弊害、文書構造を保つ分割、表やマニュアルごとの考え方を、開発会社と詰めるチェックリストとして解説する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜埋め込みモデルの選び方
RAGの検索精度を左右する埋め込みモデルの選び方を整理。埋め込みとは何か、日本語対応の重要性、商用API型とOSS自社ホスト型の違い、次元数とコスト・速度、社内固有語への対応、再インデックスの注意点を発注者視点で解説する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜ベクトル検索・キーワード検索・ハイブリッドの選定
RAGの検索方式を選ぶ視点を整理。ベクトル検索とキーワード検索の得意・不得意、型番や略語にキーワードが強い理由、ハイブリッドと再ランキングの考え方を発注前の論点として解説する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜メタデータとフィルタの設計
RAGの各文書に付けるメタデータと検索フィルタの設計を整理。古い文書や対象外部署の文書が混ざる問題、出典提示への効果、棚卸しと権限をメタデータで実装につなぐ観点を発注前の視点で解説する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜回答精度の評価方法
RAGの回答精度をどう測るか。検索の精度と生成の正しさを分けて評価する考え方、社内で作る質問セット、人手とAIによる評価補助、本番後も続ける継続評価を、発注者の視点で整理する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜文書更新を反映する運用フロー
RAGは作って終わりではない。社内文書が更新・追加・廃止されたとき、どう反映するか。古い情報が残るリスク、再インデックス、更新頻度、更新責任者、自動連携と手動運用の使い分けを発注前の視点で整理する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜出典提示とハルシネーション対策
RAGでも誤った回答（ハルシネーション）は起きる。回答に出典を必ず示し、根拠がないときは分からないと答えさせる設計、信頼度の低い回答の扱い、検証可能性を、発注前に確認すべき観点として整理する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜セキュリティ・個人情報・ログの確認項目
RAGのセキュリティと個人情報の扱いで確認すべき項目を整理。社内文書に含まれる機密情報、外部APIへ送る範囲、保存場所と国、ログと監査、プロンプト経由の漏えいを発注前の視点で解説する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜API費用とインフラのコスト管理
RAGの費用構造を初期費と運用費に分けて整理する。LLMのAPI利用料や埋め込み生成、ベクトルDBなどの内訳、利用が増えると費用が増える従量の考え方、費用を抑える工夫と上限・監視を、発注前の視点で解説する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜PoCから本番運用へ進める判断とRFP項目
RAGをPoCから本番運用へ進める判断基準と、開発会社に渡すRFPに書くべき項目を整理。合格条件を先に決め、範囲を絞って始める考え方を、発注者の視点で連載の論点とともにまとめる。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜業種別RAGの作り分け（製造ナレッジ・法務・カスタマーサポート）
RAGは業種・業務で作り分けが要る。製造ナレッジ・法務・カスタマーサポートを例に、対象文書の性質、権限、検索方式、出典の出し方がどう変わるかを発注者の視点で整理する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜RAGとファインチューニングの使い分け判断
RAGとファインチューニングは目的が違う。知識を最新に保つのはRAG、口調や形式を整えるのはファインチューニングという軸で、どちらを選ぶか・併用するかの判断を発注者の視点で整理する。
AI開発
RAG導入・連携の実務チェック｜マルチモーダルRAG（図面・画像・PDFを扱う）
図面・画像・スキャンPDFなど、文字以外に情報がある文書をRAGで扱う論点を整理。テキスト化の限界、図表の切り出し、出典の示し方を発注者の視点で解説する。
RAG導入・連携の実務チェック領域の相談範囲を整理する
貴社の事業ステージ・業務課題を伺い、最初に確認すべき着手範囲と投資額の前提を整理します。
※ オンライン対応・NDA締結は必要に応じて確認します