RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAGとは、生成AIの弱点である事実に基づかない回答（ハルシネーション）を抑制するための技術です。外部のデータベースやドキュメントから関連情報を「検索（Retrieval）」し、その情報を基に回答を「生成（Generation）」します。これにより、AIは最新かつ正確な情報に基づいた回答が可能になります。

ハルシネーションとそのリスク

生成AIはしばしば、事実と異なる内容をもっともらしく生成してしまうことがあります。これを「ハルシネーション」と呼びます。一般的な利用では誤解や混乱を招く程度で済む場合もありますが、医療・ヘルスケア領域では患者の治療方針や服薬に影響を及ぼす可能性があり、重大なリスクとなります。そのため、AIを医療で活用する際には、ハルシネーションを防ぐ仕組みが欠かせません。

RAGの仕組み

RAGは大規模言語モデル（LLM）単体では不足しがちな知識を補う仕組みです。具体的には、

• ユーザーの質問をベクトル化して検索

• 外部データベース（企業内文書やFAQ、医療ガイドラインなど）から関連情報を取得

• 取得情報をLLMに渡し、コンテキストを踏まえて回答生成

という流れで動作します。

RAGの活用例

• 企業内のナレッジ検索・QAシステム

• 専門分野のFAQチャットボット

• 医療論文や診療ガイドラインを基にした問い合わせ対応

• 製薬企業の患者支援アプリ（PSP｜Patient Support Programアプリ）での正確な薬剤情報提供

など、汎用的な生成AIより正確で信頼性の高い情報提供が可能です。

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まとめ

RAGは生成AIの精度を高め、信頼性のあるAI活用を実現する重要な技術です。特に医療・製薬・金融など、正確性が求められる分野での応用が急速に広がっています。AI導入の際は、ハルシネーション対策としてRAGを組み合わせることが、安全性と実用性を両立する鍵となります。

メディエイドにおけるRAGの取り組み

メディエイドでは、医療ヘルスケア領域に特化したAI開発を支援しております。
RAG技術を活用し、例えば製薬企業様などであれば社内に蓄積された様々なコンテンツ情報を活用した検索システムやチャットボットを開発するなど、実運用に耐えうるAIソリューションを検討・開発支援サービスを提供しています。
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