ChatGPTとRAGで現場は変わるか 実務で失敗しない導入設計ガイド

ChatGPTの社内利用で、すでに「限界」を現場から突きつけられていませんか。
規程やフローの質問に答えられない、根拠が示せず法務が止める、PoCのデモは良かったのに本番では誰も使わない。これらはモデルの性能よりも、RAGの設計と運用を外したことによる“構造的な損失”です。

chatgpt rag で検索して出てくる記事の多くは、仕組み図とメリット一覧で終わります。しかし、現場で起きているのはもっと単純で厳しい話です。
社内FAQボットを入れたのに問い合わせは減らない、RAGを足したはずなのにハルシネーションが怖くてオペレーターが採用しない、製造現場ではベテランの質問だけやたら難しくて精度が崩れる。ここを捉えないまま「RAGとは」「RAGのメリット」を学んでも、決裁者も現場も一歩も前に進みません。

このガイドの焦点は、「ChatGPTとRAGを組み合わせればすごいことができる」という抽象論ではなく、どこまでがChatGPT単体の限界で、どこから先をRAGで埋めるべきか、その線引きを実務で決めることにあります。
RAGの仕組み自体は単純です。問題は、次のような地点で失敗しやすいにもかかわらず、そこに光が当たっていないことです。

• スコープを広げすぎて、PoCと本番で精度が別物になる
• チャンキングと前処理を雑に済ませ、データ量が増えた瞬間に崩壊する
• 表やログ、構造化データに手を付けないまま「ベクトルDBさえあれば」と考える
• 評価指標とログ運用を決めないままPoCだけ進め、改善ループを作れない
• セキュリティ担当と合意できていないまま「RAGだから安全」の前提で話を進める

この記事では、こうした“見えない損失”を一つずつ分解し、社内問い合わせ・カスタマーサポート・製造現場といった代表的ユースケースで、「勝つRAG」と「負けるRAG」を線引きできる状態まで持っていきます。
さらに、自社開発かRAGサービスか、「とりあえずChatGPT」の延長かという三択も、感覚ではなくコスト・スピード・自由度のトレードオフとして整理します。

この先を読むかどうかで変わるのは、「RAGを試してみたが、本番では空気になるプロジェクト」をもう一つ増やすか、3〜6カ月で“使われる仕組み”まで持っていくかです。全体像と得られる利得は、次の通りです。

chatgpt rag を「新しい流行語」としてではなく、今期の成果と評価に直結する設計課題として扱う前提で書いています。
自社のプロジェクトに照らし合わせながら読み進めれば、「どの業務から、どのスコープで、どの方式を選ぶか」が具体的な計画レベルまで落ちていきます。

「ChatGPTだけだと使えない…」現場でバレる限界と、RAGが埋める“最後の1cm”

会議室のデモでは拍手喝采なのに、現場に出した瞬間「これ、結局ググった方が早いですよね」と言われる。
ChatGPT単体運用がつまずくのは、モデルの性能よりも「社内コンテキストの不在」が原因になっているケースが圧倒的に多い。
RAGは、この“最後の1cm”のギャップ、つまり「社内固有の前提を踏まえて答える力」を足すための仕組みだが、設計を誤ると逆に不信感を増幅させる。まずは、どこで限界が露呈しているのかを具体的に押さえたい。

ChatGPTが社内利用で詰まる典型シーン3つ（情シスが一番見ている地雷）

社内で頻発しているのは、次の3パターンだ。

• 規程・マニュアル系

  社内規程や手順書を聞いても、「一般論」だけ返ってきてコンプラ部門が不安視する。

• 問い合わせ・ヘルプデスク系

  同じ質問が何度も飛んでくるが、ChatGPTは社内FAQを知らないため結局人が検索し直す。

• システム運用・トラブル対応系

  自社固有のログ形式や機器構成がわからず、「教科書的な対処」しか提案できない。

マネーフォワードの解説が指摘するように、ChatGPT単体は「最新の社内情報」と「企業ごとの事情」に弱く、ここを補う仕組みがRAGになる。

「社内データを学習させたい」は危険な日本語ーーRAGとファインチューニングの境界線

情シスやDX推進がまず誤解しやすいのが、「社内データをChatGPTに学習させる」の一言で、RAGとファインチューニングをごちゃ混ぜにしてしまうことだ。両者の違いを整理すると、検討会議の迷走がかなり減る。

RAGは「モデルの外に置いた社内データを、その都度取りに行く仕組み」であり、ファインチューニングのように中身を書き換えるわけではない。社内規程や契約書のように頻繁に更新される情報は、RAG側で扱う方が運用しやすい。

RAGを入れる前に、まず確認すべき“質問の中身”チェックリスト

多くの失敗事例では、「どんな質問に答えたいか」を具体化しないままRAG構築に突っ走っている。TechTarget Japanが指摘する通り、RAGの成否はデータ以前に「問いの設計」でほぼ決まる。

以下のチェックリストを、PoC前に必ずテーブルで洗い出しておきたい。

この表を埋めるプロセス自体が「RAGでやるべき範囲」と「ChatGPT単体で十分な範囲」の切り分けになる。SO Technologiesの社内問い合わせ事例のように、スコープを絞り込んだチームほど、問い合わせ業務3割削減のような結果につながっている。

RAGの仕組みを「ホワイトボード1枚」で理解する：ベクトル検索・ハイブリッド検索のリアルな使いどころ

RAGは「ChatGPTに社内データを丸ごと学習させる仕組み」ではなく、質問のたびに必要な情報だけを取り寄せてからLLMに考えさせるシステムだと捉えると腹落ちしやすいです。

典型的なRAGパイプラインは次の4ステップに分解できます。

• 文書を分割・整形し、ベクトル化してデータベースに保存

• ユーザーの質問もベクトル化し、関連文書を検索（ベクトル検索／ハイブリッド検索）

• 取り寄せた文書をプロンプトに埋め込み、LLM（GPT、Claude、Geminiなど）が回答生成

• 応答と根拠をログに残し、精度評価・改善にフィードバック

現場目線で重要なのは、「どこで精度が落ちているか」をこの4ステップにマッピングして切り分けられるかどうかです。

RAGパイプラインを分解すると見えてくる「どこでコケやすいか」ポイント

RAG案件を見ていると、障害ポイントはほぼ決まっています。

• データ整備

  • PDFそのまま投入で段落・見出しが崩壊
  • チャンキングルールが雑で、1チャンクに話題が混在しノイズ増大

• 検索（Retriever）

  • ベクトル検索のみで「型番」「品番」「社員ID」などの厳密一致クエリが弱い
  • 5万件超の文書でリコールは上がるが、ユーザーの意図とズレた文書が混入

• 回答生成

  • プロンプト設計が甘く、「わからないときはわからないと言う」が徹底されずハルシネーション多発

• 評価・運用

  • 質問ログを分析せず、「なんとなく使いづらい」で放置
  • KPI（正答率、再問い合わせ率）が決まっておらず改善できない

ベクトル検索万能説の罠：表・ログ・構造化データでRAGが急に弱る理由

現場で一番誤解されているのが「全部ベクトル検索で良いでしょ？」という発想です。
ところが、表やログ、マスタデータのような構造化データでは、ベクトル検索単独は途端に弱くなります。

ベクトルは「意味の近さ」には強い一方、次のような場面に弱いです。

• 「型番A1234の在庫数」「社員ID 00123の人事情報」のようなピンポイント検索

• 日付範囲や数値条件を伴うクエリ（2024年4月以降の障害ログだけ、など）

• 表の特定セルを引きたいケース（価格表、SLA表、料金プラン一覧など）

このため、実務ではハイブリッド検索（キーワード検索＋ベクトル検索＋SQL等）が必須になります。

ハイブリッドを「最初から前提にする」ことで、後からの作り直しコストを大きく抑えられます。

例え話で腹落ちさせるRAG：優秀な新人に「資料だけ渡して答えさせる」とき何が起きるか

RAGを人に例えるとイメージしやすくなります。

• LLM本体＝頭が良い新人社員

• ナレッジベース＝社内マニュアルや過去メール、仕様書の山

• Retriever（検索）＝新人に渡す「資料の束」を選ぶ先輩

• プロンプト＝先輩が新人に出す指示の出し方

このとき、次のようなことが起きます。

• 資料整理が甘い

  → 同じテーマがバラバラのフォルダに散らばり、新人は毎回探し回る

• 資料の渡し方が悪い

  → 関係ない資料をドサっと渡され、肝心な1ページが埋もれる（ベクトル検索のノイズ）

• 指示があいまい

  → 「とりあえずこれ読んで答え考えて」では、新人は自信なさげな回答や想像で補った回答をしがち

RAGもまったく同じで、新人（LLM）の頭の良さだけを議論しても成果は出ず、「資料の整理」と「渡し方」を設計しないと現場では使い物にならないというのが、PoCと本番の間に横たわる“最後の1cm”です。

「PoCでは神だったのに、本番で役立たず」になるRAG案件の共通点

PoCのデモでは拍手喝采、「これで社内問い合わせは勝った」と思ったRAGが、本番環境に乗せた瞬間に“ただの高級検索窓”に落ちる。現場で何度も見たパターンには、はっきりした共通点がある。

どれも技術の難しさより、「最初から本番を見ていなかった」ことが根っこにある。

5万件を超えたあたりから精度が崩れ始める――スケール問題のリアル

RedditのRAGコミュニティには、「5万件超のエンタープライズ文書を入れた途端、急に当たらなくなった」という投稿が複数ある。PoCの数百〜数千件では快調でも、現場サイズに広げた瞬間に以下が起きる。

• 似た文書が増え、ベクトル検索のスコア差がほぼ付かなくなる

• LLMのコンテキストに入りきらない文書を無理に詰め込み、要点が削られる

• 構造化データ（表・ログ）とPDFマニュアルが同じ土俵で混ざりカオス化

TechTarget Japanも「RAGがうまくいかない原因の大半は入力データ」と指摘しているが、これは量が増えた時に初めて露呈する。対策は、“いきなり全部”をやめて、業務単位でコーパスを分割し、リランカーやハイブリッド検索を前提に設計することだ。

チャンキングをナメたRAGはほぼ失敗する：粒度・ルール設計の現場感

PoC職人がやりがちな失敗が、「PDFを段落ごとに切ってベクトル化しておきました」で満足するパターンだ。現場で当たらないRAGは、ほぼ例外なくチャンキングルールが雑になっている。

• 粒度が粗すぎる

  • 1チャンクがA4数ページ分→ノイズだらけでクエリとの距離が測れない

• 粒度が細かすぎる

  • 1文ごと→前提条件や注意書きが切り離され、危ない回答を生成しがち

• 業務ルールが反映されていない

  • 「料金」「解約」「人事評価」などセンシティブ領域に専用の分割・マスクがない

実務では、章・節・見出し単位＋業務タグ（部門・システム名・バージョン）を一緒にチャンク化する設計が効く。製造業の事例でも、トラブル対応マニュアルを“原因→対策→注意点”セットで1チャンクにすることで、対応時間短縮につなげている。

TechブログやQiitaに書かれていない「評価とログ運用」の落とし穴

コードやアーキテクチャの話はQiitaに山ほどあるが、現場で効くRAGと死ぬRAGを分けているのは、評価設計とログ運用だ。

• 評価指標が「なんとなく良さそう」止まり

  • 情シス・DX推進だけでテストし、現場の“イラッと”を数値化していない

• KPIが業務とつながっていない

  • 「正答率90％」なのに、問い合わせ工数は全く減らない

• ログを“見るだけ”で終わらせている

  • 質問ログを週1でレビューしても、チャンキングやプロンプトに反映されない

最近の研究では、RAGProbeのように「どこで失敗したか」を機械的に分類する枠組みも出てきているが、まず必要なのはアナログな運用だ。問い合わせ3割削減を公表したSO Technologiesのような成功ケースは、ログを起点にナレッジとプロンプトを継続的に磨いている点が共通している。

PoCで神となるのは簡単だが、「スケール」「チャンキング」「評価・ログ」の3点セットを外すと、本番であっという間に“ただの高価なおもちゃ”に化ける。

社内問い合わせ・カスタサポ・製造現場…ユースケース別に見る「勝つRAG」と「負けるRAG」

「RAG入れました」で拍手が起きるチームと、3ヶ月後には誰も開かないボットになるチーム。その差は、モデルの賢さより現場の問いとデータ設計に出る。

社内FAQボット編：問い合わせ3割削減チームと、誰も使わなくなったチームの分岐点

SO Technologiesの事例では、ChatGPT＋RAGで社内問い合わせ業務を約3割削減している。ここでやっているのは「なんでも答えるAI」ではない。

• 対象業務を契約・受発注など数カテゴリに限定

• 社内マニュアルをチャンキングし、質問クエリと用語を合わせて前処理

• LLMの回答と一緒に参照ソースへのリンクを必ず提示

一方、失敗例に多いのは次のパターン。

• 規程、議事録、雑メモを全部RAGのデータベースへ投入

• 精度評価をせずに社員ポータルへ全社展開

• 「誰も使っていない」ログを見ても改善アクションを打たない

同じChatGPT＋RAGでも、最初に“答えない領域”を決めたかどうかが生死を分ける。

カスタマーサポート編：ハルシネーションを嫌うオペレーターが“許した”RAGの条件

カスタマーサポート現場では、「少しでも誤回答したAI」は一瞬で嫌われる。各社の導入事例を横串で見ると、オペレーターがRAGを使い続けたケースには共通条件がある。

• RAGの役割を「下書き生成ツール」に限定（最終回答者は人）

• LLMに与えるコンテキストをFAQ＋最新のお知らせに絞り、古い情報は除外

• 画面上で「根拠文書」と「回答案」を並べて表示し、差分を一目でチェック可能にする

ここで効くのがハイブリッド検索だ。ベクトル検索だけに頼ると、料金表や約款のような構造化データで取りこぼしが出る。BM25やSQLとの組み合わせで「マスタ値をきちんと引く」設計をしないと、ハルシネーション以前に検索結果がビジネスルールに合わない。

製造・保守現場編：ベテランの頭の中をどうやってRAGに落とし込んだか

製造現場のRAG事例では、「トラブル対応時間の短縮」と引き換えに、必ずと言っていいほどナレッジの再設計コストを払っている。

• ベテランが紙や個人メモで持っているノウハウを、保守手順・事例データベースとして再記述

• 「現象→原因→対処」という構造で文書を分割し、クエリ側も同じ構造でプロンプト設計

• LLMには「推測で答えさせない」ガードレールを設定し、該当データがなければ“分からない”と返させる

この手間を惜しんで、古いPDFマニュアルを丸ごと学習させたRAGは、高確率で現場に捨てられる。理由は単純で、「ベテランに聞いた方が速い」からだ。RAGはベテランの代わりではなく、“新人が過去の事例を一瞬で引けるシステム”として設計すると、初めて投資が回収できる。

自社開発か、RAGサービスか、「とりあえずChatGPT」の続行か：3択を冷静に比較する

「社長は“攻めの生成AI”と言うが、情シスは“今年度内にちゃんと動くものを出せ”と言う」。
この板挟みを抜けるには、技術論より先に3つの選択肢の“現実コスパ”を整理した方が早いです。

コスト・スピード・自由度をどう天秤にかけるか（PoC〜本番の現実的ライン）

まずはPoC〜本番までを軸に、3パターンを一度に俯瞰します。

PoCだけを見ると「自社開発でもいけそう」に見えがちですが、Redditで共有されている事例のように、5万件を超える文書や現場クエリが乗ってきた途端に精度が崩れるケースが多く報告されています。
本番を見据えるなら、「最初から全部作るか」「まずRAGサービスで形にしてから内製にシフトするか」を、予算だけでなく時間軸（今年度中に成果を出すか、2年かけて基盤を作るか）で決める必要があります。

自社開発RAGでしかできないこと、RAGサービスの方が圧倒的に得なこと

現場目線で見ると、「全部フルスクラッチ」はほとんどの企業にとってオーバースペックです。
どこまでを自分たちの“勝ち筋”として握るかを切り分けた方がうまくいきます。

【自社開発RAGを選ぶ意味があるケース】

• ベクトル検索だけでなく、既存の業務システム（SQL、ログ、時系列データ）と複雑なハイブリッド検索を組み合わせたい

• 製造や金融のように、独自フォーマットの文書・図面・ログを前提とした検索ロジックを作り込みたい

• 安全性研究（「RAG LLMs are Not Safer」等）を踏まえ、セキュリティポリシー込みでアーキテクチャを設計したい

【RAGサービスの方が圧倒的に得な場面】

• SO Technologiesの事例のように、社内問い合わせを3割削減したいが、専任のLLMエンジニアを確保できない

• 社内FAQやマニュアルがバラバラで、まずは「探す時間」を減らすPoCを2〜3ヶ月で回したい

• TechTarget Japanが指摘するようなチャンキングや前処理の沼に、いきなり自前で飛び込みたくない

RAGサービス側は、データ前処理・評価・ログ運用まで「型」が出来上がっているケースが多く、
“RAG特有のつまずきポイント”を最初から避けられるのが最大のメリットです。

「とりあえずChatGPT」の延長でどこまで耐えられるかを見極める判断軸

「正直、今年は“とりあえずChatGPT”で逃げ切れないか？」という本音も、現場ではよく聞きます。
無理にRAGへ踏み出さず、ChatGPT活用を徹底的にやり切る方が合理的なケースも確かにあります。

RAGに踏み込まずに済む条件を、シンプルなチェックリストに落とすと次の通りです。

• 質問内容が社外公開情報＋一般知識で完結している（社内固有データが不要）

• 回答の根拠が「条文リンク」「公開URL」レベルで足りる

• セキュリティ上、社外クラウドに投げられる情報だけで運用できる

• 問い合わせ件数が少なく、「人が答えた方が早い」規模感である

• PoCに割ける予算がごく小さく、まずはプロンプトテンプレート＋ガイドライン整備が先決

逆に、次のどれかに当てはまるなら、“とりあえずChatGPT”は限界が近いサインです。

• 社内マニュアルや規程を参照しないと、正しい回答が出せない質問が多い

• 「誰が・いつ・どのドキュメントを根拠に回答したか」をログとして残さないと危険な業務

• ナレッジが散在しており、「探す時間」が業務時間の2〜3割を圧迫している感覚がある

• 経営層から「今期中に生成AIの“見える成果”を出してほしい」と言われている

このラインを超えているなら、
1年後に「PoCは派手だったが、結局“人力検索エンジン”のまま」という状態に陥らないよう、
RAGサービスで実働するラインをまず作り、その上で自社開発の是非を検討する方が、情シスと現場の両方にとってダメージが小さくなります。

セキュリティ担当が一番気にしているのは“RAGそのもの”ではない：安全性とガバナンスの本音

RAG導入の会議で、セキュリティ担当が本当に気にしているのは「RAGを使うかどうか」ではない。焦点はいつも、どのデータを、誰が、どこまで触れる状態にするのかだ。RAGは単なるエンジンで、事故の原因はほぼ必ず「ガバナンス設計の穴」側にある。

「RAGだから安全」は都市伝説：論文や事故例から見える本当のリスク

社内でよく出るフレーズが「RAGなら社内データしか参照しないから安全」という一言。しかし安全性研究では、「RAG LLMs are Not Safer」と明言されている。安全なLLMとクリーンなドキュメントを使っても、次のようなリスクは残る。

• 検索結果に紛れ込んだ一文が、LLMの出力を意図せず危険方向へ誘導

• 悪意ある文書やプロンプトインジェクション風の記述を誤ってインデックス

• 社外公開用資料と内規が混ざり、回答が機密情報に“寄りすぎる”

RAGは「外部Webを見ないからマシ」ではあるが、社内ナレッジを一気に“対話インターフェース化”するブースターでもある。ガードレールなしにアクセルだけ踏めば、情報漏えいリスクはむしろ増える。

アクセス制御・ログ・マスキング…最低限やらないとシャレにならないポイント

セキュリティ担当のチェックリストは、アルゴリズムよりも権限管理と証跡に寄っている。最低限押さえるべきは次の3点だ。

• アクセス制御

  • 検索対象データベースを「公開」「部署限定」「個人情報含む」のようにレベル分け
  • RAGの検索結果も、アプリ側の認可情報でフィルタリング（本来見えない文書を拾わせない）

• マスキング・フィルタ

  • 個人情報や契約番号をインデックス段階でマスク
  • 特定のタグ付きドキュメントは「参照OK・回答への引用NG」といった制御を設計

• ログとレビュー体制

  • 「どのユーザーが、どのクエリで、どの文書を参照したか」を保存
  • 月次で質問ログレビュー会を開き、危ない質問・回答パターンを洗い出す

アクセス制御が無いRAGは、ベクトル検索付きの「全社共有フォルダ」を配ったのと同じ状態になる。便利だが、インシデント発生時に誰も責任範囲を説明できない。

セキュリティ視点で見た“良いRAGプロジェクトの進め方”テンプレ

セキュリティ担当を「最後にハンコを押す役」から「最初に設計を握る役」に変えると、RAG案件は一気に安定する。進め方のテンプレを整理すると次の通り。

ポイントは、「どこまでのデータを食わせるか」が決まるまでRAGエンジニアを走らせないこと。データソースの線引きとアクセス権設計を先に固めてから、ChatGPTやベクトルデータベースのチューニングに進む。これだけで、後からの差し戻しと炎上リスクはかなり減る。

「現場が使い続けるRAG」に共通する、地味すぎる運用設計

派手なLLMモデル選定より、地味な運用設計のうまさでRAGの寿命が決まる。ChatGPTとRAGをつないだ瞬間がゴールに見えるが、現場で本当に効いているチームは、導入後の1〜3カ月で「質問ログ」と「ナレッジ更新」に狂気レベルで向き合っている。

質問ログの“観察会”をやっているチームが強い理由

問い合わせ3割削減を出している企業は例外なく、週1のログ観察会をやっている。やっていることはシンプルだが、精度向上への影響は大きい。

観察会で見るポイントは決まっている。

• RAGが「うまく答えられなかった質問」のパターン

• 毎週繰り返される“同じ質問”の内容

• ハルシネーションぎみの回答に共通するプロンプト

ここを眺めるだけで、「どのナレッジを増やすべきか」「プロンプトかチャンキングか、どこを直すべきか」が一気に炙り出される。
逆に言うと、質問ログを誰も見ていないRAGは、3カ月後には“検索より遅いチャットボット”に落ちる。

ナレッジ更新フローを決めるときに必ず揉める3つの論点

運用設計で一番モメるのは、技術ではなく更新の責任分界だ。多くのプロジェクトで必ず議論になる論点は次の3つ。

• 誰が「公開前レビュー」をするか

  業務部門か、情シスか、コンプラか。ここを曖昧にすると、誰もレビューしないまま古いマニュアルが残り続ける。

• どこまでを「RAGのソース」に入れるか

  社内Wiki全投下か、FAQとマニュアルに限定するか。SO Technologiesのように社内問い合わせを削減できた事例は、対象ドキュメントをかなり絞り込んでいる。

• 更新頻度とSLAをどう決めるか

  「規程改定から何営業日以内にRAG反映するか」を決めないと、現場は結局“人に聞く”ルートへ戻る。

この3点をテーブルに落とすと、意思決定の抜け漏れが見えやすくなる。

現場メンバーを巻き込むタイミングと、やってはいけない“情シスだけ会議”

RAGが死ぬパターンの典型は、要件定義〜PoCを情シスだけで完結させることだ。
現場を巻き込むタイミングは、次の3フェーズに分けておくと失敗が減る。

• フェーズ1：質問収集の段階

  既存の問い合わせメールやTeamsログを掘り起こし、「ChatGPTでは答えづらい質問」のリストを現場と一緒に作る。

• フェーズ2：PoC中のレビュー

  週1で現場代表に実際の応答を触ってもらい、「この回答なら現場で使うか」を赤入れしてもらう。ここで評価指標より感覚的なNG例を多く集める。

• フェーズ3：本番後1〜2カ月

  質問ログ観察会に、最低1人は現場代表を入れる。ここで出た改善案を、情シス側がRAGシステムに反映していく。

やってはいけないのは、「完成したら説明会で展開します」という情シス完結型の進め方。説明会での拍手はもらえても、質問ログを開くと翌月には利用が半減しているケースが山ほどある。
RAGの運用は、クラウドやベクトルデータベースの設定よりも、人間の会議の設計で差がつく。ここを握ったチームだけが、半年後も「使われるRAG」を維持できる。

他社のキラキラ事例の裏側：数字のマジックと、真似してはいけないポイントの見抜き方

「社内問い合わせ3割削減」「対応時間を半減」ーーRAG導入の事例スライドは、まるでビフォーアフター番組です。ただ、情シスやDX推進がそのまま真似すると、“同じ数字なのに、現場の体感はゼロ改善”という事故が平然と起きます。

「○割削減」「対応時間半減」に隠れている前提条件を剥がす

まず数字を見るときは、分母と測り方を疑った方がいいです。例えば、SO Technologiesの社内問い合わせ約3割削減のような実績も、裏では次の前提がかかっています。

特に「対応時間」の数字は、
・電話→チャット移行でそもそも計測方法が変わっていないか
・一部のチームだけを対象にしていないか
を確認しないと、経営会議で説明した瞬間に突っ込まれます。

事例スライドにはまず書かれない“捨てた機能・諦めたスコープ”

キラキラ事例ほど、「最初に諦めたもの」がきちんと整理されていますが、そこはほぼスライドに出てきません。RAGプロジェクトで実際に捨てられがちなものは、だいたい次の3つです。

• 全社横断検索

  → 初期は人事・経理・情シスなど、部署を1〜2個に絞っている

• Excel・ログ・表データの深追い

  → ベクトル検索だけでは厳しいので、SQLや既存検索システムとの連携は第2フェーズ送り

• 「自然文でなんでも答える」世界観

  → 実務ではテンプレ回答＋RAGで根拠提示、というハイブリッド運用に落ち着きがち

事例を読む側は、どこを切り捨てたからこそ、その数字が出せたのかを必ず逆算しておくべきです。自社で同じスコープを捨てられないなら、そのまま真似するのは危険信号です。

ベンダー選定でチェックすべき「本当にRAGを理解しているか」の質問リスト

RAGを「ChatGPTに社内データを突っ込む仕組み」程度に理解しているベンダーに任せると、PoCは派手でも本番で崩れます。打ち合わせで次の質問をぶつけてみると、RAGを本当に運用したことがあるかが一気に透けて見えます。

• データ前処理

  • 「マニュアルや規程をチャンキングするとき、粒度はどう決めていますか？」
  • 「表やログなど構造化データは、RAGではなく何で扱わせますか？」

• 検索と精度

  • 「ベクトル検索だけで完結しないケースを、最近どんな案件で経験しましたか？」
  • 「社内で使う評価指標はどのように設計していますか？“正解率”以外に見ている数字は？」

• セキュリティ・ガバナンス

  • 「RAGだから安全と言えない根拠を、社内のセキュリティ担当にどう説明していますか？」
  • 「アクセス制御とマスキングの設計で、よく揉める論点は何でしたか？」

• 運用・ログ

  • 「質問ログから改善ネタを拾うために、どんな観察会やレビューをしていますか？」
  • 「ナレッジ更新のワークフローを決めるとき、業務部門と誰が最終決定権を持ちますか？」

このあたりを具体例と一緒に即答できないベンダーは、RAGというより単なるChatGPT連携ツールの延長で話している可能性が高いです。
他社のキラキラ事例に振り回されず、数字の裏側と捨てたスコープを見抜きつつ、質問リストで“本当にRAGを知っている味方”だけを残していく。それが、失敗しないChatGPT×RAG導入の一番地味で一番効く近道です。

相談メール・チャットのリアルを再現：よくある3つのやり取りから学ぶRAGプロジェクトのつまずき

「技術的には動いているのに、現場はモヤモヤしている」
ChatGPT×RAGの相談チャットを眺めていると、つまずきポイントはほぼ3パターンに収束する。表面的には“RAGの問題”に見えて、実は期待値設計とガバナンスと評価軸の話になっているケースばかりだ。

ケース1：情シス vs 業務部門「それ、RAGでやらなくてよくないですか？」問題

社内チャットで本当に飛び交っているのは、こんな温度感だ。

「人事：
新評価制度のQ&A、RAGボット作れませんか？全部AIに答えさせたいんです」

「情シス：
その質問、選択肢パターン10個しかないですよね。
RAGで“検索→生成”するより、ルールベース or フロー型ボットの方が安全で早いです」

ここで起きているのは“RAGを使いたい病”と“業務要件のすり替え”だ。RAGが向くのは「ドキュメントが多くて、人間が探すと面倒な領域」なのに、実際には次のようなミスマッチが多い。

• 適していないのにRAGを要求しがちな質問パターン

  • 回答がほぼ定型（人事制度、経費精算の可否など）
  • 社内規定上「一文一句」ブレたら困るもの
  • 選択肢が事前に列挙できる決定フロー

• RAGのほうが効果が出やすい領域

  • マニュアルが部署ごとに散らばっている問い合わせ
  • 過去のトラブル事例やナレッジを横断検索したいとき
  • 「背景も含めて説明してほしい」長文回答が多い業務

SO Technologies社の事例のように、広告周辺の問い合わせ対応をRAGで約3割削減できたのは、「パターンは多いが文書は揃っている」領域を切り出したからこそだと公表されている。この“どこを切り出すか”を情シスが握らないと、「なんでもRAG」案件が量産される。

ケース2：DX推進 vs セキュリティ「どこまでデータを食わせていいのか決まらない」問題

Slackでありがちな往復を要約すると、こうなる。

「DX推進：
まずは全社のマニュアルとFAQをRAGに突っ込んでPoCしましょう！」

「セキュリティ：
『全社』って、機密区分どうします？アクセス権どう担保します？」

RAGの研究論文では、「RAGだから安全」とは到底言えない事例が報告されている。安全なLLMと安全なドキュメントの組み合わせでも、プロンプトインジェクションやコンテキストの連鎖で危険な回答が出たケースがあるとされている。
現場でまず決めるべきは、次の3点だ。

• RAG用データポリシーの最低ライン

  • 機密区分ごとに「RAGに入れてよい／ダメ」を線引き
  • 個人情報・給与・人事評価コメントは原則除外 or 強マスキング
  • 監査ログを「誰が」「どの文書を」参照したかまで残す

• アクセス制御の単位

  • 既存のADグループ／人事マスタをそのまま使う
  • RAG用に“閲覧ロール”を再設計する

• 外部クラウドLLMへの出し方

  • 機密度に応じて、社内LLMとパブリックLLMを使い分け
  • 提供ベンダーのデータ保持ポリシーを明示させる

Trend Microの解説も、RAGそのものより「データの扱い方とガバナンス設計」が本丸だと強調している。RAG導入前に、ここを決める場にセキュリティ担当を早めに同席させないと、PoCの直前で止まる。

ケース3：エンジニア vs 全員「評価指標を決めないままPoCだけ進んでしまった」問題

最後に多いのが、このチャットだ。

「現場：
PoCのデモはすごく良かったのに、本番運用してみたら“なんか微妙”なんですよね…」

「エンジニア：
“微妙”の定義って、回答の正答率ですか？回答時間ですか？
どれくらいならOKか最初に決めてませんでしたよね」

RAGのコミュニティでは、文書が5万件を超えたあたりから精度が崩れ始めたという投稿が複数共有されている。TechTarget Japanも、失敗事例の多くがデータ品質と評価設計不足に起因すると指摘している。
PoC開始時に、少なくとも次の表レベルまでは決めておきたい。

さらに、「どの質問セットで評価するか」を先に作っておくチームほど強い。SO Technologies社のような問い合わせ削減事例も、裏側では“現場で本当に多い質問”をログから抽出し、KPIと紐づけているケースが多い。
エンジニアだけに評価設計を任せると、「BLEUスコア」「Embedding類似度」といったモデル寄りの指標に偏りがちだ。情シスと業務部門が同じテーブルで「これなら現場は使い続ける」と言えるラインを数字で握ることが、RAGを“PoC止まりのスター”から“地味だが効くインフラ”へ変える分水嶺になる。

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主要領域はBtoB企業向けの生成AI・RAG導入設計と情報整理です。国内の公開事例・技術記事・研究論文を横断的に読み解き、「PoCと本番のギャップ」「セキュリティと運用」の観点から、現場で実際に意思決定に使えるレベルまで分解して解説する記事を専門的に執筆しています。本記事も、特定ベンダーに寄らず、一次情報と実務で起きやすい失敗パターンを軸に構成しています。