技術情報
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【技術解説】ASICの歩留まりとは？故障原因と向上技術をわかりやすく整理
皆さんこんにちは。レスター）AI推進チームです！
前回のブログ『膨大な技術情報や過去の設計データ…あなたは「情報収集」にどれだけ時間を使っていますか?』では、製品開発部門の皆様の「情報収集に要する時間の削減」という課題について考察しました。
製品開発部門に属する皆様にとって、共感いただける部分もあったのではないでしょうか。
さて、今回はその課題解決策のヒントとなるAI技術、特に最近話題の「RAG（ラグ）」というものが、製品開発業務をどう変える可能性があるのか、その可能性と留意すべきことについてお話しします。
「AI」と聞くと、皆様はどのようなイメージをするでしょうか？ 最近では、OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiのようなAIチャットツールをイメージする人も多いと思います。
これらのAIチャットツールは、様々な用途へ汎用的に利用でき、非常に便利である一方で、自身の業務に活用するという観点だと、情報セキュリティや回答内容の専門性など、様々な懸念があることも事実です。
これらの懸念を踏まえると、製品開発の現場で今求められているのは、専門的な情報や社内に蓄積されたデータやノウハウをもとに、的確な答えやヒントをくれる「安心・安全なAIアシスタント」ではないでしょうか？
このような問いに対して、AIアシスタントを「第2の脳」として利用し、製品開発における情報収集や分析の時間を大幅に短縮する。このような時代は、実は既に訪れています。
「安心・安全なAIアシスタント」を実現する上で、今注目されている技術の一つが「RAG（Retrieval Augmented Generation）」というものです。
RAGとは、データベースに格納された情報をもとに回答を生成するAI技術です。
具体的には、以下のようなプロセスで回答を生成します。
汎用AIチャットボットは、インターネット上の膨大な情報で学習しているため、一般的な知識に富んでいます。
一方で特定の専門分野の最新情報や、社内に蓄積されたな情報は学習していないため、それらに間する回答を得ようとしても、ハルシネーション（事実とは異なる情報を生成すること）を起こすことがあります。
しかし、RAG技術を活用すれば、AIは「根拠のある社内情報に基づいて」答えてくれるようになり、以下のような製品開発が実現できます。
先ほど、製品開発の現場で今求められているのは、専門的な情報や社内に蓄積されたデータ・ノウハウを基に的確な答えやヒントをくれる、「安心・安全なAIアシスタント」とお伝えしましたが、これを実現するAI技術が『RAG』といえます。
ここまで、RAGが製品開発部門にもたらすポジティブな面をお話しましたが、本当に役立つものにするには以下のような留意点があります。
これらを踏まえると、RAGの導⼊は難しいと思われるかもしれませんが、ポイントを押さることで課題を解決することができます。
今回は、製品開発の進め方を変える可能性を秘めたAI技術「RAG」について、そのメリットやデメリット、留意点などをお話ししました。
『製品開発の中で、本当に価値のある情報を見つけ出し、それをイノベーションに繋げる。』
RAGは、まさにそれを実現するための強力なツールになり得る技術です。
ただ、導入には準備や上記のような注意点があります。
次回のブログでは、これらの課題を解決し、RAGのメリットを最大限に引き出すための具体的な解決策とレスターがお手伝いできることについて、詳しく紹介いたします。
ぜひお楽しみにしてください。
