生成AI・LLM開発で失敗しないためのポイント
監修：アジアクエスト株式会社 AIアクセラレーション室
執筆：アジアクエスト編集部
生成AI・LLM（大規模言語モデル）を活用したシステム開発で、社内データと連携させる際に最も広く使われている構成が「RAG（検索拡張生成）」です。結論から言うと、生成AI・LLM開発でよくある失敗の多くは、モデル自体の性能不足ではなく、「検索（Retrieval）」の設計不備に起因します。本記事では、RAG構成の基本と、開発現場でつまずきやすいポイントを整理します。
1. 生成AI・LLM開発とは何か
生成AI・LLM開発とは、ChatGPTやGeminiなどの基盤となる大規模言語モデルを、自社の業務やデータに合わせて組み込み、社内向けチャットボットや文書検索システム、問い合わせ対応システムなどを構築することを指します。LLM単体は非常に高い言語理解力を持っていますが、学習時点までの一般的な知識しか持たず、自社固有の社内規程・製品情報・過去の対応履歴などは知りません。そのため、多くの生成AI・LLM開発プロジェクトでは、社内データと連携させる仕組みが必要になります。
2. なぜRAG（検索拡張生成）が必要とされるのか
RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）とは、ユーザーの質問に対してまず社内データベースから関連情報を検索し、その検索結果をもとにLLMが回答を生成する仕組みです。LLMを自社データで再学習（ファインチューニング）する方法と比べて、以下の利点があります。
- 情報の更新が容易（データベースを更新するだけで、モデルの再学習が不要）
- 回答の根拠となった情報源を提示しやすく、確認・監査がしやすい
- 開発・運用コストを抑えやすい
この特性から、社内文書検索、FAQ対応、営業資料検索など、多くの業務課題に対してRAG構成が第一の選択肢として採用されています。ただし、RAGは「導入すれば必ず高精度になる」万能の仕組みではなく、設計次第で回答精度が大きく変わる点に注意が必要です。
3. 失敗パターン①：ハルシネーション（もっともらしい誤情報）
生成AI・LLM開発で最も懸念されるのが、事実と異なる内容をもっともらしく生成してしまう「ハルシネーション」です。RAGを導入しても、検索でヒットした情報が不十分・不正確な場合や、LLMが検索結果を無視して自身の知識で回答してしまう場合には、ハルシネーションが発生し得ます。
対策としては、以下のようなアプローチが有効です。
- 検索結果に該当情報がない場合は「わかりません」と回答するよう、プロンプトで明示的に制御する
- 回答に、根拠となった文書名・該当箇所を必ず提示させる
- 重要な業務（法務・医療・財務など）では、生成結果を人間が確認するフローを運用に組み込む
4. 失敗パターン②：検索精度（チャンク分割・埋め込みモデル）の設計不備
RAGの回答精度は、実は「生成」よりも「検索」の設計に大きく左右されます。よくある失敗は次のようなものです。
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チャンク分割（文書の分割単位）が不適切：文書を機械的に一定文字数で区切ってしまうと、文脈が途中で切れ、関連情報が検索されにくくなります。
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埋め込みモデル（Embedding）の選定ミス：日本語の専門用語や業界特有の言い回しに弱いモデルを使うと、意味的に近い情報を正しく検索できません。
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検索対象データの整備不足：表形式のデータ、画像内のテキスト、PDFのレイアウト崩れなど、そもそも検索しにくい形式のままデータを投入してしまうケースです。
これらは、開発の初期段階でPoCを通じて検証しておくべき項目です。特に自社の業界特有の専門用語が多い場合は、汎用的な埋め込みモデルだけに頼らず、業務データの特性に合わせたチューニングが必要になります。
5. 失敗パターン③：プロンプト設計・出力制御の甘さ
検索精度が十分でも、LLMへの指示（プロンプト）の設計が甘いと、期待通りの回答が得られません。よくある失敗として、以下が挙げられます。
- 出力形式（文体、長さ、箇条書きか文章か）を指定しておらず、現場が使いにくい回答になる
- 複数の情報源が矛盾する場合の優先順位が決められておらず、回答が不安定になる
- 想定外の質問（業務範囲外の雑談や、悪意のある入力）への対応方針が決まっていない
プロンプト設計は一度作って終わりではなく、実際のユーザーの質問パターンを収集しながら継続的に改善していく工程として捉える必要があります。
6. 失敗パターン④：評価・運用体制の欠如
生成AI・LLM開発において、意外と見落とされがちなのが「評価の仕組み」です。PoC段階では少数のテストケースで動作確認をしても、本運用開始後に想定外の質問が大量に来ることで、精度が期待を下回るケースがあります。
評価・運用体制として、以下を整備しておくことが望まれます。
- 回答の正誤・満足度を継続的に収集する仕組み（フィードバックボタンなど）
- 定期的に回答精度をチェックするモニタリング体制
- 精度が低下した際に、検索対象データやプロンプトを見直す改善サイクル
7. RAG構成を成功させるための設計ポイント
ここまでの失敗パターンを踏まえると、RAG構成を成功させるためには、開発初期の段階から「検索」「生成」「評価」の3つを一体で設計することが重要だとわかります。アジアクエストでは、業務課題に応じた検索データの整備からプロンプト設計、精度評価までを一気通貫で支援しており、業界別テンプレートを活用することで、検証・改善のサイクルを高速化しています。単にLLM APIを呼び出すだけの構成ではなく、業務特性に合わせたRAG基盤を設計できるかどうかが、精度と運用のしやすさを左右します。
8. よくある質問（FAQ）
Q1. RAGとファインチューニングは、どちらを選ぶべきですか？
情報の更新頻度が高い、根拠を明示したいという場合はRAGが適しています。一方、特定の話し方や専門的な言い回しをモデル自体に学習させたい場合は、ファインチューニングやRAGとの併用が検討されます。多くの業務ではまずRAGから検討するのが一般的です。
Q2. ハルシネーションを完全になくすことはできますか？
完全にゼロにすることは技術的に難しいとされています。そのため、「わからない場合は回答しない」設計や、重要な判断は人間が確認するフローを組み合わせることで、リスクを実務上許容できる水準まで下げるアプローチが現実的です。
Q3. RAGの精度が低い場合、まず何を疑うべきですか？
多くの場合、LLM自体よりも「検索」の設計に原因があります。チャンク分割の単位、埋め込みモデルの選定、検索対象データの整備状況を、まず優先的に見直すことをおすすめします。
Q4. PDFや紙資料が多い場合でも、RAGは構築できますか？
可能ですが、PDFのレイアウト崩れや画像内テキストなど、データ整備に工数がかかる場合があります。開発の初期段階で、どの程度のデータ整備が必要かを見積もっておくことが重要です。
Q5. RAG構成の開発期間の目安はどれくらいですか？
検索対象データの量・整備状況や、求める精度水準によって変動します。業界別テンプレートを活用することで、ゼロから設計するよりも検証期間を短縮しやすくなります。
9. まとめ
生成AI・LLM開発、特にRAG構成のプロジェクトで失敗を防ぐには、「ハルシネーション対策」「検索精度の設計」「プロンプト設計」「評価・運用体制」の4つの観点を、開発初期から意識しておくことが重要です。多くの失敗は、LLMそのものの性能不足ではなく、検索や評価の設計不備に起因します。
アジアクエストでは、業務課題に応じたRAG基盤の設計から、精度評価・継続的な改善までをワンストップで支援しています。生成AI・LLM開発の進め方についてご相談がある方は、以下のサービスページもあわせてご確認ください。
前回の記事「AIシステム開発とは？企画・PoC・本運用までの進め方【基礎編】」もあわせてご覧ください。次回は「AIエージェント導入のポイントと業務適用の考え方」を解説します。
監修：アジアクエスト株式会社 AIアクセラレーション室
AIインテグレーターとして、生成AI／AIエージェント／LLM／機械学習の企画から実装・運用までをワンストップで支援。