2026年5月3日

RAGチャットボットがAIハルシネーションを防ぐ理由

問題：作り話をするAIチャットボット

ChatGPTのような一般的なAIチャットボットは、数十億ものウェブページで学習されています。自社ビジネスについて質問すると、もっともらしい回答を生成しますが、実際とは無関係な内容になる場合があります。これが「ハルシネーション」と呼ばれる問題で、顧客向けアプリケーションにとって深刻なリスクです。

例えば、顧客がチャットボットに返品ポリシーを尋ねたとき、存在しないポリシーを自信満々に回答してしまうケースを想像してください。信頼を損ない、実際の問題につながる可能性があります。

RAGは「検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）」の略称です。事前学習されたインターネット知識に頼るのではなく、RAGシステムは2つのステップで動作します。

ユーザーが質問すると、システムはまずPDF、Wordファイル、ウェブページ、スプレッドシートなど、あなたのドキュメントライブラリから最も関連性の高い文章を検索します。この検索はベクトル埋め込みを使用し、キーワードのマッチングではなく意味を理解します。

AIは取得した文章のみをコンテキストとして使用し、回答を生成します。このコンテキスト外の事実を作り出すことはできません。ドキュメントに答えがない場合は、その旨を回答します。

RAGチャットボットは一般的なAIとは根本的に異なります。

ONEBOTはナレッジベースモードに専らRAGを採用しています。製品マニュアル、FAQ、ポリシー文書、サポート記事などをアップロードすると、AWS東京のベクターデータベースにインデックス化されます。

すべての顧客からの質問に対して、回答生成前にリアルタイムで文書検索が実行されます。結果として、24時間365日対応できる、自社の最優秀サポートスタッフと同等の知識を持つチャットボットが実現します。

導入プロセスは2週間以内で完了します。ONEBOTダッシュボードからドキュメントをアップロードし、当社チームが検索パラメータを設定し、LINEまたはウェブサイトでチャットボットが稼働開始します。

ハルシネーションなし。架空のポリシーなし。実際のデータからの正確な回答のみ。