RAGの運用体制どうする？生成AIシステムの精度を支えるチーム構築方法・改善ポイントを徹底紹介！

RAG（検索拡張生成）を導入し、自社データ対応AIのPoC（概念実証）を成功させたものの、実運用で「精度が安定しない」「情報が古い」といった問題に直面していないでしょうか。RAGの導入効果を最大化するには、精度を維持・向上させるための継続的な運用体制の構築が欠かせません。

本記事では、RAGが直面する「データの陳腐化」や「検索精度の悪化」といった具体的な課題を特定し、それらを克服するための理想的なチーム構成やよくある課題、改善ポイントを紹介します。

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RAGの理想的な運用体制は？

RAGの精度と信頼性を維持するには、マネジメント層・技術層・業務運用層が連携する運用サイクルが理想的です。以下では、各層の役割を紹介します。

マネジメント層：戦略設計と意思決定

マネジメント層はRAG導入の目的・効果・活用範囲を明確化し、全社的なAI戦略として方向性を示す役割を担います。以下が主なタスクです。

単なる技術導入ではなく、RAGを経営課題の解決や業務効率化、顧客満足度向上といったビジネスゴールに直結させる戦略的推進力が求められます。

また、戦略設計から実行・評価までを一貫して管理し、RAGを安全かつ継続的に成長させる運用体制の確立を目指します。

関連記事：「RAGを導入するまでの8ステップ！プロジェクトの進め方や技術選定のポイントも徹底解説！」

ガバナンス・セキュリティ担当

RAGの「安全性」を担保する責任者です。RAGシステムが、企業のセキュリティポリシーとコンプライアンスに準拠していることを保証します。

これは特に社内データ利用において最重要です。

ユーザーの役職や所属部署に基づき、「見てはいけない文書」（例：人事評価、未公開の財務情報）が検索結果に含まれないフローを設計し、運用を保証します。

また、ユーザーの質問ログや個人情報を含む文書が、不適切に扱われたり、外部のLLM提供者に送信されたりしないかチェックします。

技術層：RAG基盤の設計・運用・改善

技術層は、RAGのモデル選定やデータの選定、データの収集、プロンプト設計、品質管理など実運用にかかわる領域を担当します。

以下が、主なタスクです。

• データ収集・正規化・インデックス更新の自動化
• ベクトルデータベースの運用：FAISSやMilvusなどを用いて高速・高精度な検索を実現
• RAGの精度を計測して、改善施策を設定：RAGASなどの評価フレームワークを活用
• LLMとのAPI連携管理：接続安定性・セキュリティ監査・バージョン管理を実施
• データ品質管理：重複排除・ノイズ削減・形式統一を継続的に実施

RAGシステムの回答精度を評価するための「評価セット（正解・不正解の問いと答えのペア）」を定義・管理します。また、ユーザーからのフィードバックを収集・分析し、「なぜ検索が失敗したのか」「なぜ回答が不適切だったのか」を特定します。

技術層には、RAG改善を属人化させず、継続的な精度改善の仕組みを設計することが求められます。

データパイプライン管理者

RAGの「鮮度」を保つ責任者です。社内の各種データソース（SharePoint, Confluence, Salesforce, DBなど）から最新情報を検知し、自動的に前処理（クリーニング、チャンキング）を施します。

データベースに正しく取り込むまでの一連の流れを設計・監視・維持します。

データソースごとの更新頻度を決定し、文書の特性（マニュアル vs 議事録）ごとにデータのチャンキングを最適化する戦略を設計します。

検索・プロンプトエンジニア

RAGの「賢さ」をチューニングする技術的な専門家です。精度評価・分析官からのフィードバックに基づき、システムの「振る舞い」を改善します。

• 検索の改善：検索アルゴリズムの調整、キーワード検索とベクトル検索のハイブリッド化、メタデータ（タグ）の活用など
• プロンプトの改善：LLMに渡す「指示書（プロンプト）」を調整し、回答のトーンや形式を制御する

特定のドメイン（例：法務、経理）専用のプロンプトを用意すべきか判断するのもプロンプトエンジニアの重要な業務です。

業務運用層：現場活用とフィードバック

業務運用層は、AIの利用者としての視点から課題や誤回答をフィードバックし、ナレッジを更新する役割があります。

主なタスクは、以下のとおりです。

• FAQ・業務マニュアルの更新
• 誤回答・未回答の報告
• ユーザーフィードバックの収集
• 社内研修・ワークショップの実施

業務運用層は、日常業務にRAGの活用を組み込み、属人化を防ぎつつ組織全体でRAGが定着する仕組みの確立を目指します。

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RAG運用体制構築のポイント

本章では、効果的なRAG運用体制を構築するための実践的なポイントを紹介します。

ナレッジ管理の仕組み化

RAGの回答精度は、RAGが参照するナレッジベースの品質と整備状態に左右されます。

PoCでは手動で「綺麗なデータ」を投入できますが、実運用ではそうはいきません。主に、データパイプライン管理者が中心となって実行します。

基幹システム（Salesforceなど）やドキュメント管理（SharePointなど）が更新された際、何分（または何時間）でベクトルデータベースに自動反映される必要があるか、そして現状はどれくらいかを定期的に確認します。

手動でのデータ更新は必ず陳腐化を招きます。ビジネス要件に基づいた自動化が必須です。

さらに、古い情報、重複した情報、誤った情報（精度低下の要因）を捨てるプロセスをチェックします。棚卸し（例：半期に一度）を、どの部署の責任で実行しているかも重要なチェック項目です。

評価体制の構築

RAGを安定的に運用するためには、定量的な評価と改善サイクルの仕組み化が欠かせません。技術者層が中心となり、システムの「健康状態」を定点観測する仕組みを構築します。

そのためには、以下のような評価体制の構築が必要です。

• KPIの設定
• 自動評価ツールの導入：RAGASやTruLensを用いて、検索精度・生成精度を定期的にモニタリング
• ユーザーフィードバックの収集
• マネジメント層・技術層・業務運用層で結果を共有し、改善施策を組織的に判断

RAGシステムの成功を定義するKPIとして、単なる「ユーザー満足度」といった曖昧なものではなく、「回答精度（正答率）XX%」「検索再実行率（ユーザーが質問し直す割合）X%以下」など、技術チームと事業サイドが合意できる定量的なKPIを設定することが重要です。

さらに、現場ユーザーが押した「Bad」ボタンのデータは、具体的に誰に通知され、何営業日以内に分析・改善（ナレッジ更新 or プロンプト修正）されるのかを明確にすべきです。そして、分析結果が誰に共有されて、誰が次のアクションを決定するのかを組織として決めておかなければなりません。

評価体制を整えることで、モデルや検索の精度劣化を早期に検知し、精度やスピードを総合的に最適化できます。

教育・研修の定期的な実施

RAG導入後は、教育・研修の定期的な実施が欠かせません。

定期的な研修や勉強会の開催は、知識のアップデートと社内文化の定着を促進し、RAGの活用を組織文化として根付かせます。

具体的には、以下のように役職別に研修内容を設定すると効果的です。

現場担当者が正しくRAGを使いこなせるようにするだけでは不十分です。管理者が評価や改善を主導できるようにすることで、「現場と運用が連動する仕組み」を築けます。

RAGの運用体制構築でよくある課題と解決策

RAGを導入しても期待した成果が出ない企業の多くは、運用体制に課題を抱えています。本章では、RAGの運用で発生しやすい代表的な課題とその解決策を紹介します。

以下の3つの「壁」を運用体制で克服し続けなければなりません。

データの陳腐化

企業のデータは「生き物」です。製品仕様の変更、新しい社内規定の施行、市場動向のレポートなど情報は日々更新されます。

RAGが参照するデータベース内のデータが古いままでは、当然ながらAIも古い回答しかできません。

継続的にデータを更新し、ユーザーフィードバックや評価データをもとに改善を積み重ねることが重要です。

最新のデータが即座にAIの回答に反映される仕組み（データパイプライン）は誰が担保するのか、運用体制作りが重要になります。

検索精度の悪化

RAGの回答品質は、LLMの性能以前に検索の精度に依存します。「的外れな資料」を参照すれば、AIは自信満々に的外れな回答を生成します。

精度低下の原因としては以下が考えられます。

• データをどの程度の大きさ（チャンク）で格納するかが不適切
• ユーザーが使う言葉（専門用語、略語、俗語）が変化・多様化した

時間とともに低下しがちな検索精度を、誰がどうやって評価・改善するのかを決めておく必要があります。

評価とフィードバックの欠如

RAGは「一度作れば完璧」なシステムではありません。「どの回答が良くて、どの回答がダメだったか」というユーザーからのフィードバックを収集し、分析する必要があります。

システム（データ、検索ロジック）に反映させる「改善ループ（PDCA）」がなければ、システムはユーザーから見放されます。

ユーザーが手軽にフィードバックでき、それをエンジニアが即座に分析・改善できる運用フローが必要です。

データのサイロ化

RAGが参照するデータベースに古いドキュメントや誤情報が残っていると、RAGが不正確な回答を生成するリスクが高まります。

特に、各部門が資料を個別に管理している企業では情報がサイロ化しやすく、重複データ・更新漏れ・バージョン不整合が頻発します。

その結果、RAGの検索・生成精度が低下し、ユーザーの信頼低下や誤った意思決定につながります。

このような精度低下を防ぐためには、定期的な更新スケジュールを設け、ナレッジベースの鮮度を維持するのが一つの対策として有効です。

現場の活用が進まない

RAGを導入しても、現場で活用が進まないケースもよくある課題です。これは、従業員がRAGの使い方や活用効果を十分に理解していないことが一つの原因として挙げられます。

導入初期に「正確な回答が得られない」「使い方が難しい」などのネガティブな印象が一度広まると活用が進まなくなり、費用対効果が低下します。

現場活用を推進するためには、社内研修やハンズオンセッションを定期的に実施し、現場担当者が自らRAGを使いこなせるよう支援することが大切です。

モデルや検索精度の劣化に気づけない

RAGは導入当初こそ高精度な回答を実現します。しかし、時間の経過とともにナレッジベースの更新遅れやモデルの陳腐化が発生し、徐々に回答品質が低下します。

しかし、明確な評価指標を設定しておらず、検索精度や生成結果の劣化に気づかないまま運用を続けるケースが少なくありません。精度改善が遅れた結果、ハルシネーションや誤情報の出力が増加してRAGへの信頼損失につながります。

RAGの精度を維持するために精度評価とKPIの見直しを定期的に行い、スコア低下時に迅速に改善サイクルを回す仕組みが必要です。

セキュリティリスク

RAGシステムでアクセス制御やデータ管理が不十分な場合、機密情報が誤って出力されるリスクがあります。

特に、プロンプト入力時やモデルチューニングの過程で機密情報が学習対象に含まれ、意図せず外部へ流出するケースも珍しくありません。

また、外部APIやクラウド環境を経由してデータを処理する際は、ベンダー側の脆弱性や設定ミスが原因で情報が漏えいするリスクもあります。

情報漏えいが発生すると重大なコンプライアンス違反や損害賠償リスクに発展するため、技術面と運用面の両方から多層的な対策を講じることが不可欠です。例えば、アクセス制御・監査ログ・マスキングなどの多層的なセキュリティ対策を実装し、定期的なリスク監査が必要です。

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RAGの運用体制についてよくある質問まとめ

まとめ

RAG運用の成功は「運用体制の整備」にあります。

マネジメント・技術・業務運用の各層が連携し、明確な役割分担とガバナンスを整えることで、RAGは一時的なAI導入ではなく、企業の知識資産を活かし続ける持続的な仕組みへと進化します。

もし、自社のリソースだけで持続可能な運用体制を築くことに課題を感じたり、RAGの価値を最大化するためのより専門的な知見が必要な場合は経験豊富な専門家への相談が有効な一手となります。RAGを「一時的なプロジェクト」から「継続的なビジネス資産」へと進化させるために、ぜひ一度ご相談ください。