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なぜRAGの見積もりは当たらないのか——金額を決めているのは、渡される文書の状態です

POSII COLUMN / RAG導入の判断 #2

なぜRAGの見積もりは当たらないのか
——金額を決めているのは、渡される文書の状態です

実装は見積もれます。見積もれないのは、社内に眠っている文書のほうです

RAGの構築費用は、実装部分についてはかなり正確に見積もれます。検索の仕組みも、権限の仕組みも、やることは決まっているからです。それでも見積もりが当たらないことがあります。

原因はほぼ一つで、渡される文書が想定と違う状態だったときです。この記事では、何が起きるのかを文書の状態別に書きます。費用の内訳についてはこちらにまとめました。

RAGは、渡された文書を疑いません

最初に押さえておきたい性質があります。

RAGは、入っている文書を
すべて等しく正しいものとして扱います。

人間なら「これは古い版だな」「これは下書きだな」と判断します。RAGは判断しません。意味が近ければ、それが3年前に廃止された規程でも根拠として使います。

だから作業の大半は、実装ではなく「何を入れて、何を入れないか」を決めることになります。ここが読めないと、金額も読めません。

文書の状態と、それぞれで起きること

文書の状態 起きること 追加作業
テキストで整理されている そのまま処理できる なし
Word / Markdown ほぼそのまま。見出し構造も使える
PDF(文字情報あり) 表とレイアウトが崩れる。2段組みが行ごとに混ざる
PDF(スキャン画像) OCRが必要。読み取り精度の検証も必要
Excel セルの意味が失われる。行と列の関係をどう文章化するか設計が要る
同じ内容の版が複数ある どれが正か、人間が決めるしかない 読めない

上の3つは、時間さえかければ片づきます。問題は下の3つです。

スキャンPDF:OCRの精度を「確かめる」工程が要る

OCRをかければ文字にはなります。ただし100%ではありません。そして厄介なのは、間違って読み取られた文字は、エラーにならずに検索対象になることです。

「10万円」が「1O万円」(数字のゼロがアルファベットのオー)になっていても、処理は正常に終わります。検索したときに出てこなくなるだけです。

だからOCRそのものより、精度を確かめる工程に時間がかかります。何枚か抜き取って人間が突き合わせる。ここは自動化できません。

Excel:表を「文章」にしないと検索できない

見落とされやすいのがこれです。ベクトル検索は文章の意味を扱うので、セルの値だけを取り出しても意味になりません。

例えば「有給休暇」「20日」「勤続3年以上」という3つのセルを、そのまま並べて取り出しても「勤続3年以上なら有給は20日」という意味は復元されません。行と列の関係を、どう文章に組み直すかを設計する必要があります。

表の形式が統一されていれば一度作れば済みます。部署ごとにフォーマットが違うと、その数だけ設計が必要です。

版の重複:これだけは技術で解決できません

いちばん多く、いちばん厄介なのがこれです。

同じフォルダにこういうファイルが並んでいることは、珍しくありません。

  • 就業規則_2023年版.pdf
  • 就業規則_最新版.pdf
  • 就業規則_最新版(修正).pdf
  • 就業規則_最新版_20240401_田中確認済.pdf

人間なら、更新日を見るなり担当者に聞くなりして判断します。RAGは4つとも「就業規則」として同じ重みで扱います。質問すると、古い規程を根拠にした回答が返ってくることがあります。

しかも間違っていることに気づきにくい。それらしい答えが返ってくるからです。

これは実装で解決できません。
どれが正しいかを知っているのは、人間だけです。

やり方は2つしかありません。入れる前に整理するか、入れたうえで「どれが有効か」の情報を別に持たせるか。どちらも、対象の文書を見ないと工数が出せません。

だから、見積もりの前に文書を見せていただいています

ここまでの話をまとめると、同じ「1万件の社内文書」でも、状態によって作業量が数倍変わります。

状態 相対的な作業量の目安
テキスト・Markdownで整理済み 基準
PDF中心(文字情報あり) やや増える
スキャンPDF・Excelが混在 大きく増える
版の重複が多く、正が不明 整理が終わるまで見積もれない

だから私たちは、金額をお出しする前に実際の文書を見せていただいています。これを飛ばして出した数字は、まず当たりません。

見せていただくのは全部でなくて構いません。代表的なものを数十件拝見すれば、どのパターンが混ざっているかは分かります。機密の都合がある場合は、ファイル名の一覧と形式の内訳だけでも判断材料になります。

費用を抑えたいなら、ここが一番効きます

逆に言えば、文書の状態を良くするのが、いちばん確実なコスト削減です。実装をいくら安くしても、この部分は減りません。

効果が大きい順に3つ挙げます。

  1. 正の版を決める。古い版を別フォルダに移すだけでも効果があります。技術的な作業ではないので、社内でできます
  2. スキャンPDFの元データを探す。元のWordやExcelが残っていれば、OCRの工程がまるごと不要になります
  3. 対象を絞る。全社の全文書を最初から入れない。状態の良い文書がまとまっている部署から始めるのが最短です

1番は費用がかからないのに効果が大きい部分です。整理は外注しなくても進みます。

まとめ

  • 実装は見積もれる。見積もれないのは文書の状態
  • RAGは入っている文書をすべて等しく正しいものとして扱う
  • スキャンPDFはOCRより「精度を確かめる工程」に時間がかかる
  • Excelは行と列の関係を文章に組み直す設計が要る
  • 版の重複だけは技術で解決できない。正を知っているのは人間だけ
  • だから見積もり前に実際の文書を見る。数十件でも判断できる
  • 費用を抑える最短は正の版を決めること。社内でできて、費用もかからない

POSIIでは、社内データを外に出さない構成でのRAG構築をお手伝いしています。「どの文書から入れるべきか」の整理からご相談いただけます。費用の内訳はこちらの記事にまとめました。

ご相談はこちらから

最後までお読みいただき、心より感謝申し上げます。

大河原潤

大河原 潤

AI開発専門家

ブーム以前からAI研究に携わる、本物の専門家。「AIに使われる」のではなく、「AIを使いこなす」確かな技術力を提供します。

【アカデミックな裏付け】

  • カリフォルニア大学リバーサイド校 博士前期課程修了(研究分野:測度論、経路積分)
  • アメリカ数学会のジャーナルに論文発表

【社会的に認められた専門性】

  • AI関連書籍:『誤解だらけの人工知能』(2018年)、『AI×Web3の未来』(2023年)
  • プログラミング専門書:実務的な技術書を2冊出版(確かな実装力の証明)
  • 100社以上のAI導入コンサルティング実績、特許売却経験あり