RIG(Retrieval Interleaved Generation)とは?RAGとの違いは？生成AIの応用が急速に広がる中、新たなアプローチとして注目されているのが、RIG(Retrieval Interleaved Generation)です。RIGは「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」を交互（Interleaved）に行う手法であり、従来のRAG(Retrieval Augmented Generation)の課題を克服するために考案されました。RIGは、情報生成プロセス中に複数回にわたり外部の知識ベースやデータベースから情報を逐次検索し、適切な情報を段階的に生成過程に反映する特徴があります。一方、従来のRAGは、初めに情報を一度だけ検索・取得してから回答を一括で生成する仕組みでした。そのため、生成内容が途中で誤った方向に進んだ場合でも、途中修正が難しいという弱点がありました。RIGは生成過程の途中でも情報を追加で検索できるため、より正確で詳細な回答を提供できるようになります。例えば、法律や医療、科学研究分野など、高度で専門的な情報を生成する際に、RIGは特に有効です。生成過程で得られた中間結果に基づいて逐次的に追加情報を収集し、最終的な回答の精度を高めることができます。RIG(Retrieval Interleaved Generation)を用いた事例実際の活用例として、Google DeepMindによる研究プロジェクト「Med-PaLM 2」があります。Med-PaLM 2は医学分野の質問回答システムとして開発され、RIGを導入することで従来のRAGベースのシステムよりも正確な医療情報の提供に成功しました。Med-PaLM 2は生成の途中で医学論文や医療データベースから情報を逐次取得し、診断や治療法の回答精度を約37%向上させることができました。また、法務分野でも活用が進んでいます。米国の法律事務所である「Baker McKenzie」では、顧客からの法律相談に対してRIGを活用したAIシステムを導入しています。このシステムは生成途中で関連法令や判例をリアルタイムで参照し、より精度の高い法的アドバイスを提供可能にしました。これにより、顧客への初回回答の満足度が約50%向上し、弁護士の業務効率も約30%改善されました。金融業界では、ブラックロックが投資リスク分析システムにRIGを導入しています。このシステムは市場の急激な変化にも柔軟に対応し、リアルタイムで追加情報を取り込みつつリスク分析の精度を高めています。その結果、リスク予測の正確性が従来のシステムより約25%改善されています。RIG(Retrieval Interleaved Generation)のメリット・デメリットを比較RIGの最大のメリットは、情報の正確性と柔軟性です。情報生成の途中で追加情報をリアルタイムに取得・反映できるため、従来のRAGでは困難だった微妙なニュアンスや最新のデータ反映が可能となります。また、生成中の軌道修正が容易で、より詳細かつ専門性の高い情報生成が実現できます。しかし、RIGにはデメリットも存在します。情報を複数回取得するため、生成速度が低下する可能性があります。具体的には、従来のRAG方式と比べて生成時間が1.3倍〜2倍程度に増加するケースがあります。そのため、リアルタイム応答が求められる場合は、高度なシステムの最適化が不可欠です。また、システムの複雑性が高まるため、初期の開発および保守運用コストが増えることも懸念されます。特に、検索と生成のタイミングや回数を適切に設定することが難しく、専門家の関与が求められることも多くあります。RIG(Retrieval Interleaved Generation)開発方法や費用は？RIGの開発を進めるためには以下のようなプロセスを経ることが一般的です。1. ベースとなる生成モデルの選定OpenAIのGPT-4 TurboやGoogle Gemini、AnthropicのClaude 3など高性能な生成モデルを基盤にします。2. 外部情報ソースの構築・統合情報検索機能としてベクトル検索システム（Pinecone、Weaviate、FAISSなど）を利用し、適切な知識ベースを構築します。3. インターリーブド処理ロジックの設計生成中に適切なタイミングで情報を取得し、反映するための処理ロジックを設計します。この部分は高度なプロンプトエンジニアリングや専門家によるルール設定が必要となります。4. システムの統合と最適化既存の業務システムやサービスへのAPI統合を行い、実運用環境での精度・速度最適化を行います。費用面では、一般的なRIGシステム開発の場合、初期開発費は概ね1000万円～5000万円程度が相場となります。これは、外部知識ベースの整備や、インターリーブド処理設計に専門家が関与するコストが高いためです。運用コストとしては、使用する生成AIのトークン量に応じて月額で数十万円〜数百万円程度のランニングコストがかかります。例えば、法務系の高度なRIGシステムを導入する場合、初期開発費が約3000万円、月間運用費が約150万円程度という試算が標準的です。RIG(Retrieval Interleaved Generation)についてMojiにご相談ください！Mojiでは、RIGを活用した生成AIシステムの開発支援を行っています。専門的な知識を持つプロンプトエンジニアやAIエンジニアが多数在籍しており、企業のニーズに合わせた最適なRIGシステムの設計・構築・運用を一貫してサポートいたします。高度で正確な情報生成を実現するRIGの導入を検討中の企業様は、ぜひMojiにご相談ください。お客様のビジネス課題を詳細にヒアリングし、最適な提案をさせていただきます。