iPaaSで進化！マルチRAGで社内データ価値を最大化

RAG構築で直面しがちな「3つの壁」とそのビジネスへの影響

RAGは、AIがユーザーの入力に対し、適切な情報を検索し、それに基づいて回答を生成するという、一見シンプルなプロセスに見えます。しかし、実際に企業活動においてRAGを実装し、継続的に運用しようとすると、いくつかの避けて通れない「壁」、すなわち制約や課題に直面します。今回は、特に「モデル」「データ」「環境」という3つの側面から、これらの壁がビジネスにどのような影響を与えるのかを掘り下げて見ていきましょう。

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1. モデルの壁：最適なAIを選べない、進化に追随できない

ここで言う「モデル」とは、GPTシリーズやClaude、Geminiといった、学習済みの生成AI、特に中核となる言語モデル（LLM 大規模言語モデル）を指します。

• 特定AIへの依存リスク：一般的に提供されているRAGサービスや、特定のシステムベンダーが構築するRAGシステムでは、利用可能な言語モデルが限定されるケースが少なくありません。特定のサービスプロバイダが提供するモデルや、ベンダーが得意とするモデルに縛られてしまうと、自社のニーズに最適な選択ができません。
• 進化のスピードへの対応が困難：AI技術の進化は日進月歩です。テキスト生成能力、画像生成能力、リサーチ能力、特定の業務ドメインへの特化、あるいはコストパフォーマンスなど、それぞれに強みを持つ多様なモデルが次々と登場しています。例えば、ある業務では最新の高性能モデルが適していても、別の定型的な業務ではコスト効率の良い軽量モデルで十分かもしれません。自社の多様なビジネスニーズや課題に合わせて最適なモデルを柔軟に選択・変更できない場合、生成AI活用の効果は限定的となり、投資対効果の向上も期待しにくくなります。この柔軟性の欠如は、データ活用の硬直化を招き、競争力の低下につながる恐れがあります。
• 応答の質の限界：特定のモデルに固定されると、そのモデルの特性や学習データに由来するバイアス、得意不得意といった制約を直接受けることになります。これにより、期待した応答が得られない、あるいは特定の視点に偏った内容の回答しか得られないといった課題が生じる可能性があります。

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2. データの壁：使いたいデータを自由に、かつ安全に使えない

RAGの品質は、参照するデータの質と量、そして鮮度に大きく左右されます。しかし、多くのRAGサービスや従来型の実装では、データに関する制約が大きな課題となります。

• 手作業によるデータ連携の限界：例えば、RAGで参照させたいデータを、Webブラウザ経由でサービス環境のストレージに手動でアップロードする必要がある場合を考えてみましょう。少量のデータでPoCを行う段階では問題にならなくても、本番業務での利用を見据えた場合、これは運用上の大きな負荷となります。データは日々更新され、その種類も増加していくのが常です。製品情報、顧客からの問い合わせ履歴、最新の市場動向レポートなど、求められるあらゆるデータを手作業で、かつタイムリーに更新し続けることは現実的ではありません。この非効率性は、情報の鮮度の低下を招き、RAGによる応答の価値を損ないます。
• 構造化データ活用の困難さ：一般的なRAGサービスの多くは、PDFやWord、PowerPointといったドキュメントファイル（非構造化データ）の処理を主眼として設計されています。しかし、企業のビジネス活動において重要な意思決定の材料となるのは、ERPシステム内の販売データ、CRMシステム内の顧客データ、SaaSアプリケーション内の業務データといった「構造化データ」であることが少なくありません。これらの構造化データは、特定のフォーマットやスキーマを持ち、データベースやAPIを通じてアクセスされることが一般的です。従来のRAGでは、これらの構造化データを効果的に取り込み、非構造化データと組み合わせて活用することが困難でした。この制約は、生成AIができることの範囲を狭め、データドリブンな意思決定の機会を逸することにつながります。
• セキュリティとガバナンスの懸念：社内データを外部のRAGサービスにアップロードする際には、情報漏洩リスクやアクセス権限の管理といったセキュリティ・ガバナンス上の課題も考慮しなければなりません。機密性の高いデータを扱う場合、この技術的なハードルはさらに高くなります。

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3. 環境の壁：使うたびに異なるインターフェース、分断される業務フロー

ここで言う「環境」とは、主にユーザーがRAGシステムと対話するためのユーザーインターフェース（UI）や、既存の業務システムとの連携のことを指します。

• ツールのサイロ化と学習コストの増大：生成AIの活用シーンは多岐にわたります。社内文書の検索、マーケティング施策の立案、顧客への営業プランの作成、FAQの自動応答、売上分析を含む経営報告資料の作成など、様々なユースケースが考えられます。それぞれの業務や目的に特化したRAGサービスやAIアプリケーションを個別に導入した場合、ユーザーは複数の異なる画面や操作方法を習得する必要が生じます。これは学習コストの増大を招くだけでなく、ツール間の連携が取れていない場合には、情報の分断や二重入力といった非効率も発生させ、業務効率の向上を妨げます。
• 業務フローの阻害：多くのビジネスパーソンは、日々の業務を特定のアプリケーション（例えば、グループウェア、CRM、SFA、BIツールなど）を中心に行っています。生成AIを活用するために、わざわざ普段使っているアプリケーションを閉じ、別の専用ツールを起動し、そこでプロンプトを入力して応答を得て、その結果をまた元の業務アプリケーションにコピー＆ペーストする…といった手間が発生する場合、業務フローが分断され、煩雑さを感じさせることになります。これは、特にITリテラシーが高くないユーザーにとっては、AI活用の心理的なハードルを上げ、結果として利用促進を妨げる課題となります。
• パーソナライズの欠如：ユーザーの役職や担当業務、アクセス権限に応じて、表示する情報や利用できる機能をパーソナライズできない場合、利便性やセキュリティの面で問題が生じることがあります。

これらの「壁」は、いずれも実際の業務で生成AIを活用するための本番運用を見据えた際に、その導入効果を最大化することを阻害し、最悪の場合、プロジェクト自体が頓挫してしまうリスクすらはらんでいます。これらの課題に対する深い理解なしには、真のデータ活用は実現できません。

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iPaaSで実現する「マルチRAG」：4つの特徴で壁を乗り越え、データ活用の未来を拓く

それでは、どのようにすればこれらのRAG構築における「壁」を取り払い、社内データ資産の価値を最大限に引き出すことができるのでしょうか？ 私たちセゾンテクノロジーは、その鍵となるソリューションとして、iPaaS（Integration Platform as a Service）を活用したRAGの構築を強く推奨します。

iPaaSとは、クラウド上で提供される、様々なシステム、アプリケーション、データソースを「つなぐ」ための統合プラットフォームです。API連携、データ変換、プロセスの自動化といった機能を備え、企業内外に散在するデータをシームレスに連携・統合することを可能にします。このiPaaSの特性を活かすことで、社内のあらゆるデータ、多様な生成AIモデル（LLM 大規模言語モデル）、そしてユーザーが使い慣れたユーザーインターフェースを柔軟に結びつけ、利用者の業務目的や課題に応じて最適な形で社内ナレッジを提供・実行する、それが私たちの提唱する「マルチRAG」です。

セゾンテクノロジーが提供する「HULFT Square」は、まさにこの「マルチRAG」を実現するための強力なローコードiPaaSです。

• 豊富な接続機能（コネクター）：様々なオンプレミスシステム、クラウドサービス、データベース、SaaSアプリケーションに対応した多種多様なコネクターを標準で備えており、社内外のデータソースに容易に接続できます。
• ノーコード/ローコード開発：プログラミングの専門知識がなくても、直感的なGUIを通じて、ドラッグ＆ドロップなどの簡単な操作でデータ連携・処理フローを設計・実装できます。これにより、開発期間の短縮とコスト削減、そして変化への迅速な対応が可能になります。
• 高い柔軟性と拡張性：ビジネスの変化や新たな技術の登場にも柔軟に対応できるアーキテクチャを持っています。

私たちが「マルチRAG」と呼ぶこのアプローチは、具体的に何が「マルチ」なのでしょうか？ ここでは、その核心となる4つの「マルチ」な要素と、それがもたらす価値について詳しく解説します。

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  ⇒ iPaaS｜用語集

1. マルチLLM：最適なAIモデルを自由に選択・組み合わせ、応答品質を最大化

HULFT Squareは、外部の生成AIサービス（LLM 大規模言語モデルなど）をREST API経由で柔軟に呼び出すことが可能です。特定のベンダーやモデルにロックインされることなく、APIが公開されている限り、市場に存在するあらゆる生成AIモデルをRAGにおける言語モデルの選択肢として検討できます。

• 最適なモデルの戦略的使い分け：
  • ◦例えば、Microsoft社が提供するAzure OpenAI Serviceで利用可能なGPT-4oモデルやOpenAI o3モデル、Amazon Web Services社が提供するAmazon Bedrockで利用可能なClaude 3.7 SonnetモデルやTitan Textモデル、Google Cloud社が提供するVertex AIで利用可能なGemini 2.0 Flashモデルなどを、プロジェクトの要件やコスト、求める応答の特性（創造性、正確性、要約能力など）に応じて柔軟に切り替えて利用できます。
  • ◦「コストとスピードを重視し、トークン量を抑えたい日常的な問い合わせには、軽量で高速なモデル（例：GPT-4o miniやGemini 1.5 Flash）を」、「複雑な分析や長文の内容理解、詳細なレポート生成など、大量の入力情報を処理し、質の高い応答が求められる高度なタスクには、大規模なコンテキストウィンドウを持つ高性能モデル（例：Gemini 1.5 Pro）を」 といった戦略的な使い分けが、ローコードiPaaSであるHULFT Square上で容易に実装できます。
• 複数モデルによる比較・評価による品質向上：RAGそのものがハルシネーションを抑制する仕組みではありますが、生成AIから得られた応答が常に100%正しいと断言できるものではありません。多くの利用者は、AIの回答の妥当性や質に不安を感じることがあるでしょう。そこで、複数の異なる言語モデルに同じプロンプト（指示や質問）を入力し、それぞれの回答を生成させ、さらにはAI同士で互いの回答の妥当性や論理性を評価させるといった高度な使い方も可能です。HULFT Square上でこのような比較評価のロジックを組むことで、ユーザーは単一モデルの特性に偏ることなく、より客観的かつ中立的に、最も望ましい回答を選択したり、複数の回答案を参考にしたりすることができます。これにより、応答の信頼性と質の向上が期待できます。
• 将来的なAIエージェントへの展開：将来的には、複数のLLMや専門知識を持つAIを組み合わせ、より複雑なタスクを自律的に計画・実行する「AIエージェント」のような高度な活用も視野に入ってきます。マルチLLMの柔軟性は、このような未来のAI活用に向けた重要な基盤となります。

2. マルチクラウド：最適なAI基盤を適材適所で活用し、コストとリスクを最適化

現在、主要な生成AIサービスは、Microsoft Azure、Amazon Web Services (AWS)、Google Cloudといったメガクラウドプロバイダーを中心に、それぞれ独自の強みを持つ形で提供されています。この傾向は今後も加速し、特定のクラウド環境でのみ利用可能な、より専門化・高性能化されたAIモデルが登場してくることが予想されます。

• クラウドインフラの柔軟な選択：各クラウドプロバイダーは、AIモデルだけでなく、学習データの保管、モデルのファインチューニング、運用監視ツールなど、AI活用を支援する多様なサービス群を提供しています。企業は、自社のセキュリティポリシー、既存のITインフラ、コスト予算、求める性能などに応じて、最適なクラウド環境を選択したいと考えるのが自然です。
• iPaaSによる共通基盤の構築：それぞれのクラウド環境で個別にRAGシステムを構築・運用するのは、開発コスト、運用負荷、管理の複雑さを考えると現実的ではありません。HULFT SquareのようなローコードiPaaSをRAGの共通基盤として位置づけ、データの収集・前処理・連携といった共通して必要となる機能レイヤーをiPaaSに集約します。そして、生成AIモデルの利用やクラウドプロバイダー特有の機能（例えば、特定のベクトルデータベースや機械学習サービス）といった部分は、iPaaSからAPI経由で柔軟に接続するようにします。これにより、企業は特定のクラウドプロバイダーに過度に依存することなく（ベンダーロックインの回避）、それぞれのクラウドの強みを活かした「適材適所」のAI活用が可能になります。これは、ITインフラ全体でマルチクラウド戦略を採用する企業が増えている現代において、生成AI活用においても同様に求められる重要な視点です。

3. マルチデータソース：社内に眠るあらゆる構造化・非構造化データをRAGの力に

RAGの「検索拡張」の質は、参照できるデータの幅広さと深さに依存します。HULFT Squareは、データを統合するためのプラットフォームとして設計されているため、オンプレミスのレガシーシステムから最新のクラウドSaaSアプリケーションまで、企業内に存在する多種多様なシステム環境に接続するための豊富なコネクター機能を標準で有しています。

• データソースの制約からの解放：従来のRAGシステムでは、RAGの対象データを事前に特定のデータレイクやデータウェアハウス、あるいはクラウドストレージといった蓄積環境に集約・配置しておくことが前提となる傾向がありました。しかし、iPaaSを活用すれば、各データソースに直接接続し、リアルタイムに近い形で必要な情報を取得・入力することが可能になります。ファイルサーバー内のOffice文書、社内ポータルサイトの情報、SharePoint上のドキュメントはもちろんのこと、これまでRAGでの活用が難しかった様々なデータソースが対象となります。
• 構造化データの本格活用で洞察を深化：特に重要なのが、ERPシステム内の会計データや生産管理データ、CRM内の顧客対応履歴や商談情報、SCMシステム内のサプライチェーン情報、各種業務SaaSに蓄積されたオペレーショナルデータといった「構造化データ」の活用です。HULFT Squareの強力なデータ連携・変換機能を用いることで、これらの構造化データを抽出し、必要に応じて非構造化データと組み合わせ、RAGが理解しやすい形式に加工して参照情報として提供できます。例えば、「特定の製品を購入した顧客のうち、過去半年以内にサポートへの問い合わせがあり、かつ特定のキャンペーンに反応していない顧客リスト」といった複雑な条件の情報を、構造化データと非構造化データの両方から引き出し、それを基にAIがパーソナライズされた提案を生成するといった高度な活用が、「生成AIができること」の新たな地平を拓きます。このような複合的なデータ活用は、ビジネスにおけるより深いインサイトの発見や、的確なアクションの実行につながります。
• データ鮮度の維持と運用負荷の軽減：iPaaSを介してデータソースと連携することで、データの定期的な自動更新や差分更新の仕組みを容易に実装できます。これにより、RAGが常に最新の情報を参照できるようになり、応答の鮮度と信頼性が向上します。手作業によるデータ更新の負荷からも解放され、運用効率も大幅に改善されます。

4. マルチインターフェース：使い慣れたツール、最適な画面でAIとの対話を実現

どれほど高性能なAIシステムであっても、ユーザーにとって使いにくければ、その価値は半減してしまいます。「マルチインターフェース」の考え方は、ユーザーが日常的に利用しているツールや、業務目的に最も適した形でAIとの接点を提供することを目指します。

• ツールの乱立と操作性の課題を解決：業務部門ごと、あるいは特定のタスクごとに特化型の生成AIアプリケーションを個別に導入した結果、「AIを使うたびに別の画面を開かなければならない」「それぞれのツールの操作方法を覚えなければならない」といった状況は、ユーザーにとって大きな負担です。iPaaSをハブとすることで、バックエンドのAIモデルやデータソースは共通化しつつ、フロントエンドのインターフェースは利用シーンに応じて最適なものを選択・提供できます。
• 普段使いの業務アプリケーションとのシームレスな連携：
  • ◦Microsoft TeamsやSlackなどのコミュニケーションツール：多くの従業員が日常的に利用しているチャットツール上で、AIボットに対して自然言語で質問を入力し、関連文書の検索結果や要約、あるいは簡単な分析結果を応答として受け取ることができます。これにより、特別なトレーニングなしに、非IT部門の従業員でも気軽にAIの力を借りられるようになり、社内ナレッジの共有や問題解決の迅速化が期待できます。
  • ◦BIダッシュボード（Tableau, Power BIなど）：経営層やマネージャーが日々のビジネス状況を把握するために参照するBIダッシュボードに、AIが生成した「売上トレンドの背景にある要因分析」や「将来予測に基づく推奨アクション」といった内容を直接組み込むことができます。単なるデータの可視化に留まらず、AIによる洞察が付加されることで、より質の高い意思決定を支援します。
  • ◦CRM/SFAシステム：営業担当者が利用するCRMやSFAの画面から、特定の顧客に関する過去の対応履歴や関連ニュースをAIが要約して提示したり、次のアクションプランを提案したりすることが可能です。これにより、営業活動の効率と質の向上に貢献します。
  • ◦専用Webアプリケーション：特定の業務に特化した高度な機能を提供したい場合には、iPaaSを介してAI機能と連携する専用のアプリケーションを開発することも可能です。 このように、iPaaSは、利用者が最も自然に、かつ効率的にAIを活用できるインターフェースに、生成AIから得られるインサイトや機能を届け、業務プロセス全体の生産性向上を支援します。これにより、AIを使うための作業ではなく、AIを使いこなして本来の業務に集中できる環境が実現します。

まとめ：変化に強い「マルチRAG」基盤で、未来のデータ活用とビジネス変革に備える

本コラムでは、社内に眠る構造化データを含むあらゆるデータ資産から価値を引き出すための手段として、iPaaSを活用した「マルチRAG」というアプローチをご紹介しました。その内容をご理解いただけたでしょうか。

多くの企業が生成AIのPoCを終え、いよいよ本格的な業務利用、すなわち本番実装へと舵を切り始めています。しかし、その過程で、「モデルの壁」「データの壁」「環境の壁」といった様々な課題に直面することも少なくありません。

LLM 大規模言語モデルをはじめとする生成AIの技術は、今後も驚異的なスピードで進化を続け、より多様なサービス形態で提供されていくでしょう。同時に、企業が扱うデータの量や種類も増大し、その活用ニーズはますます高度化・多様化していきます。生成AIがもたらすインパクトは、単なる業務効率化に留まらず、新たなビジネスモデルの創出や、競争優位性の確立にまで及ぶ可能性があります。

このような変化の激しい時代において、企業がデータ活用の恩恵を最大限に享受するためには、特定の技術やベンダーに固定されることなく、柔軟かつ容易に拡張可能なAI活用基盤を持つことが不可欠です。ローコードiPaaSであるHULFT Squareを中核に据えた「マルチRAG」は、まさにこのニーズに応えるものです。

• マルチLLMにより、常に最適なAIモデルを選択・活用できる柔軟性を。
• マルチクラウドにより、各クラウドの強みを活かしつつ、特定環境への依存を回避する戦略性を。
• マルチデータソースにより、社内外のあらゆるデータをAIの力に変える網羅性を。
• マルチインターフェースにより、誰もが使い慣れた環境でAIの恩恵を受けられる利便性を。

これら4つの「マルチ」が組み合わさることで、企業は真にデータドリブンな意思決定を実行し、ビジネスの成長を加速させることができます。

セゾンテクノロジーは、長年にわたり培ってきたデータ連携技術とiPaaS「HULFT Square」を通じて、お客様のデータ活用とDX推進を強力に支援してまいります。変化に強く、将来の拡張性にも優れたRAGプラットフォームの構築に、ぜひiPaaSの活用をご検討ください。そして、生成AIができることの可能性を、お客様自身のビジネスで最大限に引き出していただければ幸いです。

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