Hello there, ('ω')ノ
「RAG、作ってはみたけど…これってうまくいってるの？」
RAG（検索拡張型生成）を社内に導入したものの、
- 回答の質は十分？
- 利用者の満足度はどう？
- 業務改善に貢献しているのか？
…といった「使ってみた結果の評価」をあまり行わないケース、実は多いんです。
しかしRAGは、“作って終わり”ではなく、継続的に育てていく仕組み。
そのためには、評価（評価指標・方法）を明確に持つことがとても重要です。
✅ なぜRAGの評価が必要なのか？
| 理由 | 内容 |
|---|---|
| 継続的な改善のため | どこがよかったか、どこが課題かを把握できる |
| 投資対効果の見える化 | コストに見合う成果が出ているかを判断する材料に |
| 利用拡大の説得材料 | 他部門展開や本番導入の際に「実績」として使える |
| 誤答やリスクの早期発見 | ハルシネーションや誤情報を可視化できる |
📌 「とりあえず動く」から「業務で信頼して使える」へのステップアップに欠かせません。
🎯 評価の観点は主に3つ！
① 検索の正確性（Retrieval Evaluation）
| 指標 | 内容 |
|---|---|
| Recall（再現率） | 正しい文書がどれだけ検索されているか |
| Precision（適合率） | 関係ない文書が混ざっていないか |
| 検索チャンクの妥当性 | 本当に回答に必要な情報だけを引けているか？ |
🔍 検索精度が低いと、生成AIに渡す情報そのものが間違っていることになります。
② 生成の品質（Generation Evaluation）
| 指標 | 内容 |
|---|---|
| 内容の正確性 | 出典に基づいた回答になっているか |
| 読みやすさ・自然さ | 表現がわかりやすく丁寧か |
| 出典表示の有無 | 情報の裏付けが明記されているか |
| ハルシネーション率 | “それっぽいけど間違い”の発生頻度 |
📌 生成結果の「伝え方」や「根拠表示」は、実務で使えるかどうかの決定要因になります。
③ ユーザー体験・業務効果（UX / Impact）
| 指標 | 内容 |
|---|---|
| 回答までの時間短縮 | 従来業務と比べてどれくらい時間が減ったか |
| 使いやすさ | UI・操作性にストレスがないか |
| 再利用率 | 何度も使いたいと思えるか？（継続利用） |
| 満足度アンケート | 「役に立った」と感じるか？（主観的評価） |
📌 数値だけでなく、“使う人の実感”も非常に大切な評価軸です。
🛠 実際の評価のやり方（ステップ形式）
✅ Step 1：質問セットを用意（10〜30件程度）
- 実際の業務で使いそうな質問
- あえて曖昧・難しい質問も混ぜておくと精度チェックに◎
✅ Step 2：RAGで回答させる
- 出典表示あり／なしの両方をテストして比較
- 回答ごとにログを残す（内容・出典・時間など）
✅ Step 3：人による評価を実施（3人以上推奨）
| 評価項目 | 5段階 or ○× |
|---|---|
| 回答の正確性 | 出典と一致しているか？誤解がないか？ |
| 表現のわかりやすさ | 初心者でも理解できるか？ |
| 出典の信頼性 | 情報源として妥当か？ |
| 質問と回答の合致度 | 聞いた内容に答えているか？ |
➡ ExcelシートやGoogleフォームを使って簡単に記録できます。
✅ Step 4：ユーザーからのフィードバック収集
- 「どこで役に立ったか？」
- 「改善してほしい点は？」
- 「今後どんな質問に答えてほしいか？」
➡ 利用者の声＝今後の改善素材そのもの！
📋 評価結果をまとめるときのポイント
| 項目 | 例 |
|---|---|
| 検索精度 | 正答率80%、関係ない文書の混入10% |
| 生成品質 | 回答満足度4.2／5点中 |
| UX指標 | 平均回答時間15秒（従来は3分） |
| 利用意向 | 「継続して使いたい」回答者92% |
📌 定量・定性の両面で示すことで、社内報告・展開にも説得力が生まれます！
まとめ：「評価すること」がRAG活用の第一歩になる
- RAGは“仕組みを作って終わり”ではなく、使い続けて育てる仕組み
- 検索・生成・UXの3視点で評価すると、課題と強みが明確になる
- 小規模PoCでも、評価設計を入れておくことで、本番導入に向けた確かな一歩に！
Best regards, (^^ゞ
