いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「広報のためのLLMO Tips」第7回をお届けいたします。
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「RAG対策をすればLLM対策は終わり」という主張を聞くことがあります。
今日はここを正確に整理します。
RAG（検索拡張生成）とは、ユーザーの質問に対して外部の検索システムが関連文書を取得し、それをAIに渡して要約させる仕組みです。
多くの記事がこれを「AIの検索機能」と呼びますが、正確ではありません。
RAGの設計思想は、探索の道具ではなく安全装置です。
事前学習には二つの弱点があります。
学習が終わった後の新しい情報を持てないこと、そして記憶が曖昧な部分を作話してしまうこと。
RAGはこの二つを抑え込むために後から付けられたガードレールです。
基本機能ではなく、事前学習の欠陥に対する応急処置なのです。
そして決定的なのは、RAGが事前学習の下流にあることです。
前回述べたとおり、AIは記憶にあるブランドしか検索クエリに入れられません。
つまり記憶にないブランドは、RAGそのものが起動しません。
RAG対策は、すでに記憶されているブランドをより正確に検索させる最適化には効きますが、記憶にないブランドを記憶に入れる作業はRAG対策の外側にあります。
消火器を売る業者が「消火器があれば家は燃えない」と言うのに似ています。
消火器は火事を予防するものではありません。
同じように、RAGは記憶を作る道具ではないのです。
記憶を作るのは事前学習であり、そこに文脈を刻むのが広報の仕事です。
ここまでの流れで、確認すべきことは一点に絞られます。
自社は「記憶済み」なのか「未記憶」なのか。
記憶済みなら、RAGや検索最適化が効く土俵にいる。
未記憶なら、まず事前学習に文脈を届ける作業が先。
この分岐点に自社がどちらで立っているかを、対策を選ぶ前に知らなければなりません。
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ここまでお読みいただいて、一つはっきりすることがあります。
「AIが今、自社をどう認識しているか」を推測ではなく事実として見ない限り、次の一手は決められない、ということです。
それができるのが、Qlipper上のLLM認知確認ツール「ディギディギ」です。
◆ ディギディギならできること
順序を逆にして確かめます。
自社の特徴・強み・関係性を手がかりに、AIがそこから自社を思い出せるかを検証します。
たとえば「この分野で◯◯に強い会社は？」と聞いて、自社の名前が返ってくるか。
これはAIの記憶の中で、自社名とその特徴が「共起」―同じ文脈で一緒に語られること―しているかを見る検証です。
RAGが起動する前提である「記憶済みかどうか」を、事実として確かめられます。
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AIが自社を今どう語っているか、その場で確認できます（所要30分）。
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次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
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