業界横断テンプレから見るRAG構築と異常検知AIの同型構造

業界横断テンプレから見るRAG構築と異常検知AIの同型構造

最近、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構築や生成AI導入の設計を、業界横断で使えるテンプレートとして整理しています。

このテンプレの軸はとてもシンプルです。

モデル精度やツール選定の前に、この線引きを設計する。これができていない状態でAIを入れると、業界や用途が違っても、ほぼ同じ失敗構造が繰り返されます。

本記事では、この業界横断テンプレを起点に、

・RAG構築で起きがちな失敗

・製造業の異常検知AIで実際によく見られる失敗

が、同じ構造で説明できることを整理します。

※本記事は個別企業や数値結果を示すものではなく、AI導入時に繰り返し現れる失敗構造を「設計視点」で抽象化した内容です。

RAG構築で起きがちな失敗構造

RAG構築では、評価指標（RAGASなど）を用いて、

・回答の正確性

・根拠文書との整合性

・一貫性

を定量評価できるようになっています。

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