生成AIのプロンプトだけで対応できる業務は約34％。RAGによるデータ参照やシステム開発の重要性が判明

最終更新日:2025/04/04

生成AI活用調査 RAGの重要性が判明

AIスタートアップLightblueは、生成AIを導入済みまたは導入予定の企業に向けワークショップを開催し、生成AIに代替可能な業務割合を調査しました。調査の結果、生成AIのプロンプトだけで解決できる施策は約34％にとどまり、RAGによる独自データ参照やシステム開発の重要性が浮き彫りになりました。

このニュースのポイント

Lightblue、生成AIを導入済みまたは導入予定の企業向けにワークショップを開催し、生成AIの活用実態を調査
生成AIツールのプロンプトだけで対応できる業務はわずか34％
RAGによるデータベース参照や独自データの活用を組み合わせることで、想定業務の75%が実現

最先端アルゴリズムの社会実装に取り組む株式会社Lightblueは、生成AIを導入済み、または導入を半年以内に予定している法人を対象に、生成AIワークショップを開催しました。また参加した36社から抽出した1,281件の「生成AI活用アイディア」を分析し、生成AIに代替・効率化可能な業務割合に関する実態調査も行いました。

調査の結果、生成AIツールのプロンプトだけで対応できる業務はわずか34％にとどまり、RAGによる独自データ参照やシステム開発の重要性が浮き彫りとなりました。

RAGによるデータベース参照によって独自データを活用することで実現できる業務は約41％ですが、独自データを連携したうえでプロンプトを用いることで、想定業務の75％程度が実現する可能性があります。

また、生成AIの機能を既存の業務システムやワークフローと組み合わせるなど、システム開発によって実現できる業務の活用ニーズは約22％存在し、様々なシステムと生成AIの連携を模索する必要性があることも判明しました。独自のLLMなど高度な開発が必要となる業務は全体の3％でしたが、情報の専門性や機密性の観点からその必要性は高く、各企業が自社に最適な方法を模索することが重要であるといえます。

RAGは情報の検索と生成を組み合わせることで、ビジネスでの情報活用をより便利で効果的にする技術です。たとえば、カスタマーサポートにおける社内情報を参照することで、顧客の質問に迅速かつ正確に回答し、サポートの効率と顧客の満足度の向上につながります。

さらにシステム連携をすることで、生成AIの機能を既存の業務システムやワークフローと組み合わせ、日常業務をよりスムーズに効率化することが期待できます。

Lightblueは、企業が生成AIのポテンシャルを最大限に引き出し、業務効率の大幅な向上と競争力の強化を実現するために、今後もRAGの導入をサポートしていくとコメントしています。

出典：PR TIMES