RAGで実現するAIドリブンな意思決定
2024年12月12日 5:47
「あなたは、今日の夜ご飯を何にしようと思いますか?」
人間は毎日数多くの意思決定をしています。それは、何を食べるか、何を着るか、どのルートで通勤するかなど、些細なものから重要なものまで様々です。しかし、その意思決定には様々な要因が絡み合い、結果としてストレスを感じることも少なくありません。
そこで、私たちの代わりに意思決定をしてくれるAIが注目を集めています。特に最近では、RAG(Ranking and Grouping)と呼ばれる手法を用いたAIが注目を集めています。RAGは、各要因の重要度をランク付けし、グループ化することで意思決定をサポートする手法です。
RAGは、Ranking(ランキング)とGrouping(グループ化)の2つの単語から成り立っています。ランキングとは、要因を重要度の高い順に並べることを指します。グループ化とは、似たような要因をまとめることを指します。つまり、RAGは要因をランキングし、似たような要因をグループ化することで、意思決定をサポートする手法なのです。
RAGには、様々な手法がありますが、今回は特に2つの手法を紹介します。
RAG-1は、1つの要因に注目し、その要因をランキングし、さらに似たような要因をグループ化する手法です。例えば、今日の夜ご飯を何にするかを決める際、あなたは「健康に良いかどうか」、「好きな料理かどうか」、「手軽に作れるかどうか」などの要因を考えるかもしれません。RAG-1では、それぞれの要因をランキングし、例えば「健康に良いかどうか」を最も重要度の高い要因として、その他の要因をグループ化します。そして、グループ化された要因の中で最も重要度の高いものを選ぶことで意思決定をサポートします。
RAG-2は、複数の要因に注目し、その要因をランキングし、似たような要因をグループ化する手法です。例えば、今日の夜ご飯を何にするかを決める際、あなたは「健康に良い」、「好きな料理」、「手軽に作れる」などの要因を同時に考えるかもしれません。RAG-2では、それぞれの要因をランキングし、例えば「健康に良い」を最も重要度の高い要因として、その他の要因をグループ化します。そして、グループ化された要因の中で最も重要度の高いものを選ぶことで意思決定をサポートします。
RAGが注目されている理由の1つは、人間が抱える意思決定の問題を解決する可能性がある点です。人間は複数の要因を同時に考えることが難しく、その結果としてストレスを感じたり、後悔をすることがあります。しかし、RAGを用いることで要因をランキングし、グループ化することで、決断をサポートすることができるため、ストレスを減らすことができるかもしれません。
また、RAGは人間の主観やバイアスを排除することができるという点でも注目されています。人間は自分の好みや価値観に影響されて意思決定をしてしまうことがありますが、RAGは客観的な視点で意思決定をサポートすることができるため、より客観的な意思決定が可能となります。
RAGを用いた意思決定の例として、今日の夜ご飯を何にするかを挙げてみましょう。
まず、RAG-1を用いた場合、「健康に良いかどうか」、「好きな料理かどうか」、「手軽に作れるかどうか」の3つの要因を考えます。それぞれの要因をランキングし、グループ化すると、以下のようになるかもしれません。
つまり、今日の夜ご飯を決める際は、「健康に良いかどうか」を最も重視して、その他の要因はそれに次ぐ重要度となります。
次に、RAG-2を用いた場合は、複数の要因を同時に考えることになります。例えば、「健康に良い」、「好きな料理」、「手軽に作れる」の要因を同時に考えると、以下のようになるかもしれません。
つまり、今日の夜ご飯を決める際は、「健康に良い」を最も重視して、その他の要因はそれに次ぐ重要度となります。
RAGは、要因をランキングし、グループ化することで意思決定をサポートする手法です。人間が抱える意思決定の問題を解決する可能性があり、主観やバイアスを排除することができるため注目を集めています。今後もAIの進化と共に、より精度の高い意思決定支援が実現されることが期待されます。
このように、AIが意思決定をサポートすることで私たちの生活がより快適になる可能性があります。今後もAIの発展に注目していきたいところです。
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