RAGで専門文書を活用する方法｜法務・医療・教育分野での事例と効果｜LLM入門 3.3

3.3 法務・医療・教育など専門文書活用

生成AIがビジネスに導入される場面は年々増えていますが、その中でも特に慎重な対応が求められるのが、法務・医療・教育といった専門知識が前提となる領域です。これらの分野では、情報の正確性と出典の明示が強く求められ、「それらしい」だけの回答では通用しません。

しかし同時に、専門文書は量が膨大で複雑な構造を持つことが多く、利用者が必要な情報を見つけ出すには時間と知識が必要です。

このような状況に対して、RAG（Retrieval-Augmented Generation） は、検索と生成を組み合わせた構造により、専門文書を参照しながら自然言語でわかりやすく答えるという、理想的な支援手段となり得ます。

専門文書の特徴と課題

法務・医療・教育分野で扱う文書には、以下のような特徴があります。

• 文章が長く、構造が複雑（章節が階層的に整理されている）

• 専門用語や略語が多い（前提知識なしでは理解が難しい）

• 内容が厳密で、誤解やあいまいな表現が許されない

• 定期的に改訂され、バージョン管理が必要

これらの性質により、検索や参照には高い集中力と専門知識が要求される一方で、実務では「今、必要なことだけを、正確に、わかりやすく知りたい」というニーズが強く存在します。

RAGによる文書活用の流れ

RAGを導入することで、こうした専門文書を検索・要約・再表現するフローが可能になります。

1. 利用者が自然文で質問
   　例：「未成年の契約は親の同意が必要ですか？」

2. Retrieverが関連する法令や条文、ガイドラインを検索
   　例：民法第5条（未成年者の契約行為に関する規定）

3. Generatorが文脈を踏まえた、自然な回答を生成
   　例：「民法第5条により、未成年者が契約を結ぶには、原則として法定代理人の同意が必要です。」

導入事例①：法律事務所における業務支援

ある中堅法律事務所では、過去の訴訟記録、条文、裁判例、社内メモランダムなどをナレッジベース化し、事務局や若手弁護士の調査・草案作成を支援する目的でRAGを導入しました。

効果：

• 典型的な法令検索の作業時間を平均50%以上削減

• 新人弁護士が質問に対して初期的なリサーチを自律的に行えるように

• 社内ナレッジの再利用率が向上し、文書管理コストの削減にもつながった

導入事例②：大学内での教育要綱ナビゲーション

ある大学では、教職員や学生からの「履修ルールに関する問い合わせ」が多く、学事担当者への負担が課題となっていました。履修要項、学則、カリキュラム一覧といった文書をRAGのナレッジベースとして統合し、学生ポータルにBotを設置しました。

効果：

• 質問の自己解決率が30%→80%以上に

• 学生からの「読みにくい」「見つけにくい」といった不満が解消

• 各学部ごとのルールにも対応できる柔軟性を確保

適用時の注意点

このような専門領域でRAGを導入する際は、いくつかのポイントに配慮する必要があります。

• 正確性の担保：生成文には必ず出典リンクや条文の引用を明記

• 責任の所在：Botの回答があくまで「補助的参考」であることをユーザーに明示

• 知識のバージョン管理：法令・ガイドライン・制度変更に応じた情報更新体制を確保

• 専門用語の定義強化：Embeddingの段階で略語や同義語の辞書を設ける工夫が効果的

社内外の専門知識を「引き出しやすくする」

専門文書は、しばしば“読まれないが、読まれていないとは言えない”領域にあります。つまり、情報はそこにあるものの、その内容を活用するための手段が足りていないのです。

RAGは、こうした文書を「読みやすくする」のではなく、「必要な部分を引き出せるようにする」ことで、情報活用のハードルを大きく下げる技術です。

PoCから本番運用まで

次のセクション「3.4 PoCから実運用までのステップと落とし穴」では、RAGの導入を検討する企業や組織が直面しやすい「PoC（概念実証）と本番運用の壁」について、実例を交えながら解説していきます。
技術的理解から一歩進んで、現実的な導入プロセスの知見へとつなげていきましょう。