RAG活用によるフルスクラッチ生成AIモデルの精度向上

自動車メーカーのオリジナルAI開発において、RAGと大規模LLMを活用した精度向上プロジェクト。生成精度を従来比約1.5倍向上させチーム全体の生産性に貢献。

国内大手自動車メーカー 売上約45兆円、従業員数約38万人

• 従来型のAI生成プロセスでは、事後学習のファインチューニングを重視した精度向上に重きを置いていた。学習データの量や質による改善では、短期間での大幅な精度向上は見受けられなかった。開発プロセスの効率性や精度向上が急務であった。

• 大規模LLMを用いた複雑なFew-shotの自動生成を導入し、繰り返し精度検証と調整を実施。RAGにより抽出された入力例と過去のプロンプトの比較評価を実施し、最適な精度調整を実施。チーム内で継続的な評価サイクルを確立し、品質管理を徹底。

• オリジナルAIの生成精度が従来比約1.5倍向上。チーム全体の作業負荷軽減および業務品質の向上に貢献。チーム内の生産性向上により、より高度な先端AI検証（MoEやreasoning学習等）への人材再配置が可能となった。