🔍 はじめに
「RAGシステム、完璧に動いているのに誰も使わない…」
AI導入プロジェクトを担当している方なら、一度は経験したことがあるのではないでしょうか。技術的には成功、でもビジネス的には失敗。投資対効果を説明できない。上司からは「で、結局効果はあったの？」と聞かれる。
私も2024年初旬、まさにこの現実に直面しました。LangChainでRAG構築経験もあり、Difyなら簡単にRAGが作れると確信していた私が、なぜ「使われないRAG」を作ってしまったのか。そして、その失敗から何を学び、どう改善したのか。
同じ悩みを抱える製造業IT担当者の皆さんに、リアルな体験談をお伝えします。
この記事は、まだ道半ばの「途中経過レポート」です。
成功談として語れるほどRAG導入が軌道に乗ったわけではなく、
「習慣化フェーズを乗り越えた先にどのようにRAGを再展開するか」 を
まさに検討・実行している最中です。
現時点での学びを共有することで、同じ課題に直面している方のヒントになれば幸いです。
📊 第1弾PoC：自信満々の失敗
なぜRAGが必要だと思ったのか
私は日々、機密に配慮しながら生成AIを業務で活用していました。社内の技術文書検索に時間がかかる現状を見て、「RAGがあれば絶対に業務効率が上がる」と確信していました。
LangChainでRAG構築経験もあり、ノーコードで簡単にRAGが構築できるDifyなら、社内で確実に役立つと判断。2024年初旬、検証環境として自部門の15名でPoCを開始しました。
対象文書とシステム構成
対象は当時推進していたプロジェクト関連文書や、日常確認することがあるドキュメントを業務単位でRAG化。技術的には問題なく動作し、精度も十分でした。
「これは成功間違いなし」 そう思っていました。
3ヶ月後の現実
ところが、3ヶ月後の利用状況調査で愕然としました。
- 私の期待：毎日のように使ってくれるはず
- 現実：月数回、多くても週1-2回程度の利用
15名のメンバーに個別ヒアリングした結果：
- 「悪くはないけど、使う場面があまりなかった」
- 「いつもの方法で十分見つかる」
- 「RAGに聞くほどでもない」
これではROIが成立しません。
💡 失敗分析：見えてきた3つの根本課題
メンバーと意見交換を重ねる中で、以下の課題が明確になりました。
1. RAG対象が狭すぎる問題
課題： 特定プロジェクトや業務単位のRAGでは、利用するタイミングが限定的
現実： 「このプロジェクトのことを調べたい」というニーズは週に数回程度
2. 慣れ親しんだ情報の盲点
課題： 日常よく使う情報は、RAGに問い合わせなくてもすぐに探せる
現実： よく知っている分野ほど、従来の検索方法で十分対応可能
3. 業務フローへの組み込み不足
課題： 既存の情報検索習慣（ファイルサーバー、人に聞く）が変わらない
現実： 新しいツールを使う「きっかけ」が日常業務に組み込まれていない
🔄 第2弾PoC：範囲拡大への挑戦
アプローチの転換
第1弾の反省を踏まえ、戦略を大きく変更しました。
従来： 業務単位の専門的RAG
新方針： 包括的な「なんでも聞けるRAG」
ハルシネーションのリスクは高まるものの、「とりあえず何か確認したかったらこれに聞けばOK」というRAGを目指しました。
対象情報の大幅拡大
- 社内ITシステムのドキュメント・ヘルプ
- 蓄積しているQAデータ
- 社内の基本的な業務ルール
- ガバナンス関連情報
- その他オールジャンルの社内情報
第2弾PoCの結果
3ヶ月間実施した結果：
良い面：
- 利用頻度は若干増加
- より幅広い質問に対応可能
課題：
- ハルシネーションの発生増加
- 大幅な利用頻度向上は見られず
⚡ 本質的な課題の発見
2回のPoCを通じて、私は重要な気づきを得ました。
根本課題：生成AI利用習慣の欠如
問題の本質： RAGの精度や機能ではなく、生成AI自体を日々利用する習慣がないことが最大の障壁
私との大きなギャップ：
- 私： 生成AIを毎日業務で活用、使って当たり前
- メンバー： 生成AI利用習慣がない、必要性を実感していない
この気づきは、その後のアプローチを根本から変える転換点となりました。
🎯 解決策：習慣化ファーストアプローチ
戦略転換：RAGより先に習慣化
従来の間違ったアプローチ：
RAG構築 → 使ってもらう → 習慣化
正しいアプローチ：
生成AI習慣化 → 自然な利用拡大 → RAG等の高度活用
具体的な習慣化施策
1. Copilot利用方法の事例紹介教育
- 明日から使える具体的な活用法
- 制約条件下での現実的なアプローチ
- 身近で実用的なデモ中心
2. 社内事例の積極的共有
- 成功事例の横展開
- 失敗事例からの学び共有
- 段階的なフォローアップ
3. ブログ形式での継続的情報発信
- 生成AI知識の体系的習得支援
- 最新情報の定期的な提供
- 疑問・課題への継続的対応
途中成果：Copilotライセンス利用者3倍増（RAG再挑戦への土台）
この習慣化重視のアプローチにより、累計200人を超える社内AI講習を実施し、Copilotライセンス利用者が3倍に増加という具体的な成果を達成できました。
とはいえ、これは 「RAG再チャレンジに向けた基盤がようやく整った」 段階にすぎません。
次のステップとして、これらのユーザーを対象に PoC第3弾＝本格RAG展開 を計画しています。
結果が出次第、改めてレポートを共有する予定です。
RAG導入成功の3つの前提条件
実体験から学んだRAG導入成功の必須条件をお伝えします：
1. ユーザーの生成AI利用習慣が確立されている
- 週1回以上の生成AI活用
- 基本的なプロンプト作成スキル
- AI活用への心理的抵抗の軽減
2. 明確な利用シーンが定義されている
- 従来方法では解決困難な課題の存在
- RAG利用のトリガーとなる業務フロー
- 期待する成果の具体的設定
3. 継続的な改善サイクルが設計されている
- 利用状況の定期的モニタリング
- ユーザーフィードバックの収集・分析
- システム・運用の継続的最適化
✅ 製造業RAG導入成功のためのチェックリスト
RAG導入を検討している製造業IT担当者の皆さんに、私の失敗から学んだチェックリストをお伝えします。
導入前の必須確認項目
□ 生成AI利用習慣の現状把握
- 対象ユーザーの生成AI利用頻度は？
- 基本的な活用方法を理解している人は何割？
- 日常業務で生成AIを使う場面を想像できるか？
□ 既存の情報検索行動分析
- 現在、どのような方法で情報を探しているか？
- その方法で困っている具体的な場面は？
- RAGでないと解決できない課題は明確か？
□ 業務フローへの組み込み設計
- RAGを使う「きっかけ」は日常業務に組み込まれるか？
- 既存の作業手順のどの部分を変更する必要があるか？
- 変更に対する現場の抵抗はどの程度か？
段階的導入のためのステップ
Phase 1：生成AI習慣化（2-3ヶ月）
- 基本的な生成AI活用教育
- 身近な業務での実践体験
- 継続的なフォローアップ
Phase 2：簡単なRAG体験（1-2ヶ月）
- 小規模なRAGでの価値体験
- 使いやすさ重視の設計
- 利用状況の詳細分析
Phase 3：本格的RAG導入（3-6ヶ月）
- 習慣化されたユーザーベースでの本格導入
- 継続的な改善サイクル
- ROI測定と最適化
□ 業務フローへの組み込み設計
- RAGを使う「きっかけ」は日常業務に組み込まれるか？
- 既存の作業手順のどの部分を変更する必要があるか？
- 変更に対する現場の抵抗はどの程度か？
段階的導入のためのステップ
Phase 1：生成AI習慣化（2-3ヶ月）
- 基本的な生成AI活用教育
- 身近な業務での実践体験
- 継続的なフォローアップ
Phase 2：簡単なRAG体験（1-2ヶ月）
- 小規模なRAGでの価値体験
- 使いやすさ重視の設計
- 利用状況の詳細分析
Phase 3：本格的RAG導入（3-6ヶ月）
- 習慣化されたユーザーベースでの本格導入
- 継続的な改善サイクル
- ROI測定と最適化
🤝 同じ課題で悩む皆さんへ
私からの学び
この2回のPoCは、表面的には「失敗」でした。しかし、私自身が使って当たり前という感覚と、他の人たちとのギャップに気づかされたという意味で、非常に有益で大きな実績となりました。
技術的な完璧さを追求するより、人と組織の変化対応力が製造業AI導入成功の鍵であることを身をもって体験しました。
推奨アプローチ
もし今、RAG導入を検討されているなら、以下の順序をお勧めします：
- まず生成AI利用習慣の現状を正確に把握する
- 習慣化されていなければ、RAGより先に基本的な生成AI教育から始める
- 小さな成功体験を積み重ねて、自然な利用拡大を促す
- 十分な習慣化ベースができてから、RAG等の高度な活用に進む
一緒に学び、改善していきましょう
同じような課題を抱えている方、類似の失敗経験がある方は、ぜひ気軽にコメントや質問をお寄せください。成功事例・失敗事例の共有も大歓迎です。
一人ひとりの経験を持ち寄ることで、日本の製造業AI導入のナレッジを一緒に蓄積していければと思います。
🎬 最後に
私たちの取り組みは、まだ「成功物語」には到達していません。
生成AI習慣化という土台を固め、これからRAGを再度展開していく――。
そんな 「現在進行形」の挑戦 を共有することで、読者の皆さんと一緒に学び合えればと考えています。
「技術はOK、でも使われない」
この現実は、決して技術力の問題ではありません。人と組織の特性を理解し、段階的なアプローチで取り組めば、必ず乗り越えられる課題です。
私の失敗経験が、同じ道を歩む皆さんの一助となれば幸いです。
🎬 最後に：同じ道を歩む皆さんへ
「技術はOK、でも使われない」
この現実は、決して技術力の問題ではありません。人と組織の特性を理解し、段階的なアプローチで取り組めば、必ず乗り越えられる課題です。
私の2回のPoC失敗も、結果的には「習慣化の重要性」という貴重な学びをもたらしてくれました。同じような経験をされている方は、決して諦めず、アプローチを変えて再挑戦することをお勧めします。
大切なのは完璧なRAGを作ることではなく、現場の人が自然に使いたくなるAI活用環境を整えることです。
💬 ご質問・ご相談
記事に関するご質問や、AI導入でお悩みのことがあれば、お気軽にコメント欄やSNSでお声がけください。特に同じような失敗経験がある方、成功事例をお持ちの方からのご意見をお待ちしています。
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