村田製作所グループの社内問い合わせ自動化、RAG研修で担当者が自ら開発し検証中

LLMやRAGに関する情報は、調べようと思えばいくらでも手に入ります。福井村田製作所の情報システム部門でも、担当者が技術情報を自分で追いかけながら学習を進めていました。それでも、個々の知識は身につくものの体系立てて理解するのは難しく、そこが悩みのタネになっていました。

編集部の見立てでは、ここでの詰まりは知識の量ではなく、断片をどの順番でつなげば動くものになるのか、という道筋が見えないことにあったのではないでしょうか。しかもこの担当者は、社内の問い合わせ対応を自動化したいという具体的な目的をすでに持っていました。作りたいものが決まっているのに全体の設計像が描けない状態は、独学がもっとも進みにくい局面です。

Azureの実環境のコンソールを触りながらLLMとRAGを一から組み上げる演習構成が、この研修の軸に据えられています。仕組みの説明を聞くだけでなく、受講者が実際にコードを書いて動かすため、学んだ手順をそのまま実務の環境で再現できます。研修用に簡略化した環境ではなく、現場で使っているのと同等の環境を教材にした判断は、学習と実装の間に生じる翻訳の手間を消す効果を持ったと考えられます。

講師自身の実装経験を講義の中で共有する進め方も、効いた要素でしょう。仕様の解説だけでは、どこでつまずくのか、どの程度の精度なら実用に載せられるのかといった勘所までは伝わりません。担当者が自動化システムの実現イメージを具体化できた背景には、こうした実装者側の判断が言葉になって渡されたことがあったのではないでしょうか。

受講対象を一社に閉じず、グループ企業のITメンバーまで広げた設計も見逃せません。上申の場で幅広く声をかけたほうがいいと助言され、当初の想定より対象範囲が広がった経緯があります。同じ言葉で技術を語れる人がグループ内の複数の会社にまたがって生まれる状態は、後から効いてくる投資といえます。

受講者はAzure環境でRAGを扱えるレベルに到達し、研修内容を実務に活かす事例も生まれています。研修を起点に進んだ社内問い合わせ自動化システムは、機能面がほぼ完成し、精度は70点程度という担当者自身の評価のもとで検証が続いている段階です。ほかの受講者からもLLMやRAGのイメージが掴めたという反応が多く、チャットボットを使った問い合わせ対応の効率化に着手した人も出ています。完成した仕組みが配られたのではなく、作れる人が複数生まれたことが、この取り組みの成果の形です。