ＲＡＧによる既知障害情報の活用方法に関する考察
ソフトウェア品質管理研究会 研究コース5（2024年）
執筆者：
手倉森 祥太 (株式会社日立システムズ) 、横内 雅人（株式会社日立ソリューションズ・クリエイト） 、氏家 弘貴（キヤノンメディカルシステムズ株式会社） 、狩野 薫（リコーITソリューションズ株式会社） 、玉井 安明（株式会社デンソー）主査：
石川 冬樹副主査：
徳本 晋アドバイザ：
栗田 太郎
ソフトウェア開発の複雑化と短期化が進む中，障害発生リスクの増大が課題となっている．開発現場では既知障害情報を効率的に活用し，迅速な対策と再発防止を行うことが求められている．その手法として，大量のデータを学習し，人間の言語処理に近い応答を生成する生成AI（Generative AI）と，それに情報検索機能を付加する技術であるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用が着目されている．本論文では，蓄積した既知障害情報のデータ形式や構造がRAGの検索性能および回答性能に与える影響について考察する．