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科目B: 事例問題（問41〜50）
問47
【事例3】地方銀行E社は、コールセンターのオペレーター向けに、社内規程・商品パンフレット・法令更新情報を自然言語で検索できるAIアシスタントを構築したい。前提として、（1）規程は毎月更新される、（2）商品パンフレットは四半期ごとに差し替わる、（3）法令更新情報は不定期かつ正確性が必須、という要件がある。AI技術の選択方針として最も適切なものはどれか。
A規程・パンフレット・法令情報をベクトル化した検索インデックスと組み合わせてRAGアーキテクチャを構築し、生成AIは最新の検索結果を根拠に回答を生成する。インデックスは更新サイクルに合わせて再構築する
B汎用の大規模言語モデルを初期学習させたまま運用し、規程更新のたびに都度モデル全体を再学習させる方式に限定する
C大規模言語モデルは一切使用せず、全てのオペレーターに紙のマニュアルを毎月配布する運用のみに戻す
D社内規程や法令情報は参照せず、大規模言語モデルが事前学習で持つ知識だけで回答させる
解説
頻繁に更新される社内文書・法令情報のような専有かつ鮮度が重要な情報には、RAGアーキテクチャが適しています。更新サイクルに合わせて検索インデックスを再構築することで最新情報への追随が可能です。全体再学習のみはコストと時間の観点で非現実的、紙運用はDXに逆行、事前学習のみの回答は陳腐化とハルシネーションのリスクが大きくなります。