RAGとは？生成AIの精度を高める検索拡張生成技術をわかりやすく解説

RAGとは？ ― 検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）の基本

RAG（ラグ）は、「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。

通常の生成AI（たとえばChatGPTなど）は、事前に学習した情報をもとに回答を生成します。しかし、その情報は学習時点で固定されており、新しい情報や企業固有の知識には対応できないという課題があります。

そこで登場したのがRAG。必要に応じて外部の情報を検索し、それをもとにAIが回答を生成するという仕組みです。

たとえるなら、「参考書を見ながらテストに答えるAI」と考えると分かりやすいでしょう。

RAGの仕組みをわかりやすく

RAGは大きく以下の2ステップで動作します。

1. ユーザーの質問に対して関連する情報を検索（例：社内ファイル、FAQ、ニュース記事など）
2. 取得した情報と質問をセットでLLMに渡し、文脈を理解した上で回答を生成

このとき、検索精度と情報の質が、AIの回答品質に直結します。特に検索部分では、質問と文書の類似度をベクトルで計算する「ベクトル検索」がよく使われます。

なぜRAGが注目されているのか？メリットまとめ

RAGは単なる便利機能ではなく、生成AIの実用性を飛躍的に高める技術です。

メリット	説明
最新情報に対応	LLMに再学習させなくても、検索経由で新しい情報を反映可能
企業独自の知識に強い	社内ドキュメントやマニュアルなども回答に活用できる
ハルシネーション対策	信頼できるソースを参照することで、嘘の回答を減らせる
コスト削減	LLMの再学習不要。情報は外部データベースに追加するだけ
回答に根拠がつけられる	回答元のソースURLや文書を提示できるため、信頼性が高い

RAGの活用事例｜企業での具体的な使い方

RAGは業種を問わず幅広く活用されています。代表的なユースケースは以下の通りです。

社内ヘルプデスクの自動化

社内マニュアルやFAQをもとに、従業員の問い合わせに即時対応。人手のかかる一次対応を大幅に軽減。

営業支援AI

営業資料や顧客履歴を検索し、個別の提案資料を即座に作成。若手営業でも成果が出やすくなります。

新人教育・eラーニング

業務資料から自動でクイズを生成したり、AIが講師のように質問に答える教育支援にも応用。

顧客対応の効率化

製品マニュアルや過去の問い合わせ履歴から最適な回答を生成。対応時間を短縮し、品質を均一化。

RAGの限界と注意点

どんなに優れた技術でも、万能ではありません。RAGにも以下のような制約があります。

課題	内容
データにないことは答えられない	外部情報がなければ正確な回答は不可能
完璧な精度は難しい	検索精度やデータ整備により、品質が大きく左右される
回答がやや遅くなることも	検索と生成の2ステップがあるため、レスポンスに数秒かかることも
データ整備が重要	古い・誤ったデータが含まれていると、回答の精度が落ちる可能性がある

まとめ

RAGは生成AIを“実務レベル”に引き上げるカギ

RAGは、LLM単体では難しかった「最新情報への対応」「根拠ある回答」「企業独自知識の活用」を可能にする革新的な技術です。

うまく活用することで、業務の効率化だけでなく、顧客対応や社内教育の質も向上します。

生成AIの限界を超える手段として、今後ますます注目される技術です。