RAGとは？仕組みからビジネス活用まで初心者向けにわかりやすく解説

RAG（検索拡張生成）の仕組みとメリットを初心者向けに解説。ChatGPTなどの生成AIの弱点を補い、社内情報を活用したAIを構築する方法をわかりやすく説明します。

「RAGって最近よく聞くけど、何のこと？」

「ChatGPTをもっと賢く使いたいけど、どうすればいい？」

このような疑問を持っている方は多いのではないでしょうか。

RAG（ラグ）は、生成AIの精度を飛躍的に向上させる技術として注目を集めています。本記事では、RAGの仕組みからビジネス活用まで、初心者向けにわかりやすく解説します。

RAGとは？

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」と呼ばれます。

一言で説明すると、「生成AIが回答を作る前に、外部の情報を検索して参照する」という仕組みです。

オープンブック試験に例えると

RAGの仕組みは「オープンブック試験（教科書持ち込みOKのテスト）」に例えられます。

• 従来の生成AI：記憶だけで回答する（クローズドブック試験）
• RAGを使った生成AI：教科書を見ながら回答する（オープンブック試験）

教科書を見ながら回答できれば、より正確な答えが出せますよね。RAGもまさにその原理です。

読者

でも、ChatGPTはインターネットの情報を学習しているから、すでに色々知っているんじゃないですか？

AIアドバイザー

確かにそうですが、ChatGPTには「知らないこと」や「古い情報」という弱点があるんです。RAGはその弱点を補う技術なんですよ。

なぜRAGが注目されているのか？

RAGが注目される理由は、生成AI（LLM）が抱える3つの課題を解決できるからです。

課題1：知らないことには答えられない

ChatGPTなどの生成AIは、学習していない情報には答えられません。

答えられない情報の例：

• 社内の業務マニュアルや規程
• 自社製品の詳細な仕様書
• 地域限定のローカルな情報
• 業界特有の専門知識

課題2：古い情報への依存

生成AIには「ナレッジカットオフ」という学習データの最終更新日があります。それ以降の出来事は知りません。

例えば、ChatGPTに「現在の日本の総理大臣は？」と聞いても、学習データが古ければ誤った回答が返ってきます。

課題3：ハルシネーション（幻覚）

生成AIは、知らないことでも「もっともらしい回答」を作ってしまうことがあります。これをハルシネーション（幻覚）と呼びます。

ハルシネーションの例：

• 存在しない論文を引用する
• 架空の時刻表を回答する
• 実在しない製品仕様を説明する

RAGを使えば、信頼できる外部情報を参照するため、これらの課題を大幅に軽減できます。

RAGの仕組み

RAGの仕組みは、大きく3つのステップで構成されています。

ステップ1：Retrieve（検索）

ユーザーの質問に関連する情報を、外部のデータベースから検索して取得します。

検索対象の例：

• 社内文書データベース
• FAQデータベース
• 製品マニュアル
• Webページ

ステップ2：Augment（拡張）

取得した情報をユーザーの質問と組み合わせて、生成AIへの入力（プロンプト）を作成します。

プロンプトの構成：

• 「以下の情報を参考に回答してください」
• 取得した関連情報（Context）
• ユーザーの質問

ステップ3：Generate（生成）

拡張されたプロンプトをもとに、生成AIが回答を作成します。

読者

なんだか複雑そうですね…

AIアドバイザー

ユーザー側から見れば、普通にチャットで質問するだけです。裏側でRAGが自動的に情報を検索してくれるので、より正確な回答が返ってくるという仕組みですよ。

具体例：電車の時刻表

例えば「品川駅から名古屋駅に12時に着きたい。何時発の新幹線に乗ればいい？」という質問。

RAGなしの場合：

→ 学習データにない時刻表なので、架空の時刻を回答してしまう

RAGありの場合：

→ 最新の時刻表データベースを検索し、正確な発車時刻を回答

RAGとファインチューニングの違い

生成AIに新しい知識を与える方法として、RAGの他に「ファインチューニング」があります。

ファインチューニングとは

ファインチューニングは、生成AIに追加のデータを学習させて、AIそのものを強化する方法です。

比較表

RAGが選ばれる理由

ファインチューニングには以下のような高いハードルがあります。

• 高性能なGPUが必要（普通のPCでは不可能）
• 大量のデータが必要（数十万件以上）
• 機械学習の専門知識が必要
• AIが指示に従わなくなるリスク

RAGなら、これらの壁をすべて回避できます。LLMを学習させず、外部情報を検索させるだけだからです。

RAGを活用したAIチャットボット導入支援

詳細を見る →

RAGのメリット

RAGを導入することで得られるメリットを詳しく解説します。

1. 回答の信頼性・正確性が向上

信頼できる外部情報を参照するため、ハルシネーションを大幅に減らせます。ファクトチェックにかかる時間も短縮できます。

2. 情報の更新が簡単

RAGでは、外部データベースを更新するだけで最新情報を反映できます。ファインチューニングのような再学習は不要です。

3. 費用対効果が高い

ファインチューニングと比較して、導入・運用コストを大幅に抑えられます。

4. 社内情報の活用が可能

業務マニュアル、FAQ、製品仕様書など、社内にある非公開情報をAIに活用させることができます。

RAGのビジネス活用事例

RAGは様々なビジネスシーンで活用されています。

1. 社内FAQチャットボット

社内規程や業務マニュアルをRAGのデータベースに登録し、従業員からの問い合わせに自動対応。

効果：

• 総務・人事部門の問い合わせ対応を削減
• 24時間対応が可能に
• 回答品質の均一化

2. カスタマーサポート

製品マニュアルやFAQをRAGで参照し、顧客からの問い合わせに正確に回答。

効果：

• オペレーターの対応時間を短縮
• 回答精度の向上
• 対応漏れの防止

3. 営業支援

製品情報、価格表、競合比較資料をRAGで参照し、営業担当者の質問に即座に回答。

効果：

• 商談準備時間の短縮
• 提案品質の向上
• 新人営業の早期戦力化

導入事例：自治体のゴミ分別案内

大阪府守口市では、ゴミ分別の問い合わせにRAGを活用したチャットボットを導入。人が対応する電話相談の件数が約15%減少し、時間外や土日も対応可能になりました。

RAG導入の注意点

RAGは万能ではありません。導入時に押さえておくべき注意点を解説します。

1. 外部情報の品質に依存する

RAGの回答品質は、参照する外部情報の品質に大きく左右されます。

対策：

• 外部情報の定期的なファクトチェック
• 情報の更新・メンテナンス体制の構築

AIアドバイザー

「ゴミを入れればゴミが出てくる」というデータサイエンスの格言があります。RAGでも、良質なデータを用意することが成功の鍵です。

2. 機密情報の取り扱いに注意

RAGは外部情報をすべて検索対象にするため、機密情報が意図せず回答に含まれる可能性があります。

対策：

• 機密レベルに応じたアクセス制限
• データベースへの登録内容の精査

3. 検索精度のチューニングが必要

質問に対して適切な情報が検索されないと、回答品質が低下します。

対策：

• ベクトル検索とキーワード検索の組み合わせ（ハイブリッド検索）
• 検索精度の継続的な改善

4. 独自コンテンツの生成は苦手

RAGは外部情報を参照して回答するため、外部情報にない独自のアイデアを生み出すことは苦手です。

対策：

• RAGに任せる部分と人が担当する部分を明確に分ける

RAGの検索方式

RAGで用いられる主な検索方式を紹介します。

ベクトル検索

単語の「意味」を数値化（ベクトル化）して、類似度で情報を検索する方式です。

メリット：

• 言い回しが違っても類似の意味を見つけられる
• 「同義語」や「言い換え」に強い

デメリット：

• 開発コストが高い

キーワード検索

単語や文字列のパターンを照合して検索する方式です。

メリット：

• シンプルで実装しやすい
• 固有名詞や専門用語に強い

デメリット：

• データ量が増えると検索速度が低下

ハイブリッド検索

ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせた方式です。それぞれの弱点を補い合えるため、多くの場合はハイブリッド検索が推奨されています。

まとめ

RAGの特徴をまとめると以下の通りです。

RAGは、生成AIをビジネスで実用的に活用するための重要な技術です。社内情報を活用した高精度なAIチャットボットを構築したい場合は、RAGの導入を検討してみてください。

—