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とは？

「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の概念図

引用元：Unsplash

RAGの正式名称

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。

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。

生成AIの課題

引用元：Unsplash

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。

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。

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。

RAGの3ステップ

引用元：Unsplash

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。

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。

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。

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。

比較表

項目	RAG	ファインチューニング
仕組み	外部情報を検索して参照	AIに追加学習させる
導入コスト	低い	高い
情報の更新	簡単（データベース更新のみ）	困難（再学習が必要）
必要な設備	通常のサーバー	高性能GPU
専門知識	比較的少ない	機械学習の専門知識が必要

RAGが選ばれる理由

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。

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。

ビジネスでのRAG活用

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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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

方式	メリット	デメリット
ベクトル検索	類似の意味を見つけられる	開発コストが高い
キーワード検索	シンプルで実装しやすい	データ量が増えると遅くなる
ハイブリッド検索	両方の強みを活かせる	最も推奨される方式

まとめ

RAGの特徴をまとめると以下の通りです。

項目	内容
正式名称	Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）
仕組み	外部情報を検索してAIの回答を補強
解決する課題	知識不足、古い情報、ハルシネーション
メリット	高精度、低コスト、更新が簡単
主な用途	社内FAQ、カスタマーサポート、営業支援

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。

よくある質問