近年、生成AIを業務で活用する企業が増える中で、「RAG（ラグ）」という言葉も注目されるようになりました。

AIエージェントや社内AIチャットボットなどの説明で見かけることも多く、生成AIをより実用的にする技術として期待されています。

一方で、「RAGとは何？」「ChatGPTとは何が違うの？」「中小企業でも導入できるの？」と疑問を持つ方も少なくありません。

RAGは、生成AIが社内マニュアルや業務資料など、必要な情報を検索・参照して回答できるようにする仕組みです。

そのため、一般的な生成AIよりも、自社の情報に合わせた回答を作りやすくなります。

この記事では、RAGの基本的な仕組みや生成AIとの違い、できること、活用事例、導入時の注意点まで、初心者にも分かりやすく解説します。

RAGとは？

RAGとは

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略称です。

日本語では「検索拡張生成」と呼ばれることがあります。

RAGとは、生成AIが回答を作る前に、必要な情報を検索し、その内容を参考にして回答を生成する仕組みです。

通常の生成AIは、主に事前に学習した知識をもとに回答を作成します。

一方、RAGを利用したAIは、次のような資料を検索して回答に活用できます。

• 社内マニュアル
• 商品資料
• 業務手順書
• よくある質問
• 社内規程
• 過去の提案書

自社の資料を参照できるため、企業独自の情報に合わせた回答を作りやすいことが特徴です。

なぜRAGが必要なのか

生成AIは便利ですが、すべての最新情報や社内情報を知っているわけではありません。

例えば、一般的な生成AIへ「自社の経費精算ルールを教えてください」と質問しても、その会社独自のルールを知らないため、正確には回答できません。

しかし、RAGを導入すると、次のような流れで回答を作成できます。

• 社内マニュアルから関連情報を検索する
• 経費精算に関する記載を取り出す
• 取得した情報をもとに回答を作成する

これにより、自社のルールに沿った回答を得やすくなります。

通常の生成AIとの違い

RAGを利用したAIと、通常の生成AIには次のような違いがあります。

項目	通常の生成AI	RAGを利用したAI
回答のもと	主に学習済みの知識	学習済みの知識と検索した情報
社内資料への対応	基本的に対応できない	検索対象として登録すれば対応しやすい
最新情報への対応	学習時点以降の情報は苦手	検索対象の情報が更新されていれば対応しやすい
自社独自の情報	基本的に知らない	社内資料をもとに回答できる
回答の根拠	確認しにくい場合がある	参照した資料を示せる場合がある

企業で生成AIを活用する際に、自社情報や最新情報を反映したい場合は、RAGが有効な選択肢となります。

RAGの仕組み

RAGは、ユーザーから質問を受けると、一般的に次のような流れで動作します。

• ユーザーが質問する
• 質問と関連性の高い資料を検索する
• 資料から必要な情報を取り出す
• 取得した情報を生成AIへ渡す
• 生成AIが内容を整理して回答する

例えば、「営業資料はどこにありますか？」と質問した場合、RAGを利用したAIは社内の共有資料やマニュアルを検索します。

そのうえで、保存場所や関連資料の内容を回答します。

ただし、どの資料を検索対象にするか、どのように情報を整理するかによって、回答の品質は変わります。

RAGが注目される理由

生成AIの企業利用が進む中で、次のようなニーズが高まっています。

• 社内情報をAIで活用したい
• 最新情報を反映した回答が欲しい
• 回答の根拠を確認したい
• 問い合わせ対応を効率化したい
• 社内資料を探す時間を減らしたい

RAGは、生成AIに自社の情報を組み合わせることで、より実務に合った回答を作りやすくします。

そのため、社内AIチャットボットや問い合わせ対応、営業支援などで注目されています。

中小企業でも活用できる？

RAGは、大企業だけが利用する技術ではありません。

中小企業でも、次のような用途で活用できます。

• 社内マニュアルの検索
• 就業規則の確認
• 商品情報の検索
• よくある質問への回答
• 営業資料の検索
• 新人教育の支援

ただし、RAGを導入すれば必ず正しい回答になるわけではありません。

検索対象となる資料が古かったり、必要な情報が登録されていなかったりすると、回答の品質も低下します。

社内資料を定期的に更新し、重要な回答は人が確認する運用を整えることが大切です。

RAGでできること

RAGは、生成AIへ社内情報や最新情報を組み合わせることで、実務に役立つ回答を行えるようになります。

ここでは、企業で活用しやすい代表的な例を紹介します。

1. 社内マニュアルを検索できる

RAGの代表的な活用方法が、社内マニュアルの検索です。

例えば、次のような情報をすぐに探せます。

• 経費精算の手順
• 有給休暇の申請方法
• 業務フロー
• システムの操作方法
• 社内ルール

関連するマニュアルを検索し、その内容をもとに回答できるため、担当者へ毎回質問する必要が減り、業務効率化につながります。

2. 社内FAQを自動で回答する

RAGは、社内チャットボットとしても活用できます。

例えば、次のような質問へ回答できます。

• 就業規則について
• 福利厚生について
• 社内制度について
• 勤怠ルールについて
• 各種申請方法について

人事担当者や総務担当者への問い合わせを減らせる可能性があります。

3. 商品やサービスに関する問い合わせへ回答する

商品カタログやマニュアルをRAGへ登録しておくことで、次のような情報をもとに回答できます。

• 商品仕様
• 利用方法
• オプション内容
• サポート情報
• 導入手順

営業担当者やカスタマーサポート担当者の業務支援にも活用されています。

4. 必要な資料を探しやすくする

企業では、多くの資料が社内に保存されています。

RAGを利用すると、次のような資料を検索できます。

• 提案書
• 契約書テンプレート
• 会議資料
• 商品資料
• 社内規程
• 教育資料

担当者がフォルダを探し回る時間を減らし、必要な情報へ素早くアクセスできます。

5. 最新情報を反映した回答ができる

通常の生成AIは、学習時点までの情報しか持っていません。

一方でRAGは、検索対象となる資料が更新されれば、その内容を参照して回答できます。

例えば、次のような情報を反映できます。

• 最新の商品情報
• 社内ルールの変更
• 新しい料金表
• 最新の業務手順
• 新しいキャンペーン情報

AIモデル自体を再学習しなくても、新しい資料を登録・更新することで回答内容を改善しやすくなります。

6. AIエージェントと組み合わせて活用できる

近年は、AIエージェントとRAGを組み合わせるケースも増えています。

例えば、次のような流れです。

• 社内資料を検索する
• 必要な情報を整理する
• 提案資料を作成する
• メールの下書きを作成する
• タスクを整理する

RAGが情報を提供し、AIエージェントが業務を進めることで、より実用的なAI活用が可能になります。

RAGにも人による確認は必要

RAGは社内資料をもとに回答できますが、必ず正しい回答になるとは限りません。

例えば、次のようなケースがあります。

• 古い資料を参照してしまう
• 登録されていない情報には回答できない
• 資料そのものに誤りがある
• 検索対象の設定が適切でない

そのため、重要な業務では人が回答内容を確認し、社内資料を定期的に更新する運用が欠かせません。

RAGのメリット・デメリット

RAGは、生成AIをより実務で活用しやすくする技術として注目されています。一方で、導入前に理解しておきたい注意点もあります。

メリット1：社内情報を活用できる

通常の生成AIは、自社独自の情報を知りません。

一方、RAGを導入すると、次のような資料を参照して回答できるようになります。

• 社内マニュアル
• 商品資料
• 業務手順書
• FAQ
• 社内規程
• 営業資料

企業独自の情報を活用できることが、RAGの大きな強みです。

メリット2：回答の精度を高めやすい

RAGは検索した資料をもとに回答を生成するため、通常の生成AIだけを利用する場合よりも、回答の根拠を明確にしやすくなります。

特に、次のような用途では実務で活用しやすい回答が期待できます。

• 社内問い合わせ
• 商品説明
• マニュアル案内
• 業務手順の確認

メリット3：最新情報を反映しやすい

生成AIは学習時点までの情報しか持っていません。

RAGは検索対象となる資料を更新することで、次のような情報を回答へ反映しやすくなります。

• 最新の商品情報
• 最新の料金表
• 新しい業務ルール
• 更新された社内規程
• 最新のキャンペーン情報

AIモデルを再学習させる必要がない点もメリットです。

メリット4：問い合わせ対応を効率化できる

社内外からの問い合わせに対して、RAGを活用したAIチャットボットが回答することで、次のような部門の負担軽減につながる可能性があります。

• 総務
• 人事
• 情報システム部門
• カスタマーサポート
• 営業部門

担当者は、より複雑な問い合わせへの対応に集中しやすくなります。

RAGのデメリット・注意点

デメリット1：登録されていない情報には回答できない

RAGは、検索対象となる資料をもとに回答します。

そのため、必要な資料が登録されていなかったり、情報が不足していたりすると、期待どおりの回答ができません。

デメリット2：資料が古いと回答も古くなる

RAGは参照した資料の内容をもとに回答します。

例えば、次のような資料が残っていると、誤った回答につながる可能性があります。

• 古いマニュアル
• 更新前の料金表
• 廃止されたルール
• 旧バージョンの商品資料

社内資料を定期的に更新することが重要です。

デメリット3：検索精度の調整が必要

RAGでは、どの資料を検索対象とするかによって回答品質が変わります。

例えば、次のような課題が発生することがあります。

• 関連性の低い資料を参照する
• 必要な資料を見つけられない
• 検索結果が多すぎる

導入後も検索対象や設定を見直しながら運用することが大切です。

デメリット4：最終確認は人が行う必要がある

RAGは回答の精度向上に役立ちますが、100％正確な回答を保証するものではありません。

特に、次のような内容は人が必ず確認しましょう。

• 契約内容
• 法令
• 金額
• 重要な社内ルール
• 顧客への回答内容

まとめ

RAGは、生成AIが社内資料や業務マニュアルなどを検索・参照しながら回答を生成する仕組みです。

通常の生成AIでは対応が難しかった、自社独自の情報や最新情報を活用できるため、社内チャットボットや問い合わせ対応、営業支援など幅広い業務で活用されています。

一方で、回答品質は登録されている資料や検索設定に大きく左右されます。

RAGを効果的に活用するためには、社内資料を定期的に更新し、人による最終確認を行う運用が重要です。

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