RAG（ラグ、Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）とは、AIが回答する前に、社内のマニュアルや規程などの資料を検索し、その内容をもとに回答させる仕組みです。

生成AIは一般的な知識には強い一方、自社の社内ルールや製品の細かい仕様は知りません。RAGを使うと、「自社の資料にもとづいて答えるAI」をつくれるため、社内FAQや問い合わせ対応で注目されています。この記事では、RAGの仕組みと活用方法を、専門知識がなくてもわかるように解説します。

RAGとは？通常の生成AIとの違い

比較項目通常の生成AIRAGを使った生成AI
回答の根拠AIが学習した一般的な知識検索した社内資料など
社内ルールへの回答知らない、または推測で答える資料にもとづいて答えられる
情報の更新AIの学習時点の知識資料を更新すれば回答も変わる
根拠の提示難しい参照した資料を示せる

RAGの仕組み：3つのステップ

  1. 検索（Retrieval）：質問に関連する資料の該当部分を、社内の資料から探す
  2. 組み立て（Augmented）：見つかった資料の内容を、質問と一緒にAIに渡す
  3. 生成（Generation）：AIが資料の内容をもとに回答を作る

たとえば「出張の日当はいくらですか？」と質問すると、RAGは出張旅費規程の該当部分を探し、その内容をもとに回答します。規程に書かれていないことは「規程に記載がありません」と答えるよう設定できます。

社内で活用しやすい業務

業務参照する資料の例
社内規程・手続きの質問対応就業規則、経費規程、各種申請マニュアル
顧客からの問い合わせ対応製品マニュアル、FAQ、料金表
営業の提案準備製品資料、過去の提案書
新人教育・引き継ぎ業務マニュアル、手順書
ITヘルプデスクパソコン・システムの設定手順

問い合わせ対応への応用は問い合わせ対応をAIで効率化する方法で詳しく解説しています。

導入の進め方

ステップ1：対象業務と質問の範囲を決める

「社内規程の質問に答える」など、まずは範囲を絞ります。範囲が広すぎると、資料の整備が追いつきません。

ステップ2：参照する資料を集め、整理する

対象業務に関係する資料を集め、最新版だけを残します。古い版が混ざっていると、AIが古い情報で回答してしまいます。

ステップ3：ツールを選び、試験運用する

RAGは、生成AIサービスのファイル参照機能、社内データとの連携機能を持つ業務ツール、ワークフロー自動化ツールなどで実現できます。最初は少人数で試し、回答の正確さを確認します。

ステップ4：回答を評価し、資料を改善する

うまく答えられなかった質問を記録し、資料の書き方や内容を改善します。

精度を左右する「データ整備」のポイント

RAGの精度は、AIの性能よりも参照する資料の質で決まります。

  • 最新版の資料だけを対象にする
  • 1つの資料に1つのテーマを書く（複数のテーマを混ぜない）
  • 見出しをつけ、どこに何が書いてあるかわかるようにする
  • 表や図の内容は、文章でも説明しておく
  • 社内用語・略語の説明を用意する
  • 資料の更新担当者を決める

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よくある質問

QRAGとファインチューニングは何が違いますか？
A

ファインチューニングはAIモデル自体を追加学習させる方法で、RAGはモデルはそのままに、回答時に資料を検索して渡す方法です。社内資料の内容を回答に反映させたい場合、資料を更新するだけで回答に反映できるRAGのほうが、中小企業には始めやすい方法です。

QプログラミングができなくてもRAGを導入できますか？
A

生成AIサービスのファイル参照機能や、ノーコードのツールを使えば、プログラミングなしで試せる範囲は広がっています。本格的に全社で使う場合は、権限管理や資料の更新の仕組みを含めて設計が必要です。

QRAGを使えばAIは間違えなくなりますか？
A

誤りは減らせますが、ゼロにはなりません。資料の検索がうまくいかなかったり、資料の内容を誤って解釈したりすることがあります。回答とあわせて参照した資料を示し、人が確認できるようにしましょう。

QAIエージェントとの関係は？
A

AIエージェントが社内情報を参照して判断するときに、RAGの仕組みが使われることがあります。詳しくはAIエージェントとはをご覧ください。

まとめ

  • RAGは、社内資料を検索してAIの回答に使う仕組み
  • 「自社の資料にもとづいて答える」「根拠を示せる」点が業務で使いやすい
  • 精度を左右するのは、参照する資料の整備と更新の仕組み
  • 機密資料を扱う場合は、権限設計が必要

社内ナレッジのAI活用は、AIによる社内業務効率化のページでも紹介しています。自社の資料を使ったAIの導入は、無料相談でご相談ください。