RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本と活用方法
RAGの基本構造
RAG（検索拡張生成）外部の情報を検索して取り込み、それを元に回答を作り出すAI技術は、「検索」と「生成」を組み合わせた仕組みです。これまでのAIは、学習した知識だけを使って文章や回答を作っていました。RAGでは質問が来たときに、必要な情報をデータベースなどの外部情報源から検索し、それをもとに答えを作ります。
まずAIが質問の内容を理解し、関連する情報を検索エンジンや特定のデータベースから取り出します。次に、見つけた情報を使い、自然な文章で答えを作ります。この方法で、AIは知識をすぐにアップデートできるようになり、新しい情報もすぐに反映できます。
RAGの役割
今の社会では、毎日多くの新しい情報が生まれています。AIが正しい答えを出すためには、いつでも最新の情報にアクセスできる必要があります。従来の生成AI学習したデータをもとに文章や画像などを作り出すAI技術は、学習した時点の知識しか持たないため、時間がたつと情報が古くなり、間違った答えを出すことがあります。
RAGはこの問題を解決します。質問ごとに外部から情報を検索して取り込み、最新のデータを使って答えを作ります。さらに重要なのは、RAGでは参照する情報源を限定できるという点です。たとえば、AIチャットボットやAIによるメール自動回答作成では、自社のFAQやマニュアルだけを情報源にすることで、他社の情報やインターネット上の不確かな情報に影響されない正確な回答ができます。こうして、AIが持つ知識の範囲を広げながら、必要な情報だけに絞り込むこともできます。医療や教育、ビジネスなどさまざまな場面で、AIが正確なサポートを行うことができます。
RAGが社会にもたらす変化
RAGを使うことで、AIはもっと柔軟に、賢く情報を提供できます。たとえば、ニュースの速報や新しい研究結果など、変化が早い分野でもすぐに対応できます。同時に、企業が自社の情報だけを使って顧客対応できるため、ブランドイメージや企業方針に沿った一貫した回答も実現します。ユーザーはいつでも新しく正確な情報に基づいた答えを受け取ることができ、AIの活用できる場面が増えます。
教育やビジネスのサポートだけでなく、SmartWebが構築サービスで提供するFlowHunt複数のAIモデルを活用できるAIチャットボットプラットフォームを使ったAIチャットボットやAIによるメール自動回答作成など、RAGはさまざまな場面で使われています。これらのサービスでは、FAQの自動応答や最新情報を使ったカスタマーサポートが行われており、誰でも簡単に先端的なAI技術を体験できます。
従来の生成AIとRAGの違い・仕組み・活用例
生成AIとRAGの根本的な違い
従来の生成AIは、あらかじめ多くのテキストやデータを学習し、その知識から文章や答えを作ります。たとえば、2022年までのインターネット上のコンテンツやデータで学習したAIは、それ以降に起こった出来事や新しい情報には答えられません。このため、AIの知識は更新しづらく、古い情報しか使えないという特徴があります。
一方、RAGは、AIが必要な情報をリアルタイムで外部データベースや指定された情報源から検索し、その情報を使って答えを作ります。これによって、学習後に起きた新しい出来事や、日々更新されるデータにもすぐに対応できます。
主な違いを表にまとめると
| 項目 |
従来の生成AI |
RAG |
| 知識源 |
学習済みデータのみ |
外部データも動的に参照 |
| 情報鮮度 |
学習時点で止まる |
常に最新情報を検索・利用 |
| 情報の範囲 |
インターネット全体の学習データ |
指定した情報源のみに限定可能 |
| 柔軟性 |
限定的 |
高い |
| 正確性 |
古い/誤情報のリスクあり |
参照元明示で信頼性向上 |
RAGの仕組みをやさしく解説
RAGは「質問理解」「検索（Retrieval）」「生成（Generation）」の3つのステップで答えを作ります。
![RAGは「質問理解」「検索（Retrieval）」「生成（Generation）」の3つのステップで答えを作ります。]()
- 質問理解
利用者からの質問を生成AIが理解し、どのような情報が必要かを判断します。この段階で、質問の意図や求められている回答の種類を分析します。
- 検索（Retrieval）
AIが質問に必要な情報を自動でデータベースやウェブから探します。対象はFAQ、マニュアル、ニュース記事などです。企業の場合は、自社の情報だけを検索対象にすることで、外部の関係ない情報を排除できます。
- 生成（Generation）
集めた情報をもとに、AIが自然な日本語でわかりやすい答えを作ります。専門用語や難しい内容も、利用者が理解しやすいよう説明します。
この3つのステップで、RAGは知識の限界を超えて正確な答えを出します。
まとめ
従来の生成AIは「知っている内容」だけに答えを限定しますが、RAGは「必要な情報を自分で探してから答える」ため、より正確で新しい情報に対応できます。さらに、情報源を自社のデータだけに限定することで、外部の不要な情報に影響されない信頼性の高い回答が可能になります。
RAGのメリット・注意点・今後の可能性
RAGのメリット
RAGの大きなメリットは、AIがその場で外部データにアクセスしながら答えを出せることです。これによって、AIは常に新しい情報や正確な内容を使って回答できます。
重要なのは、RAGには2つの大きな利点があることです。1つ目は最新データへのアクセスです。学習したときのデータだけでなく、日々更新される情報をリアルタイムで取り込めます。2つ目は限定されたデータへのアクセスです。自社のFAQやマニュアル、社内文書だけを情報源にすることで、インターネット上の関係ない情報や他社の製品情報に影響されない回答ができます。
特にAIチャットボットやAIによるメール自動回答作成では、この「自社情報だけから回答する」という特徴が重要です。企業のブランドイメージや方針に沿った一貫性のある対応ができ、顧客に正確で信頼できる情報を提供できます。また、ハルシネーションAIが事実ではない情報を作り出してしまう現象を防ぐ効果もあります。
RAGでは、データベースや社内の文書、ウェブサイトなどから必要な情報を探し出して、その内容をもとに答えを作ります。この方法で「新しい情報」「正確な内容」「根拠がはっきりしている説明」を実現できます。
ビジネスの現場では、RAGを使うことで間違った答えが減ります。また、業界ごとの専門知識や特別なルールにも柔軟に対応できます。2024年の市場調査では、多くの企業がRAGをAI活用の中核技術として注目しています。
注意点・限界
RAGの性能は、参照する情報源の質に大きく影響されます。もし外部データに間違いや古い内容があれば、AIの答えも正確ではなくなります。また、RAGモデル自体も完璧ではありません。情報を定期的に更新したり、運用方法を見直したりする作業が必要です。さらに、検索と文章生成の処理を組み合わせるため、多くの計算資源コンピュータの処理能力やメモリなどのリソースを使います。システムを作るときには、コストや動作の速さにも気をつける必要があります。
今後の可能性
最近の科学論文や技術開発では、RAGが知識グラフ情報同士の関係性を図で表したデータ構造や複数のデータソースと連携し、さらに深い推論や高精度な自動要約、特定分野に特化したAIへの応用が進むと予想されています。教育、医療、行政、カスタマーサポートなど、多くの分野で「人に近い説明」や「根拠のある答え」が求められる場面にRAGが広がっています。
SmartWebでのRAG活用例
SmartWebでは、LiveAgent問い合わせチケット管理システムとFlowHuntを組み合わせたAIチャットボットやAIによるメール自動回答作成サービスを展開しています。企業ごとに集めたマニュアルやFAQ、専門文書から、RAGの技術を使って最新の情報をすぐに検索して提供します。次のような場面で利用されています。
- 24時間365日、最新情報で自動応答
営業時間外や深夜でも、AIが顧客の質問にすぐ答えます。最新のマニュアルやFAQを横断検索し、その場で最適な答えを返します。
- 自社情報だけに絞った正確な回答
自社のFAQやマニュアルだけを参照することで、他社製品の情報やインターネット上の不確かな情報に影響されません。企業の方針や製品仕様に沿った一貫性のある対応ができます。顧客は企業の公式見解や正確な製品情報を受け取れるため、信頼性の高いサポート体験が実現します。
- 難しい用語もやさしく翻訳
専門用語や業界特有の言葉も、AIがわかりやすい表現に変えて説明します。初めての人でも安心して問い合わせができます。
- 大量の資料も一括横断検索
FAQが何百件もあったり、マニュアルがたくさんあっても、AIが必要な情報をすぐに探し出し、組み合わせて答えを作ります。
- メール自動回答作成の効率化
問い合わせフォームからの質問に、AIが自動で最適な回答案を作成します。これにより、担当者の作業負担が減り、返答も早くなります。実際に顧客満足度が上がった事例が増えています。
このように、RAGは「いつでも新しく正確な情報を、誰でも理解しやすく伝える」だけでなく、「企業が管理する情報だけを使って、一貫性のある回答を提供する」ための先進技術です。今後も進化し、広く使われていく技術です。