RAGとは？AIがもっと賢くなる検索技術を初心者向けに解説

DXママ

最近、AIの話でRAGって聞くんだけど、これって何なの？

あいちゃん

RAGは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略だよ！簡単に言うと、AIが質問に答える時に、自分の知識だけじゃなくて外部の情報も検索して使う技術なんだ。

DXママ

外部の情報？それってどういうこと？普通のAIは外部の情報使えないの？

あいちゃん

そうなんだ。ChatGPTみたいな普通のAIは、訓練されたの情報しか持ってない。でもRAGを使うと、質問に関連する最新の文書やデータを検索して、それを基に回答するから、最新情報にも対応できるし、より正確な回答ができるんだ！

DXママ

なるほど！じゃあ具体的にはどうやって動いてるの？

あいちゃん

例えば、会社の資料について質問したいとき、RAGシステムは3つのステップで動くよ。①まず質問を理解して、②会社のデータベースから関連文書を検索して、③その情報とAIの知識を組み合わせて回答するんだ。だから社内文書やマニュアルの内容も答えられるし、顧客からの専門的な質問にも対応できるんだよ！

DXママ

それって便利ね！私たちの会社でも使えそう。でもこれって難しいの？導入するのに何が必要なの？

あいちゃん

最近は使いやすいツールがたくさん出てきてるよ！基本的には①検索したい文書を準備して、②文書をAIが理解しやすい形に変換して保存して、③AIと検索システムを連携させるだけ。Microsoft CopilotやOpenAIのChatGPT Enterpriseみたいな有名なAIサービスにも組み込まれ始めてるから、ますます身近になってきてるんだ！

RAGとは何か？わかりやすくまとめ

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AI技術の一つで、従来の生成AIの限界を克服する革新的な方法です。以下に重要なポイントをまとめました：

• 基本概念： 「検索拡張生成」を意味し、AIが回答を生成する前に外部データベースから関連情報を検索・参照する技術
• 主なメリット：
  • 最新情報への対応力向上（AIの学習後に追加された情報も活用可能）
  • 回答の正確性・信頼性の向上（出典のある情報を基に回答）
  • ハルシネーション（AI独自の創作・誤情報）の大幅削減
  • 企業固有の情報（社内文書、製品マニュアルなど）への対応
• 動作の仕組み：
  • ①質問分析：ユーザーの質問を理解
  • ②情報検索：関連する文書やデータを外部データベースから検索
  • ③回答生成：検索結果とAIの知識を組み合わせて最適な回答を生成
• 活用例：
  • 企業の社内ナレッジベース検索（マニュアル、議事録、規定など）
  • カスタマーサポートの自動化（製品情報、FAQ、トラブルシューティング）
  • 法律・医療などの専門分野での情報提供（最新の判例や研究結果を含む）
  • 教育分野での学習支援（最新の教材や資料を基にした回答）
• 導入に必要なもの：
  • 検索対象となるデータ（文書、データベース）
  • ベクトルデータベース（文書をAIが理解できる形式で保存）
  • 大規模言語モデル（LLM）（情報を理解し回答を生成）
  • これらを連携させるシステム（自社開発またはサードパーティ製品）

RAGは、AIの限界を超え、より実用的で信頼性の高い対話型AIシステムを実現する重要な技術です。企業のDX推進において、社内知識の有効活用や業務効率化に大きく貢献する可能性を秘めています。