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「ChatGPTに質問したけど、間違った答えが返ってきた」
「AIに聞いても最新情報に対応していなかった」
「企業独自の情報に答えられるようにしたい」
「所詮AIの回答なんて全部は信用できない…」
ChatGPTなどの生成AIが急速に普及する中で、こんな経験をした方も多いのではないでしょうか。
実は、この生成AIの限界を突破する技術が「RAG」です。RAGとはシンプルに言えば、
「検索しながら回答を作るAI技術」です。
最新のビジネストレンドになりつつあるRAGについて、この記事ではAIの専門知識がない方でもわかるように、AI開発の専門家集団であるRabiloo（ラビロー）のブログ編集部がわかりやすく噛み砕いて解説します。
RAGとは何か、その基本的な仕組み
なぜRAGが注目されているのか
RAGの具体的な活用事例と導入メリット
RAGを導入する際の課題と対策
RAGの今後の展望とビジネスへの影響
RAG（Retrieval-Augmented Generation＝リトリーバル・オグメンテーション・ジェネレーション）とは、従来の生成AI（LLM）に「検索機能」を組み合わせた技術です。「RAG」は日本語で「検索拡張生成」という意味になります。
従来のLLM（大規模言語モデル）は、事前に学習した情報をもとに回答を生成しますが、新しい情報をリアルタイムで取得することはできません。しかし、RAGを活用すれば、ユーザーからの質問に対してリアルタイムで関連情報を検索し、それをもとに回答を作成するため、より正確で最新の情報を提供することが可能になります。
通常の生成AIは、学習済みのデータからパターンを学び、それに基づいて回答を作成します。しかし、一度学習が完了すると、それ以降の情報を取り入れることができません。これに対し、RAGは以下のような流れで動作します。
検索（Retrieval）：質問に対して、外部のデータベースや文書を検索し、関連情報を取得する。
拡張（Augmented）：取得した情報を元に、AIが回答を作成するためのコンテキストを補強する。
生成（Generation）：AIが、検索結果と学習済みデータを組み合わせて最適な回答を生成する。
この仕組みにより、RAGは「検索しながら考えるAI」とイメージすると分かりやすくなります。
従来のAIとRAGの大きな違いは、「検索してから回答を生成するかどうか」です。以下の表で、その違いを整理します。
項目 | 従来の生成AI（GPT-4など） | RAG |
|---|---|---|
情報の取得方法 | 過去の学習データのみ | リアルタイム検索＋学習データ |
最新情報の活用 | できない | 可能（検索結果を反映） |
企業独自の情報 | 反映が難しい | 検索機能で対応 |
回答の正確性 | ハルシネーション（誤情報）が発生しやすい | 検索結果を活用するため精度が高い |
例えば、「最新のiPhoneのスペックを教えて」と質問した場合、
従来のAI は、学習時点の古い情報に基づいて回答するため、最新の情報が反映されていない可能性が高い。
RAG は、公式サイトやニュース記事を検索し、最新の情報を取得したうえで回答するため、より正確な情報を提供できる。
このように、RAGは従来のAIの強みを活かしつつ、「検索」という新たな機能を加えることで、より精度の高い回答を可能にしています。
生成AIの進化により、文章の要約、質問応答、コード生成など、多くの場面でAIが活用されるようになりました。しかし、現在の大規模言語モデル（LLM）にはいくつかの重要な課題があり、それを解決するためにRAGが求められています。ここでは、特に重要な3つの課題について説明します。
現在のLLMは、事前に学習したデータをもとに回答を生成する仕組みです。しかし、一度モデルの学習が完了すると、それ以降の情報を自動的に取得することはできません。この問題は「ナレッジカットオフ」と呼ばれています。そのため従来の生成AIは学習した時点の情報に基づいて回答するため、最新情報に対応できませんでした。
例えば、ChatGPTの学習データが2024年6月時点のものだった場合、それ以降に登場した新しい技術や製品に関する質問には正確に答えられません。「最新のiPhoneの特徴は？」と聞いても、学習済みデータが古いため、間違った情報や一般的な知識をもとにした回答しか返ってきません。
2025年3月17日にClaude 3.5 Haikuを使って質問：このモデルは2024年7月までのデータで訓練
そこでRAGを活用すれば、リアルタイムで最新情報を検索し、それをもとに回答を生成できます。例えば、RAGを導入したAIなら「2025年最新のスマートフォンの特徴を教えて」と質問すれば、インターネット上や企業のデータベースから最新情報を取得し、それを反映した正確な回答を返すことができます。
一部の生成AI（例えば、ChatGPTのWebブラウジング機能が有効な場合）は、RAGと似た形でリアルタイム検索を行うことができます。これは、AIが事前学習した知識だけでなく、インターネット上の最新情報を検索し、それを要約して回答に反映する仕組みです。
例えば、ChatGPT-4oのブラウジング機能が有効であれば、ユーザーの質問に対してGoogle検索のように最新のウェブサイトを巡回し、関連情報を取得してから回答を作成できます。
ChatGPT-4oはウェブブラウジング機能に対応しているため、最新の情報を反映することが可能
LLMは幅広い知識を持っている一方で、企業独自の情報や特定の専門領域については対応が難しいことがあります。例えば、企業の製品マニュアル、社内ポリシー、契約書、FAQデータなどは、一般的なAIモデルには含まれていないため、それらを踏まえた正確な回答を生成することができません。
それで、カスタマーサポート向けのAIを構築しようとした場合、一般的なAIでは「当社の製品〇〇の保証期間は？」という質問に適切に答えることができません。しかし、RAGを導入することによって、企業のデータベースにアクセスし、保証情報を検索して正確な回答を返すことができます。
また、法務や医療の分野でも、RAGを活用することで、最新の法改正情報や医学論文を取り込んだ専門的な回答が可能になります。これにより、企業は独自のデータを活かしながら、業務にカスタマイズしたAIを活用できるようになります。
生成AIは「わからない」と答えるよりも、「それっぽい答え」を作り出してしまう傾向があります。これが「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる問題で、時に完全な誤情報を自信たっぷりに回答することがあります。
例えば、ユーザーが「〇〇法はどのように適用されるか？」と聞いた際に、AIが学習データの範囲内で推測し、実際には誤った法律の適用例を提示してしまうことがあります。特に、医療や金融などの分野では、誤情報が大きな影響を及ぼす可能性があるため、AIの回答の正確性は非常に重要です。
RAGでは、AIが外部のデータソースを検索し、信頼性の高い情報を取得してから回答を生成します。例えば、「2025年の税制改正について教えて」と質問した場合、AIは税務関連の最新情報を検索し、それをもとに正確な回答を作成することができます。これにより、ハルシネーションの発生を大幅に抑えることが可能になります。
RAGは、従来の生成AI（LLM）に「検索機能」を組み合わせることで、より正確で最新の情報に基づいた回答を提供する技術です。その仕組みをシンプルに解説すると、以下の5つのステップで動作します。
ユーザーがAIに対して質問を入力します。例えば、企業のカスタマーサポート向けのRAGシステムであれば、
「自社の製品Xの仕様は？」
「この機能はどのように設定するの？」
といった質問が想定されます。
通常の生成AIであれば、過去に学習したデータをもとに回答を生成しますが、RAGではユーザーの質問に応じて、関連する情報をデータベースから検索します。検索対象となるデータには以下のようなものがあります。
FAQやヘルプセンターの記事
製品マニュアルや仕様書
社内ナレッジベース
最新のニュース記事やWebページ
この検索の段階で、RAGは質問の内容と関連性の高い情報を探し出すことが求められます。
検索された情報の中から、質問に最も適したデータが選ばれ、LLM（大規模言語モデル）に入力されます。この際、検索結果のすべてを渡すわけではなく、関連度の高い情報を優先的に提供するようになっています。
例えば、「自社の製品Xの仕様は？」という質問に対しては、FAQや製品マニュアルの該当部分がLLMに渡されます。
LLMは、検索された情報をもとに、最適な回答を作成します。ここでのポイントは、LLMが「過去の学習データ」ではなく「検索結果」を中心に回答を生成することです。
例えば、通常の生成AIであれば、過去のデータに基づいて「おそらくこの製品にはこういった仕様がある」と推測して回答する可能性があります。しかし、RAGの場合は実際に検索された最新のデータをもとに回答するため、より正確な情報を提供できます。
最後に、LLMが生成した回答がユーザーに返されます。この回答には、検索されたデータの出典を明記することも可能です。例えば、
「この情報は、最新の製品マニュアル（2025年版）に基づいています」
というように、根拠を明確にすることで、ユーザーの信頼性を高めることができます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIの応答精度を高め、より実用的なシステムを構築するための重要な技術です。しかし、導入にはメリットと注意点の両方を理解することが必要です。特に、企業がRAGを活用する際に大きな利点となるのが、「開発コストの削減」と「最新情報の迅速な反映」です。ここでは、RAGの導入を検討する際に知っておくべき3つの重要なポイントを解説します。
AIの開発には膨大なコストがかかります。
例えば、GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）の開発には、数百億円単位の投資が必要です。
さらに、学習データの準備、計算リソースの確保、継続的なメンテナンスを考えると、個々の企業が独自のLLMを開発するのは現実的ではありません。
RAGを導入することで、既存のLLM（ChatGPT、Claude、Gemini など）を活用しながら、独自のデータを柔軟に追加することができます。
つまり、LLMをゼロから開発するのではなく、必要な情報を外部データとして検索し、AIの回答に反映させることで、低コストで独自の知識を組み込むことが可能になります。
具体例:
カスタマーサポート：FAQや製品マニュアルを検索し、最新の情報を即座に提供
社内業務サポート：企業独自のマニュアルや過去の議事録を検索し、社員が必要な情報をすぐに取得
この仕組みにより、高額なAIモデルの開発コストを削減しながら、企業ごとに最適化されたAIを実現できます。
従来のLLMでは、新しい知識を学習させるには再学習（ファインチューニング）が必要でした。しかし、ファインチューニングには膨大なデータ量が必要であり、追加学習のたびに時間とコストがかかるという課題があります。
RAGを活用すれば、学習済みのLLMを変更せずに、新しい情報を取り込むことが可能になります。 企業のデータベースや文書を最新の状態に保つだけで、AIの回答も自動的に最新情報に基づくものになります。
具体例:
最新の法改正：法律事務所で、RAGを活用することで、最新の法改正データを検索し、正確な法解釈を提供
医療分野：医療AIが最新の医学論文を検索し、最先端の治療法を反映した診断支援を実施
このように、RAGならば「データの追加・更新」が容易であり、変化の激しい業界でも常に最新の知識を提供することができます。
LLMの大きな課題の一つに、「ハルシネーション（誤った情報をそれらしく生成する）」があります。特に、正確性が求められる業務（法務、医療、金融など）では、AIが信頼性の低い回答をしてしまうと大きな問題につながる可能性があります。
RAGは、AIが検索で取得した実際のデータをもとに回答を生成するため、ハルシネーションのリスクを大幅に軽減できます。つまり、AIが勝手に推測するのではなく、信頼できる情報源から取得したデータを基にした回答が得られるのです。
具体例:
企業向けのFAQシステム：顧客からの問い合わせに対し、AIが企業の公式ドキュメントを検索し、正確な回答を提供
専門的な技術サポート：エンジニア向けのQAシステムが、公式の技術資料やAPIドキュメントを検索し、誤りのない情報を提示
RAGを導入することで、AIの回答精度を向上させ、企業や専門分野での利用において信頼性の高いシステムを構築することが可能になります。
RAGは、企業がAIを導入する際に大きなメリットをもたらす技術です。特に、コストを抑えながら柔軟に情報を追加できる点が、導入の決め手になります。
「RAGのメリットは理解できたが、自社で行うには時間も人手も足りない...」という方は、Rabiloo（ラビロー）にご相談ください。
当社はAI開発に深い知識を持ち、ソリューションのPoCから実運用まで幅広く対応しています。
RAGの導入にはいくつかの課題や注意点が伴います。特に、検索システムの整備、処理負荷の増加、検索データの品質管理といった点は、RAGを導入する企業が慎重に検討すべきポイントです。ここでは、RAGの導入を考える際に知っておくべき3つの重要な課題について解説します。
RAGは、ユーザーの質問に対してデータベースを検索し、その結果をもとに回答を生成します。そのため、AIが検索するための適切なデータセットを構築し、維持することが必要不可欠です。
企業や組織が独自の情報を活用したRAGを導入する場合、社内のマニュアル、FAQ、技術文書、議事録などを整理し、適切な形式で保存する作業が発生します。また、検索性能を高めるためには、データを構造化し、タグ付けやメタデータを追加するなどの工夫も必要になります。
カスタマーサポートAIの導入時の課題：FAQデータがPDFやWordファイルなどバラバラのフォーマットで保存されており、一元管理しないとRAGが適切に検索できない。
社内ナレッジ管理AIの問題点：社内の技術ドキュメントが非構造化データ（メール、Slackのログなど）として散在しており、適切な検索が難しい。
データ整備が不十分な状態でRAGを導入すると、検索精度が低くなり、期待したようなパフォーマンスを発揮できない可能性があります。そのため、RAGの導入には、検索対象となるデータの整備が重要な前提条件となります。
RAGは、ユーザーの質問ごとにデータベースを検索し、取得した情報をもとに回答を生成するため、通常のLLM（学習済みのデータだけで回答するAI）と比べて計算リソースの負担が増加します。特に、大規模なシステムでは、リアルタイム検索の負荷が大きくなり、サーバーの処理能力やレスポンス速度に影響を及ぼす可能性があります。
さらに、クラウド環境で運用する場合、検索クエリの処理量に応じたインフラコストが発生するため、利用頻度が高いシステムではコスト管理が重要になります。
ECサイトの問い合わせ対応AI：リアルタイム検索による負荷が高まり、ピーク時に応答速度が低下。結果として、ユーザー体験が悪化。
ニュース要約AIの運用コスト問題：ニュース記事をリアルタイムで検索・要約するためのサーバー負荷が増大し、クラウドコストが想定よりも高騰。
これらの問題に対処するためには、キャッシュ機能を活用して一度取得したデータを再利用する、検索範囲を最適化する、分散処理技術を導入するといった負荷軽減策が必要になります。
RAGは、検索で取得した情報をもとに回答を生成するため、検索対象となるデータの品質が回答の正確性に直結します。もし検索システムが信頼性の低い情報源を参照した場合、AIは誤った回答を生成する可能性があります。
特に、企業がRAGを活用する場合、データの信頼性を確保し、定期的に情報の更新・管理を行うことが不可欠です。古い情報や誤ったデータが検索対象になってしまうと、RAGのメリットを活かしきれません。
医療AIの誤情報問題：古い医学論文を検索対象にしていたため、最新のガイドラインと異なる治療法を推奨してしまった。
法務AIの信頼性リスク：法律関連のデータソースが不完全で、法改正前の情報を検索してしまい、誤った法解釈を提供。
こうしたリスクを回避するには、検索対象とするデータソースの選定を慎重に行い、必要に応じてデータの更新・精査を行う体制を整えることが求められます。
RAGは、多くのメリットを提供する一方で、導入・運用に関してはいくつかの課題も伴います。特に、データの整備、システムの負荷管理、検索情報の品質管理は、RAGを成功させるために重要なポイントとなります。
課題 | 説明 | 対策 |
|---|---|---|
検索システムの構築 | データを適切に整理し、検索可能な形にする必要がある | データの構造化、フォーマットの統一 |
処理負荷とコスト | リアルタイム検索が増えると、インフラ負担とコストが増大 | キャッシュの活用、検索最適化、分散処理技術の導入 |
情報の品質管理 | 誤った情報を検索すると、AIの回答も誤る可能性がある | 信頼性の高いデータソースの選定、定期的なデータ更新 |
RAGの導入を検討する際は、これらの課題を理解し、適切な運用戦略を立てることが重要です。導入前に、データの整備やインフラ設計をしっかり行うことで、RAGの強みを最大限に活かし、企業のAI活用を成功へと導くことができます。
RAG（検索拡張生成）は、生成AIの精度や柔軟性を高める注目の技術です。ここでは、初心者の方でもRAGの導入に取り組めるように、
必要なもの
試せるツール
導入時のチェックポイント
今後の展望
についてわかりやすく解説します。
RAGを導入するには、大きく分けて以下の3つの要素が必要です。
LLM（大規模言語モデル）
例：GPT-4（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）など。
検索対象となるデータベースや検索エンジン
社内ナレッジ、FAQ、マニュアル、PDFなどを対象に、ベクトル検索エンジン（FAISS、Weaviate、Pineconeなど）を使用します。
RAGフレームワークや統合ツール
LangChainやLlamaIndexなどのライブラリ、あるいは商用サービスの活用が一般的です。
技術に不安がある場合は、まず商用ツールで試すことをおすすめします。
ツール名 | 種別 | 特徴 |
|---|---|---|
LangChain | オープンソース | 柔軟性が高く、RAG開発でよく使われるライブラリ |
LlamaIndex | オープンソース | データ構造化に強く、LangChainと併用も可能 |
Pinecone | 商用（無料枠あり） | ベクトル検索に特化し、LLMとの統合が簡単 |
ChatGPT（プラグイン） | 商用 | RetrievalプラグインなどでRAG的動作が可能 |
Weaviate | オープンソース＋商用 | クラウド対応、検索パフォーマンスに優れる |
ノーコードでRAGを試せるツールも増えており、導入のハードルは下がりつつあります。
技術面の確認事項
使用するLLMは商用利用可能か
対象データは十分に整備されているか
ベクトル化（Embedding）の方法は決まっているか
ベクトル検索エンジンは選定済みか
運用面の確認事項
ナレッジの更新体制は整っているか
セキュリティ・個人情報対策は十分か
応答の品質をチェックする体制はあるか
想定外の質問への対応策があるか
ユーザー視点の確認事項
回答は簡潔でわかりやすいか
誤情報（ハルシネーション）が頻発していないか
ユーザーインターフェースは直感的か
Ragの実装方法やRag開発を効率的に行うフレームワークについては「はじめてのRAG実装ガイド｜構築フロー・主要ツール・成功のコツを解説」という記事をご覧ください。
RAGは今後、以下のような方向で進化していくと見込まれています。
リアルタイム性の向上
検索対象データとの連携が高速化し、常に最新情報をもとに応答が生成できるようになります。
生成と検索の融合
検索エンジンとLLMがより密接に統合され、検索結果の文脈理解や再構成が高度化します。
ノーコード対応の進展
非エンジニアでもRAGを扱えるよう、GUIベースやSaaS型のサービスが増加しています。
セキュリティ対応の強化
閉域環境での運用や、アクセス制御の厳格化など、企業利用に向けたセキュリティ面の対応が進みます。
今後は、医療・法律・製造業などの業種特化型RAGの開発も進み、より現場に即したAI活用が期待されています。
RAG（検索拡張生成）は、単に生成AIの精度を高めるだけでなく、さまざまな業種・業務領域において実用的な成果をもたらします。ここでは、特に活用が進んでいる代表的なユースケースを紹介します。
カスタマーサポートにおけるRAGの活用は非常に注目されています。FAQや製品マニュアル、過去の問い合わせ履歴などを検索対象とし、ユーザーからの質問に対して正確かつ迅速な応答を生成できます。
例えば、チャットボットにRAGを組み込むことで、以下のようなメリットがあります。
最新マニュアルや情報をリアルタイムで反映できる
オペレーターの対応工数を削減できる
顧客満足度の向上につながる
問い合わせ対応の自動化・効率化を目指す企業にとって、RAGは非常に有効な選択肢です。
企業内部でも、RAGを使ったナレッジ検索やQ&Aシステムの導入が進んでいます。社員が必要とする情報（業務マニュアル、社内手続き、技術仕様など）を即座に検索・回答できるようになります。
具体的には以下のような効果が期待できます。
新入社員や非エンジニアでも情報に素早くアクセス可能
社内のサイロ化した情報資産の再活用が可能
業務効率の改善・教育コストの削減に貢献
社内ヘルプデスクの自動応答やイントラネットの検索精度向上にも活用できます。
医療・法律といった専門性が高く、情報の正確性が求められる分野でも、RAGの導入が注目されています。
RAGによって、過去の症例データや法令データベースなどを検索し、それに基づいた回答や補足情報を提示することが可能になります。
活用が期待されるシーン：
医療：症状に応じたガイドライン提示、薬剤情報の検索支援
法律：判例検索、法改正情報の要約、契約文書の自動補足
ただし、これらの分野では誤情報のリスクが重大であるため、情報源の品質管理や監修体制の構築が重要です。
ニュース記事やSNSなど、情報の鮮度が重要な分野では、RAGのリアルタイム検索機能が活躍します。従来の生成AIはトレーニングデータが固定されており、最新情報への対応が困難でしたが、RAGによりこの課題を克服できます。
活用事例には以下のようなものがあります。
最新ニュースを要約し、速報として提供
SNSのトレンドワードや話題の分析を自動化
緊急時の情報収集・整理（災害、株価変動など）
リアルタイム性を重視する業界では、情報の即時性と生成能力を兼ね備えたRAGが新しい選択肢として注目されています。
この記事では、生成AIの限界を超える技術「RAG（検索拡張生成）」について解説しました。
RAGは「検索しながら考えるAI」とも言える技術で、生成AIの3つの大きな課題を解決します
ナレッジカットオフの問題：最新情報を取り込める
企業固有情報の活用：自社データを基にした回答が可能
ハルシネーション（誤情報）の軽減：事実に基づいた正確な回答
RAGの仕組みは「検索→拡張→生成」という流れで、外部データベースから関連情報を検索し、それを基に回答を生成します。これにより、最新情報や専門知識を活用した高精度の回答が可能になります。
企業におけるRAGの活用事例としては、カスタマーサポート、社内ナレッジ管理、専門分野における意思決定支援などが挙げられ、すでに多くの組織で導入が進んでいます。
ただし、RAGにはデータの品質管理や検索システムの構築といった課題もあり、効果的な導入には専門知識と経験が必要です。
RAGシステムの構築は、貴社のビジネスを大きく変革する可能性を秘めていますが、「どこから手をつければいいのか分からない」という方も多いのではないでしょうか。
Rabiloo（ラビロー）では、AI技術に精通したエンジニアチームが、RAGシステムの設計から開発、導入までをトータルでサポートいたします。豊富な開発実績を活かし、お客様のビジネスニーズに最適なRAGソリューションをご提案します。
社内ナレッジを活用したAIアシスタントの構築
カスタマーサポート向け高精度チャットボットの開発
企業特化型の情報検索・分析システムの構築
まずは下記のフォームよりお気軽にご相談ください。貴社のデータ活用戦略や課題をお聞かせいただき、最適なRAGシステムの導入をサポートいたします。
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