RAG（検索拡張生成）とは？強み・メリットや活用例、活用のポイントと注意点を解説

最近注目を集めている「RAG」をご存じでしょうか？RAGとは、データ検索とLLMを組み合わせたテクノロジーのことです。従来の生成AIでは、学習したデータを基にアウトプットを行うため、最新情報などには対応できませんでした。ただ、RAGでは最新情報にも対応可能で、高精度の回答が期待できます。

本記事では、RAGの概要や強み・メリット、活用のポイントと注意点について詳しく解説します。RAGについて知りたい方、情報収集などの作業を効率化したい方は、ぜひ参考にしてください。

RAG（検索拡張生成）とは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは情報検索機能でデータを収集して、その情報を基にLLM（大規模言語モデル）でテキストを生成する技術のことです。LLM（Large Language Model）は、膨大な量の文章データを学び人間の言葉（自然言語）を高度に理解して、新しい文章を作り出すAI技術です。従来の言語モデルと比較して「計算量」「データ量」「パラメータ数」を大幅に増やすことで、より自然で高度な言語処理を実現しています。

なお、LLMに関する詳細は以下をご覧ください。
⇒LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みや活用事例、今後の展望を徹底解説

検索（Retrieval）機能の拡張（Augmented）により、高精度の回答を生成（Generation）できるため、単語の頭文字を取りRAGとよばれています。
ここからは、RAGの以下に関する事項について解説します。

• 注目される背景
• ファインチューニングとの違い
• プロンプトエンジニアリングとの違い

RAGが注目される背景

RAGが注目されている背景には、高精度でリアルタイム情報を取得したいというニーズがあります。

ChatGPTをはじめとするこれまでのAIは、事前に学習したデータをユーザーのプロンプトに基づきアウトプットする仕組みが取られていました。ただ、現代は環境の変化や技術の進歩が激しく、常に新しい情報が生み出されており、学習済みのデータだけでは最新情報に対応できません。また、事前に学習したデータの量や質によっては、アウトプットされた情報に間違いがある恐れもあるでしょう。RAGであれば、最新の情報を踏まえた上でリアルアイムなデータを提供してくれます。

ファインチューニングとの違い

ファインチューニングとは、事前学習済みのAIモデルを特定のタスクや目的に応じて追加学習して、性能を向上させる手法のことです。目的のタスク処理に特化したデータで再学習することで、より高い精度を構築します。
RAGではデータベースへの接続によりモデルを拡張する一方、ファインチューニングでは再学習を行いモデルの精度向上を目指します。

プロンプトエンジニアリングとの違い

プロンプトエンジニアリングとは、AIを効果的に使用するプロンプトを開発・最適化する学問・スキルのことです。AIのアウトプット精度はプロンプトに比例するため、有効なプロンプト開発はAI活用に重要です。
RAGが精度の高い検索結果をアウトプットさせるテクノロジーなのに対して、プロンプトエンジニアリングはスキルです。

RAGの構成・プロセス

RAGは情報検索とテキスト生成の大きく2つで成り立っています。ここからは、RAGの構成・プロセスについて解説します。

情報の検索と抽出

情報の検索と抽出における主なプロセスは、以下の通りです。

1. ユーザーが入力欄に質問を打ち込む
2. AIが文章やデータベースなどの外部情報を検索
3. AIが最適なデータが発見して抽出

上記プロセスは、ユーザーの質問に対してより最適な情報を抽出する目的で実施されます。データベースに社内情報を登録しておけば、より回答の精度を高められます。

回答の生成

回答の生成フェーズでは以下のプロセスが実施されます。

1. AIがユーザーの質問と取得したデータを基に、LLMにプロンプトを入力
2. LLMがプロンプトに基づきテキストを生成後AIに返信
3. AIが返信されたテキストをユーザーに表示

AIのみでは得られたデータの最適な表示ができません。LLMで処理を行うことにより、人間が理解できる自然言語に変換する仕組みが取られています。

RAGの強みやメリット

続いて、RAGの強みやメリットについて解説します。

• 回答の精度が高い
• コストパフォーマンスが高い
• 外部情報を更新しやすい
• 社内文章からも回答できる

回答の精度が高い

RAGはリアルタイムな外部情報を参照して回答を生成するため、高精度なアウトプットが期待できます。また、情報の出典元を確認でき、情報に間違いがないかの確認も可能です。間違った情報をAIが生成するハルシネーションが起きたり、古い情報がアウトプットされたりするリスクが下がるでしょう。

コストパフォーマンスが高い

コストパフォーマンスの高さもRAGの強みです。生成AIを構築する場合には以下が求められます。

• データセットの準備
• モデルの選定
• 環境の構築
• 実装後のモデル評価
• 精度の改善

また、適切なデータを大量に準備しなければならず、AIモデルが読み込める形に成形しなければなりません。手間と時間がかかるとともに、多くのコストが必要です。RAGの場合、外部情報の検索をLLMの生成プロセスに追加するだけで済むため、手間とコストを大幅に抑えられます。

外部情報を更新しやすい

RAGでは情報の更新が比較的簡単にできます。通常、LLMの情報をアップデートする場合、最新情報をモデルに追加で学習させる必要があり、多くの手間とコストがかかっていました。ただ、RAGの場合には再学習が必要なく、登録情報を最新版に更新すればそのデータを基にした回答をしてくれます。

社内文章からも回答できる

RAGは社内文書を基にした回答も可能です。これまでの生成AIはベンダーが学習させた、主にインターネット上の情報を基にしたアウトプットしかできませんでした。ただ、RAGの場合データベースにマニュアルなどを登録しさえすれば、その情報に基づく回答をしてくれます。各社に合う情報のアウトプットができ、業務効率が高まるでしょう。

RAGの活用例

続いて、RAGの活用例を紹介します。

• 問い合わせ対応
• カスタマーサポート
• コンテンツの生成
• データ分析

問い合わせ対応

RAGのデータベースに社内のマニュアルや規程を登録することで、問い合わせ対応として活用できます。RAGであれば、膨大なデータやプログラミングに関する専門的な知識・スキルも必要ありません。問い合わせ対応での活用により、担当していた従業員はその時間で別の業務を処理できます。

カスタマーサポート

RAGはカスタマーサポートとしても利用可能です。カスタマーサポートを行う体制構築や、人件費などのコスト削減につながるでしょう。また、顧客の中には電話やメールでの問い合わせにストレスを感じる方も存在します。RAGで代替することにより、顧客は24時間365日簡単かつスピーディーに自分の知りたい情報を得られるため、顧客満足度の向上が期待できます。

コンテンツの生成

社内資料やプレゼン用の資料、Web記事などのコンテンツ生成にもRAGは役立ちます。RAGであれば、自社のフォーマットに沿ったコンテンツ生成ができるため、手直しの手間などを抑えられるでしょう。また、テキストコンテンツ以外にも画像や動画、音声など多彩な形式のコンテンツを生成できます。

なお、文章生成に特化したおすすめのAIを知りたい方は、以下もご覧ください。
⇒【2025年最新】おすすめの文章生成AI24選！活用事例やポイント、注意点を解説

データ分析

RAGを利用すればデータ分析もできます。例えば、業界のレポートを収集させれば外部環境や動向の分析が可能です。また、自社に関する口コミや評判、アンケート結果の分析により自社製品・サービスの評価を客観的に把握できます。データ分析ツールは数多く存在しますが、RAGは大量のデータを効率よく分析可能なため、これまで気付けなかった傾向やデータの相関関係を発見できる可能性があるでしょう。

RAG活用のポイント

続いて、RAG活用におけるポイントについて解説します。

• 高精度な検索エンジンを利用する
• 検索方法を工夫する
• 権限管理を徹底する

高精度な検索エンジンを利用する

RAGの活用には、高精度な検索エンジンの利用が欠かせません。RAGは従来の生成AIと異なり、リアルタイムな情報をアウトプットできる特性があります。ただ、低い精度の検索エンジンを利用した場合、RAGの回答も間違ったものになってしまいます。高精度な検索エンジンを用いることで、適切なデータ抽出をできるようにしましょう。

検索方法を工夫する

RAGでは以下複数の検索方法を利用できます。

検索方法	概要
キーワード検索	対象のキーワードが含まれる情報を探す
ベクトル検索	検索クエリと検索対象を数値表現（ベクトル）に変えた上で、両者の距離（類似度）を測る
ハイブリッド検索	キーワード検索とベクトル検索を組み合わせて情報を探す
セマンティック検索	検索クエリの意図を理解した上で情報を探す
ハイブリッド検索＋セマンティックランク付	ハイブリッド検索の結果にセマンティックランク付けを行い、検索精度を高める

Microsoft社が調査した結果によれば、ハイブリッド検索＋セマンティックランク付けがもっとも高精度になっています。
参照：Azure AI Search: ハイブリッドな取得と再ランク付けでベクトル検索を凌駕｜Microsoft

権限管理を徹底する

権限管理の徹底も重要です。権限管理を行わなければ、RAGが全ての情報を参照して回答生成を行い、一部の人のみで共有していた秘匿情報が、本来であれば知る権限を持たないユーザーに知られてしまう可能性があります。また、知ることができる人が増えるほど、情報漏洩する可能性も高まるでしょう。

RAG導入の注意点

最後に、RAGを導入する際の注意点を紹介します。

• 情報が正しいとは限らない
• 回答の生成に多少時間がかかる
• 情報管理の徹底が求められる

情報が正しいとは限らない

RAGのアウトプットが常に正しいとは限りません。RAGは登録している外部情報から回答を生成する仕組みが取られており、そもそも参照元の情報が間違っていれば回答にも間違いが生じます。高精度な検索エンジンを活用するとともに、定期的なファクトチェックやメンテナンスの実施で、正しい情報を得やすい体制を整えましょう。

回答の生成に多少時間がかかる

RAGはデータベースから情報を検索する工程が存在するため、従来のAIと比べ回答生成に多少の時間がかかります。データベースの情報量が多くなればなるほど、その分回答生成に必要な時間が増えるでしょう。カスタマーサポートで活用する場合には、注意が必要です。回答時間が長くなれば、顧客の不満につながる一方で情報が少なければ顧客が満足する情報が得られません。

情報管理の徹底が求められる

情報の徹底管理も、RAG導入では欠かせません。RAGは誰に対して、どの程度の情報を提供して良いかの判断は不可能です。間違って機密情報をデータベースに登録してしまえば、自社の重要な情報が外部に流出する恐れがあります。アクセス制限を徹底するとともに、どの情報をデータベースに登録するかの判断は慎重に行いましょう。

まとめ

RAGとは情報検索機能でデータを収集して、その情報を基にLLMでテキストを生成する技術のことです。従来の生成AIは、学習したデータを基にしたアウトプットを行うため、最新情報などには対応できませんでした。高精度でリアルタイム情報を取得したいというニーズがあり、RAGは近年多くの注目を集めています。

RAGでは最新情報にも対応可能で、高精度の回答が期待できます。ただ、RAGであっても常にアウトプットが正しいとは限りません。また、活用時に入力するプロンプトにより回答精度に差が出ます。

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