RAG

RAGとは？生成AIの回答精度を高める検索拡張の仕組み

はじめに

「生成AIを業務に使いたいが、自社の情報を踏まえた回答が返ってこない」「もっともらしいが事実と異なる答えが出てきて、そのまま使えない」——生成AIの活用が広がるなか、こうした壁に突き当たる企業は少なくありません。AIが学習していない社内の知識や最新情報をどう反映させるかが課題となります。その解決策として注目されているのがRAGです。本記事では、その意味と活用の考え方を整理します。

RAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、生成AIが回答を作成する際に、外部の情報源を検索し、その結果を踏まえて文章を生成する仕組みを指します。日本語では「検索拡張生成」と訳されます。「Retrieval（検索）」で関連情報を取り出し、「Generation（生成）」でその情報をもとに回答を組み立てる、という二つの働きを組み合わせた技術です。

一般的な生成AIは、あらかじめ学習した知識だけをもとに回答します。そのため、学習していない社内文書や最新の情報には対応しにくく、事実と異なる内容を生成することもあります。RAGでは、質問に応じて社内のマニュアルやデータベースなどを検索し、その内容を参照しながら回答を作成します。これにより、自社固有の情報に基づいた、より正確な回答を得やすくなります。

よく使われるシーン

RAGは、社内の問い合わせ対応やナレッジ活用の場面で広く用いられます。就業規則や業務マニュアル、過去の問い合わせ履歴などを検索対象とすることで、従業員の疑問にその場で答える社内向けの仕組みを構築できます。カスタマーサポートでの応答支援にも活用されています。

人事の領域でも応用が進んでいます。人事制度や福利厚生に関する社員からの質問に自動で回答する仕組みや、社内規程を参照した業務支援などが例として挙げられます。膨大な社内文書のなかから必要な情報を探す手間を減らし、担当者の負担軽減と対応の迅速化に寄与します。

RAGを理解することの重要性

RAGを理解することは、生成AIを実務で安全かつ効果的に活用するうえで重要です。AIが事実と異なる内容を作り出す現象は、業務利用における大きな懸念材料です。RAGは、信頼できる情報源を参照させることで、この懸念を抑える有力な手段となります。

また、自社の知識を生かした回答が得られることは、AI活用の価値を大きく高めます。回答の根拠となった情報源を示せる仕組みにすれば、内容の確認もしやすくなります。技術の詳細まで理解する必要はなくとも、その考え方と利点を押さえておくことは、これからのAI活用を検討する担当者にとって有益な素養となります。

実務で活かすためのチェックポイント