読み：らぐ ／ 分野：AI・生成AI
RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略です。
RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、生成AIが回答を作る前に外部の文書やデータベースを検索する仕組みです。検索で得た情報をもとに回答を生成するため、AIが元々持っていない知識にも対応できます。
意味
通常の生成AIは、学習時に取り込んだ知識だけをもとに回答を作ります。そのため学習後に起きた出来事や、社内限定の資料などには対応できません。RAGはこの弱点を補う仕組みで、質問を受けると関連しそうな文書をまず検索し、その検索結果を回答生成の材料として使います。検索対象は社内のマニュアルやデータベース、ウェブ上の文書などさまざまです。仕組みとしては「検索」と「生成」を組み合わせているため、AI自体を再学習させなくても、参照する文書を更新するだけで回答内容を最新に保てる点が特徴です。
使われる場面と具体例
- 総務担当者が、社内規定や就業規則をAIチャットボットに検索させ、社員からの問い合わせに自動で答える場合に使われます。
- カスタマーサポート担当が、製品マニュアルや過去の問い合わせ履歴を参照させ、問い合わせ対応の回答案を作成する際に活用します。
- 専門職の社員が、業界の法令集や技術資料をAIに検索させ、根拠を示しながら文書を作成する場合に使われます。
中小企業が押さえたい点
- 参照させる文書の整備状況が回答品質を左右するため、古い資料や重複した情報を整理してから導入する必要があります。
- 検索対象を社内のどの範囲まで含めるかを決め、機密情報や個人情報を誤って参照させない管理体制を整えることが重要です。
- 回答に参照元の文書名や該当箇所を表示できる仕組みにすると、社員が内容を検証しやすくなります。
よくある誤解
- RAGを導入すれば誤った回答（ハルシネーション）が完全になくなると考えられがちですが、検索対象の文書に誤りや古い情報があれば、それがそのまま回答に反映されます。
- 検索と生成を組み合わせているだけで、AIモデル自体が賢くなっているわけではありません。回答の質は参照する文書の整備状況に大きく依存します。
よくある質問
Q. RAGを導入すると、AIの学習をやり直す必要がありますか。
A. 必要ありません。参照する文書を更新するだけで、回答内容を最新の状態に保てます。
Q. 社内の機密文書を検索対象にしても安全ですか。
A. アクセス権限の設定や検索範囲の管理を適切に行えば利用できますが、情報の扱い方は事前に整理しておく必要があります。
Q. どのような文書でもそのまま検索対象にできますか。
A. 誤字や古い情報が残ったままの文書は、回答の誤りにつながるため、整理してから登録することが望まれます。
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