今さら聞けない「RAGとは何か」初心者でもわかりやすく解説

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「RAGって最近よく聞くけど、結局何のこと？」と感じている方に向けて、RAGの意味や仕組み、メリット・デメリット、そして実際の活用事例まで、初心者でもわかりやすく解説します。
RAGとは、ChatGPTに代表される生成AIが苦手としていた「最新情報への対応」や「事実と異なる回答を生成してしまう問題」を解決する技術です。この記事を読めば、RAGがなぜ注目されているのか、どのような仕組みで動いているのか、そして企業の現場でどのように使われているのかが一通り理解できます。

1. RAGとは何かをひとことで説明すると

RAG（ラグ）とは、AIが回答を生成する前に、外部のデータベースやドキュメントから関連情報を検索・取得し、その情報をもとに回答を作成する技術のことです。
英語では「Retrieval-Augmented Generation」といい、日本語に訳すと「検索拡張生成」となります。

少し難しく聞こえるかもしれませんが、仕組みそのものはシンプルです。たとえば、あなたが社内のマニュアルや最新の製品情報をもとに質問への回答を調べるとき、まず関連するドキュメントを探し、その内容を読んでから答えを考えますよね。RAGはまさにこの「調べてから答える」というプロセスをAIに実装したものです。

1.1 RAGという名前の意味と読み方

RAGは「Retrieval（検索・取得）」「Augmented（拡張された）」「Generation（生成）」の3つの英単語の頭文字を組み合わせた略語です。日本では「ラグ」と読まれることが一般的で、AI・機械学習の分野で広く使われています。

それぞれの単語の意味を押さえておくと、RAGの本質がよりクリアに見えてきます。

1.2 RAGが注目されている理由

RAGが現在これほど注目を集めている背景には、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の急速な普及があります。LLMは非常に高い文章生成能力を持っている一方で、学習データのカットオフ（学習終了時点）以降の最新情報には対応できないという根本的な制約があります。

また、企業固有の社内規程や製品マニュアル、顧客情報といったデータは、そもそもAIの学習データに含まれていません。そのためLLM単体では、こうした専門性の高い質問や最新情報を必要とする質問に対して、正確な回答を返すことが難しいのです。

RAGはこの課題を解決するアプローチとして登場しました。あらかじめ用意した外部の知識データベースをAIと連携させることで、最新かつ自社固有の情報をもとにした高精度な回答を実現できる点が、RAGが多くの企業や開発者から高い評価を受けている理由です。

1.3 RAGと大規模言語モデル（LLM）の関係

RAGを理解するうえで、大規模言語モデル（LLM）との関係を整理しておくことが重要です。LLMとは、GPT-4やClaude、Geminiといった、膨大なテキストデータを学習することで人間のような自然な文章を生成できるAIモデルの総称です。

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RAGはLLMを置き換えるものではなく、LLMの能力をそのまま活かしながら、外部データベースとの連携によってその弱点を補う技術です。つまり、RAGとLLMは対立する概念ではなく、組み合わせて使われるものだと理解しておくとよいでしょう。

イメージとしては、LLMが「優秀な文章家」であるとすれば、RAGは「その文章家に適切な参考資料を渡す仕組み」です。参考資料があることで、文章家はより正確で信頼性の高い文章を書けるようになります。

1.4 RAGはどのような場面で使われるのか

RAGはすでにさまざまな場面で活用され始めています。代表的な用途としては、以下のようなものが挙げられます。

このように、RAGは特定の業種や規模に限らず、「正確な情報をもとにAIに回答させたい」というあらゆるシーンで応用できる汎用性の高い技術です。
次の章では、RAGが登場した背景と、従来のAIとの違いについて詳しく見ていきます。

2. RAGが登場した背景と従来のAIとの違い

RAGは突然登場したわけではありません。ChatGPTをはじめとする生成AIが急速に普及するなかで、「どうしても解決できない弱点」が明らかになり、それを克服するために生まれた技術です。RAGがなぜ必要とされるようになったのかを理解するには、まず従来の生成AIが抱えていた課題から見ていく必要があります。

2.1 ChatGPTなど従来の生成AIが抱えていた課題

ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習することで、まるで人間のように自然な文章を生成できます。しかし、その仕組み上、どうしても避けられない課題がいくつか存在します。

2.1.1 課題①：学習データのカットオフ問題

大規模言語モデルは、学習が完了した時点以降の情報を持っていません。たとえば、2023年初頭までのデータで学習したモデルに「2024年の最新ニュース」を聞いても、正確な情報を答えることはできません。学習データの締め切り（カットオフ日）以降に発生した出来事や、新しく更新された情報には、一切対応できないという構造的な限界があります。

2.1.2 課題②：ハルシネーション（幻覚）の問題

生成AIが、もっともらしく聞こえるが実際には存在しない情報や誤った情報を自信満々に出力してしまう現象を「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。これはモデルが「確率的に次に来る言葉」を予測する仕組みで動いているために起こります。知識が不足している質問に対しても「それらしい答え」を生成しようとするため、事実と異なる情報を出力するリスクがつねに存在します。

2.1.3 課題③：非公開の社内情報や専門情報に対応できない

大規模言語モデルが学習しているのは、インターネット上で公開されている情報が中心です。そのため、特定の企業の社内マニュアル、社内規程、顧客データベース、あるいは専門分野の非公開文書といった情報は、当然ながらモデルの知識には含まれていません。既存の生成AIは、自社だけが持つ独自の情報をもとに回答することが、原則としてできない設計になっています。

2.1.4 課題④：回答の根拠が不透明

従来の生成AIは、回答の根拠となった情報源を明示することが苦手です。「どの資料をもとに、何の情報から答えを導き出したのか」が不明確なため、ビジネス用途や医療・法律などの専門分野では、そのまま回答を信頼して使うことが難しいというケースも多くあります。

2.2 RAGが課題を解決できる理由

こうした従来の生成AIの弱点を補う目的で開発されたのが、RAGという仕組みです。RAGは大規模言語モデルの「文章を生成する能力」はそのまま活かしながら、回答を生成する前に外部の情報源をリアルタイムで検索・参照するというプロセスを追加します。

これにより、前述した課題のひとつひとつを以下のように解消します。

重要なのは、RAGはモデルそのものを学習し直す（ファインチューニング）必要がなく、外部から情報を参照させるという仕組みだけで、これらの課題を解決できる点です。モデルの再学習には膨大なコストと時間がかかりますが、RAGは既存のモデルを活用しながら、情報の鮮度と精度を大幅に向上させることができます。

こうした背景から、RAGは2020年代に入って生成AIの実用化が加速するとともに急速に注目を集め、特に企業での業務活用を目的としたAIシステムの構築において、いまやなくてはならない技術として広く採用されています。

3. RAGの仕組みをわかりやすく解説

RAGがどのような技術なのかをひとことで理解したところで、次はその内部の動きを順を追って見ていきましょう。RAGは一見すると複雑な仕組みに思えますが、構成要素と処理の流れを整理すると、非常にシンプルな考え方に基づいていることがわかります。

3.1 RAGを構成する3つの要素

RAGは大きく分けて3つの要素によって成り立っています。それぞれの役割を理解することが、RAG全体の仕組みを把握するうえでの第一歩です。

この3つが連携することで、RAGは「最新かつ正確な情報を参照しながら、自然な言葉で答えを生成する」という動きを実現しています。特に重要なのは、生成AIが単独で動くのではなく、外部の情報源と組み合わせて動作する点です。これがRAGの根本的な考え方であり、従来の生成AIとの最大の違いでもあります。

3.2 RAGが情報を検索して回答を生成するまでの流れ

RAGは、ユーザーが質問を入力してから回答が返ってくるまでの間に、大きく分けて4つのステップを経ています。それぞれのステップを具体的に見ていきましょう。

3.2.1 ステップ1：ユーザーが質問を入力する

まず、ユーザーがチャット画面などから質問を入力します。この質問のことを「クエリ」と呼びます。たとえば「この製品の返品ポリシーを教えて」や「先月の売上レポートの概要を要約して」といった内容がクエリにあたります。

3.2.2 ステップ2：クエリをもとに関連情報を検索する

入力されたクエリは、検索モジュール（Retriever）に渡されます。検索モジュールは、外部知識データベースの中からクエリに関連性の高い文書や文章の断片を探し出し、上位のものを取得します。この検索には後述するベクトル検索と呼ばれる技術が用いられることが多く、キーワードが完全に一致しなくても意味的に近い情報を見つけられる点が特徴です。

3.2.3 ステップ3：クエリと取得した情報をまとめてLLMに渡す

検索によって取得した情報は、元のクエリとセットにして大規模言語モデル（LLM）に送られます。このとき、「以下の情報を参考にして質問に答えてください」といった指示文（プロンプト）とともに渡されます。これにより、LLMは自分の学習データだけに頼るのではなく、取得した最新・最適な情報を根拠として回答を組み立てることができます。

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3.2.4 ステップ4：LLMが回答を生成してユーザーに返す

渡された情報をもとに、LLMが自然な日本語（または指定した言語）で回答を生成し、ユーザーへと返します。回答には、参照した文書の内容が反映されているため、根拠のある信頼性の高い答えになるのが特徴です。

以上の流れを図のイメージで整理すると次のようになります。

3.3 ベクトル検索とRAGの関係

RAGの仕組みを語るうえで欠かせないキーワードが「ベクトル検索」です。RAGの検索モジュールでは、一般的なキーワード検索ではなく、このベクトル検索が使われるケースが大半です。

3.3.1 ベクトル検索とは何か

ベクトル検索とは、テキストの意味を数値の配列（ベクトル）に変換し、その数値の近さをもとに関連する情報を検索する技術です。たとえば「料金」と「価格」はまったく異なる単語ですが、意味的には非常に近いため、ベクトル空間上では近い位置に配置されます。キーワードが一致しなくても意味的に近い情報を見つけられることが、ベクトル検索の最大の強みです。

3.3.2 RAGでベクトル検索が使われる理由

従来の全文検索（キーワード検索）では、ユーザーが入力した言葉と文書内の言葉が完全または部分的に一致していないと、関連する情報を見つけられないことがあります。一方でベクトル検索は、言葉の意味レベルで類似性を判断するため、ユーザーが多少異なる表現で質問しても、適切な情報を取得しやすいという特性があります。

RAGにベクトル検索を組み合わせることで、次のような恩恵が得られます。

3.3.3 ベクトルデータベース（ベクトルストア）の役割

RAGの構成において、外部知識データベースとして使われるのが「ベクトルデータベース」（ベクトルストアとも呼ばれます）です。文書をあらかじめベクトルに変換して格納しておくことで、検索時に素早く意味的な類似度を計算できる仕組みになっています。代表的なベクトルデータベースとしては、Pinecone、Weaviate、ChromaDBなどがあります。

RAGが高い精度で動作するためには、このベクトルデータベースに格納する文書の質と量が非常に重要です。情報が古かったり、構造が整理されていなかったりすると、検索精度が下がり、最終的な回答の品質にも影響が出ます。データの整備は、RAGを導入・運用するうえで見落としがちですが、最も根幹となる作業のひとつです。

4. RAGを使うメリットとデメリット

RAGは生成AIの弱点を補う強力な技術ですが、導入にあたってはメリットとデメリットの両面をしっかり理解しておくことが大切です。ここでは、RAGを実際に活用する前に知っておきたいポイントを、わかりやすく整理してお伝えします。

4.1 RAGを導入する主なメリット

RAGを導入することで得られる恩恵は多岐にわたります。特に企業や開発現場での実用性という観点から見ると、従来の生成AIにはなかった大きな強みが浮かび上がってきます。

4.1.1 最新情報・社内固有情報に基づいた回答が可能になる

従来の生成AIは、学習データのカットオフ（学習打ち切り時点）以降の情報を持っていないため、最新ニュースや直近の出来事には対応できませんでした。しかしRAGでは、外部のデータベースやドキュメントをリアルタイムで参照する仕組みになっているため、学習データに含まれていない最新情報や、社内マニュアル・製品仕様書といった固有の情報にも対応した回答を生成できます。

たとえば、毎月更新される社内規程や、日々変動する在庫情報なども、RAGであれば正確に参照して回答に反映させることが可能です。

4.1.2 ハルシネーション（誤情報の生成）を抑制できる

生成AIが事実と異なる情報をもっともらしく出力してしまう「ハルシネーション」は、AIの実用化における深刻な課題です。RAGでは回答のベースとなる情報が明示的な外部ソースに限定されるため、根拠のない情報を生成するリスクが大幅に低下します。回答の信頼性を高められるという点は、業務利用においても非常に重要なメリットです。

4.1.3 回答の根拠（ソース）を明示できる

RAGは情報を検索してから回答を生成するという構造上、「どのドキュメントを参照して回答したか」を明示することができます。回答とともに参照元の文書名やページ番号を提示できるため、ユーザーが内容を自分で確認・検証しやすくなります。これは、医療・法務・金融など、正確性が強く求められる分野での活用において特に大きな強みとなります。

4.1.4 ファインチューニング不要でモデルを更新できる

情報を更新するためにAIモデル自体を再学習（ファインチューニング）するには、膨大なコストと時間がかかります。RAGであれば、参照するデータベース側の情報を追加・更新するだけでAIの回答内容を新しい情報に対応させることができるため、運用コストを大幅に削減できます。情報が頻繁に変わるビジネス環境との相性が非常に良い点も、RAGが注目される理由のひとつです。

4.1.5 既存のLLMをそのまま活用できる

RAGはGPT-4やClaude、Geminiといった既存の大規模言語モデル（LLM）の上に検索機能を組み合わせる構造です。そのため、LLMを一から開発したり独自に学習させたりすることなく、既存のモデルをベースに高精度なシステムを構築できます。開発コストの観点から見ても、現実的かつ導入しやすい選択肢といえます。

4.2 RAGを使う際に注意すべきデメリットや課題

一方で、RAGはすべての問題を解決できる万能な技術ではありません。導入前に把握しておくべきデメリットや課題も存在します。正直にお伝えしますので、ぜひ参考にしてください。

4.2.1 回答の品質がデータベースの質に大きく依存する

RAGは外部のデータソースを参照して回答を生成するため、参照するデータベースの品質が低いと、回答の質も下がってしまいます。古い情報、重複したドキュメント、曖昧な表現が混在したデータが含まれていると、検索精度が落ち、的外れな回答が生成される原因になります。RAGの精度を維持するには、データベースの整備・管理を継続的に行う必要があります。

4.2.2 システム構築・運用にある程度の専門知識が必要

RAGを実用レベルで動かすためには、ベクトルデータベースの構築、埋め込みモデル（Embeddingモデル）の選定、検索ロジックの設計など、複数の技術的な要素を組み合わせる必要があり、一定の専門知識と実装コストが伴います。ノーコードツールや各種クラウドサービスを活用することでハードルは下がっていますが、ゼロから構築する場合はエンジニアのサポートが必要になるケースがほとんどです。

4.2.3 レスポンス速度が遅くなる場合がある

RAGは質問を受け取ってから、検索→文脈構築→回答生成という複数のプロセスを経て回答を返します。そのため、通常の生成AIと比べてレスポンスタイムが長くなる傾向があります。リアルタイム性が求められるシステムへの導入では、検索の速度最適化やキャッシュの活用など、パフォーマンスチューニングが必要になる場合があります。

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4.2.4 検索の精度が低いと適切な文書を取得できない

RAGの肝となるのが「適切な文書を正確に検索できるか」という点です。ユーザーの質問とデータベース内のドキュメントの表現が大きく異なる場合、意図した情報が検索にヒットせず、回答の根拠となる文書を取得できないケースが生じます。この問題に対応するため、クエリの書き換えやリランキング（再順位付け）などの工夫が必要になることがあります。

4.2.5 機密情報の取り扱いにセキュリティ面での配慮が必要

社内の機密文書や個人情報を含むデータをRAGのデータソースとして利用する場合、どの情報をどのユーザーに参照させるかというアクセス制御の設計が不可欠です。適切な権限管理を行わないと、本来アクセスできないはずの情報が回答に含まれてしまうリスクがあります。導入時にはセキュリティポリシーの整備も同時に進める必要があります。

4.3 RAGのメリット・デメリット比較まとめ

ここまでの内容を表にまとめます。RAGの導入を検討する際の判断材料として活用してください。

RAGはその特性を正しく理解した上で設計・運用することで、生成AIの実用性を飛躍的に高めてくれる技術です。デメリットと向き合いながら適切に構築することが、RAG活用成功のカギとなります。

5. RAGの代表的な活用事例

RAGは、最新情報や専門知識を正確に扱う必要がある場面で特に力を発揮します。ここでは、実際にRAGがどのような場面で活用されているのか、代表的な事例をわかりやすく紹介します。

5.1 企業の社内情報検索への活用

RAGの活用事例としてもっとも普及しているのが、企業内に蓄積された大量のドキュメントや社内情報を、自然な言葉で検索・参照できる社内情報検索システムへの応用です。

従来の社内検索システムでは、キーワードが完全に一致しないと目的の情報にたどり着けないことが多く、「どのドキュメントに書いてあったか」を担当者が記憶していなければ、必要な情報を見つけ出すのに多大な時間がかかっていました。RAGを導入することで、たとえば「有給休暇の申請方法を教えて」と自然に入力するだけで、就業規則や社内マニュアルの該当箇所を参照した上で、的確な回答が得られるようになります。

具体的には、以下のような情報源をRAGのデータベース（ナレッジベース）として活用するケースが多く見られます。

特に従業員数が多い大企業や、扱う情報量が膨大な製造業・金融業などでは、RAGを活用した社内AIアシスタントを構築することで、新入社員の教育コストや、ベテラン社員への属人的な問い合わせを大幅に削減できると注目されています。

また、社内文書に含まれる機密情報や個人情報を外部のインターネットに流出させることなく、クローズドな環境でRAGシステムを運用できる点も、企業にとって大きな導入メリットとなっています。

5.2 カスタマーサポートやチャットボットへの活用

RAGのもう一つの代表的な活用領域が、カスタマーサポートや問い合わせ対応チャットボットへの組み込みです。

従来のチャットボットは、あらかじめ用意したQ&Aシナリオの範囲内でしか回答できないため、想定外の質問に対しては「担当者に転送します」と応答するしかありませんでした。しかしRAGを組み合わせることで、製品マニュアル・利用規約・サポートFAQなどのドキュメント群をリアルタイムで参照しながら、シナリオに登録されていない質問に対しても、根拠のある自然な文章で回答できるチャットボットを実現できます。

以下に、RAGを活用したカスタマーサポートの主な応用シーンをまとめます。

カスタマーサポートへのRAG活用において特に重要なのが、回答の根拠となった情報ソースを明示できる点です。純粋な生成AIだけで回答する場合、AIが事実とは異なる内容を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが常に伴います。一方、RAGは参照したドキュメントの内容に基づいて回答を生成するため、誤情報の拡散を防ぎやすく、企業としての信頼性を維持しやすい点で高く評価されています。

また、製品のアップデートや規約の改訂があった際も、ナレッジベースの情報を更新するだけでチャットボットの回答内容が自動的に最新化されるため、メンテナンスコストを大幅に抑えられるという実務上の利点も見逃せません。

このようにRAGは、企業の内部業務効率化から顧客対応の品質向上まで、幅広いシーンで実用的な価値を発揮しています。今後もナレッジベースの整備とRAGの組み合わせによって、より高精度で信頼性の高いAI活用が各業界で広がっていくと考えられます。

6. まとめ

RAGとは、外部のデータベースから関連情報を検索し、その情報をもとに生成AIが回答を作成する技術です。ChatGPTに代表される従来の生成AIは、学習データのカットオフ以降の最新情報を持てない・社内固有の情報を扱えないといった課題がありました。RAGはリアルタイムで外部情報を参照する仕組みにより、これらの課題を解決できます。

RAGの仕組みは「データの蓄積」「ベクトル検索による情報取得」「生成AIによる回答生成」の3ステップで成り立っており、社内情報検索やカスタマーサポートなど幅広い場面で実用化が進んでいます。一方で、参照するデータの質が低いと回答精度が下がるという点には注意が必要です。RAGを最大限に活用するには、データベースの整備と運用が重要な鍵となります。

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