【初心者向け】RAGとLLMの違いとは？それぞれの特徴と使い分けをわかりやすく紹介

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RAGとLLMは、どちらもAI技術として注目されていますが、その仕組みや得意なことには明確な違いがあります。
この記事では、LLMとRAGそれぞれの基本的な意味から、仕組み・コスト・精度・最新情報への対応力といった観点での違い、メリット・デメリット、そして実際のビジネス活用における使い分けの考え方まで、初心者にもわかりやすく丁寧に解説します。
この記事を読み終えることで、RAGとLLMの違いを正しく理解し、自社や自分のプロジェクトにどちらが適しているかを自信を持って判断できるようになります。

1. RAGとLLMの違いを理解する前に知っておきたい基礎知識

RAGとLLMの違いを正しく理解するためには、まずそれぞれの言葉が何を意味するのかを押さえておくことが大切です。どちらもAI・自然言語処理の分野で使われる重要な技術ですが、その役割や仕組みはまったく異なります。
この章では、LLMとRAGそれぞれの基本的な概念と、両者がどのような関係にあるのかをわかりやすく解説します。

1.1 LLMとは何か

LLMとは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略称です。インターネット上の膨大なテキストデータを学習し、人間が書いたような自然な文章を生成する能力を持つAIモデルを指します。

代表的なLLMとしては、OpenAIが開発したGPT-4をはじめ、GoogleのGemini、MetaのLlamaなどが広く知られています。日本国内でも、これらのモデルをベースにしたサービスが数多く展開されており、文章生成・要約・翻訳・コード生成など、幅広い用途で活用されています。

LLMの大きな特徴は、事前学習（プレトレーニング）と呼ばれるプロセスで大量のテキストを学習していることです。この学習によって、LLMはさまざまなトピックに関する知識を内部に蓄積し、質問に対して自然な言葉で回答できるようになっています。

ただし、LLMが持つ知識はあくまでも学習時点のデータに基づいており、学習後に発生した出来事や新しい情報には対応できないという制約があります。この点が、後述するRAGの登場背景にも深く関わっています。

1.2 RAGとは何か

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略称です。LLMが回答を生成する際に、外部のデータベースやドキュメントから関連情報をリアルタイムで検索・取得し、その情報をもとに回答を生成する仕組みのことを指します。

RAGという概念は、2020年にMeta AI Research（当時のFacebook AI Research）が発表した論文で提唱されました。従来のLLMが抱えていた「知識の鮮度」と「特定領域への対応力」という課題を解決するために考案された技術的アプローチです。

RAGの動作は、大きく分けて次の2つのステップで成り立っています。

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1. Retrieval（検索・取得）：ユーザーの質問に関連する情報を、外部のデータソース（社内ドキュメント・データベース・ウェブ上の情報など）から検索して取得する。
2. Generation（生成）：取得した情報をLLMへの入力として与え、その情報に基づいた回答をLLMが生成する。

つまりRAGは、LLMという「文章を生成するエンジン」に対して、「必要な情報を都度調べて届ける仕組み」を組み合わせたものです。この仕組みにより、LLM単体では対応が難しかった最新情報の反映や、特定の業務・業種に特化した回答が実現できるようになります。

1.3 RAGとLLMの関係性

RAGとLLMは、対立する技術ではありません。RAGはLLMを内包した技術であり、LLMの能力を土台としたうえで、外部検索という機能を追加した発展的な仕組みです。

わかりやすく例えると、LLMは「大量の本を読んで知識を身につけた優秀な専門家」に相当します。一方、RAGは「その専門家が回答する前に、図書館やインターネットで最新の情報を調べてから答えてくれる状態」に近いイメージです。

そのため、RAGを構成するうえでLLMは不可欠な存在です。RAGシステムを導入する場合でも、回答の生成部分にはGPT-4やGeminiなどのLLMが使われています。両者の関係を整理すると、以下のようになります。

この関係性を理解しておくことで、次章以降で解説する「仕組みの違い」「精度の違い」「使い分けの考え方」もよりスムーズに理解できるようになります。RAGとLLMはどちらが優れているかという比較ではなく、目的と用途に応じて適切に選択・組み合わせることが重要な技術です。

2. RAGとLLMの違いを徹底比較

RAGとLLMはどちらもAI技術に関係する用語ですが、その仕組みや役割には明確な違いがあります。ここでは、4つの観点から両者を徹底的に比較していきます。
それぞれの特性を正しく理解することで、自分の用途に合った技術選択ができるようになります。

2.1 仕組みの違い

LLMは、大量のテキストデータを事前に学習し、そのパラメータ（重み）の中に知識を蓄えておくことで、ユーザーからの質問に対して回答を生成します。言い換えると、LLMは学習が完了した時点で知識が「固定」されており、それ以降の情報は自力では取得できません。代表的なモデルとしては、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiなどが挙げられます。

一方RAGは、ユーザーからの質問を受け取った際に、外部のデータベースや文書ストアからリアルタイムで関連情報を検索・取得し、その情報をLLMに渡して回答を生成させる仕組みです。
つまり、RAGはLLMの「入力」の段階で外部知識を補完することで、より正確で最新の情報に基づいた回答を実現します。

以下の表で、両者の基本的な仕組みの違いを整理します。

2.2 学習データと知識の扱い方の違い

LLMは、インターネット上の書籍・ウェブサイト・論文など、膨大なテキストデータを用いて事前学習（プレトレーニング）を行います。この学習によって獲得した知識は、モデルのパラメータとして内部に保存されます。そのため、LLMが持つ知識は学習データのカットオフ日（学習打ち切り日）以降の情報は含まれず、特定の社内情報や非公開データには対応できません。

RAGでは、LLMの学習データとは別に、独自の外部知識ベースを用意します。この知識ベースには、社内マニュアル・製品カタログ・法令情報・最新ニュースなど、任意のドキュメントを格納することができます。
RAGは必要なときに必要な情報だけを検索して使うため、知識の追加・更新・削除が非常に柔軟に行えます。モデルを再学習させることなく知識のメンテナンスができる点は、LLMとの大きな違いのひとつです。

2.3 回答の精度と最新情報への対応の違い

LLMは汎用的な知識を幅広く持っているため、一般的な質問への回答や文章生成・要約・翻訳などのタスクでは高い精度を発揮します。しかし、学習後に発生した出来事や、企業固有の情報・専門的な最新知識が必要な場面では、誤った情報を自信満々に答えてしまう「ハルシネーション（幻覚）」が起きやすくなります。

RAGは、回答の根拠となる情報をリアルタイムで検索してからLLMに渡すため、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます。
また、外部知識ベースを定期的に更新することで、最新情報への対応も可能です。ただし、検索精度が低い場合や、知識ベースに誤った情報が含まれている場合は、回答の精度が下がることもある点に注意が必要です。

2.4 コストと導入難易度の違い

LLMを単体で利用する場合、OpenAI APIやGoogle Gemini APIなどのクラウドサービスを通じてすぐに利用を開始することができます。LLM単体の導入は比較的手軽で、APIキーを取得してコードを数行書くだけで動作確認ができるため、導入難易度は低い部類に入ります。ただし、大規模なLLMを自前のサーバーで動かす場合は、高性能なGPUを搭載したマシンが必要となり、インフラコストが大きくなります。

RAGを導入する場合は、LLMに加えて、外部知識ベースの構築・ベクトルデータベースの準備・検索システムの設計など、複数のコンポーネントを組み合わせる必要があります。そのため、RAGはLLM単体と比べて導入難易度が高く、設計・構築・運用にある程度の技術力と初期コストが必要になります。一方で、モデルを再学習させるファインチューニングと比べると、コストや手間は大幅に抑えられるケースが多いです。

このように、LLMとRAGにはコストや導入のしやすさにおいても明確な違いがあります。
どちらが優れているというわけではなく、利用目的・社内リソース・予算に応じて適切な技術を選ぶことが、AI活用の成否を左右する重要なポイントです。

3. LLMの特徴とメリット・デメリット

LLMは、大量のテキストデータをもとに訓練された大規模言語モデルです。
ChatGPTやGeminiといったサービスにも採用されており、近年急速に普及しています。ここでは、LLMの主な特徴と、実際に活用する際のメリット・デメリットをわかりやすく解説します。

3.1 LLMの主な特徴

LLMは、インターネット上の書籍・ウェブサイト・論文などから収集した膨大なテキストデータを用いて事前学習を行った言語モデルです。
この学習によって、文章の生成・要約・翻訳・質問への回答など、幅広い自然言語処理タスクをこなせる汎用性の高さが大きな特徴となっています。

代表的なLLMとして、OpenAIが開発したGPT-5.2、Googleが開発したGeminiなどが挙げられます。これらはいずれも、数十億から数千億規模のパラメータを持ち、高度な言語理解と生成能力を備えています。

LLMの主な特徴を整理すると、以下のようになります。

このように、LLMは単体で幅広いタスクに対応できる汎用性の高さが最大の特徴です。しかし、その仕組み上、後述するようないくつかの限界も存在します。

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3.2 LLMを使うメリット

LLMを活用する場面では、次のようなメリットが得られます。

3.2.1 外部システムとの連携が不要で導入がシンプル

LLMはモデル単体で動作するため、外部のデータベースや検索システムを別途用意することなく利用を開始できます。APIを通じてすぐにアクセスできるサービスも多く、技術的なハードルが比較的低い点が魅力です。

3.2.2 幅広いタスクに汎用的に対応できる

文章の作成・要約・翻訳・コード生成・アイデア出しなど、さまざまなタスクを一つのモデルでこなせます。特定の目的に絞らず、多用途に使いたい場合に非常に便利です。

3.2.3 自然な文章を高品質に生成できる

LLMは人間が書いたような自然で流暢な文章を生成する能力に優れています。カスタマーサポートの返答文作成、マーケティングコピーの生成、ドキュメントの整理など、文章品質が求められる場面で高いパフォーマンスを発揮します。

3.2.4 ファインチューニングで専門領域への適応が可能

追加学習（ファインチューニング）を行うことで、医療・法律・技術など特定のドメインに特化したモデルを構築することができます。汎用モデルよりも精度の高い応答が期待でき、専門性が求められる業務への活用にも道が開けています。

3.3 LLMを使うデメリット

一方で、LLMには無視できないいくつかのデメリットも存在します。導入・活用前にしっかり理解しておきましょう。

3.3.1 学習データのカットオフ以降の情報に対応できない

LLMは事前学習時点までの情報しか持っていません。そのため、学習データのカットオフ日以降に発生した出来事や最新ニュース、法改正などには対応できないという根本的な制限があります。最新情報が必要な業務では、この点が大きなネックとなります。

3.3.2 ハルシネーション（誤情報の生成）が発生することがある

LLMは、もっともらしく聞こえる文章を生成することに長けている一方で、事実と異なる情報を自信を持って出力してしまうことがあります。この現象は「ハルシネーション」と呼ばれ、医療・法律・金融などの信頼性が求められる場面では特に注意が必要です。

3.3.3 社内固有の情報や非公開情報を扱えない

LLMは公開されたデータをもとに学習しているため、自社の内部資料・マニュアル・顧客データといった非公開情報は持っていません。社内ナレッジを活用した応答を求める場合、LLM単体では対応が難しくなります。

3.3.4 大規模な学習・運用にはコストがかかる

高性能なLLMを自社で構築・運用しようとすると、大規模なGPUクラスターや膨大な電力・計算リソースが必要となります。クラウドAPIを利用する場合も、利用量に応じたコストが発生するため、規模が大きくなるほど運用コストの管理が重要な課題となります。

3.3.5 プロンプトの書き方によって回答品質が大きく変わる

LLMへの指示（プロンプト）の書き方が適切でないと、期待する回答が得られないことがあります。プロンプトエンジニアリングと呼ばれるスキルが必要になる場面もあり、使いこなすには一定の学習コストが伴います。

以下に、LLMのメリットとデメリットをまとめて示します。

LLMは非常に強力なツールである一方、その仕組みに起因する限界もあります。LLMのデメリットを補う手段として注目されているのが、次の章で詳しく解説するRAGです。
それぞれの特性を正確に把握したうえで、目的に合った活用方法を選ぶことが重要です。

4. RAGの特徴とメリット・デメリット

ここではRAG（Retrieval-Augmented Generation）の特徴を詳しく掘り下げ、実際に活用する際に知っておきたいメリットとデメリットをわかりやすく解説します。
LLMとの違いをより具体的に理解するうえでも、RAG固有の性質をしっかり把握しておくことが重要です。

4.1 RAGの主な特徴

RAGは「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」を組み合わせたアーキテクチャです。ユーザーからの質問を受け取ると、まず外部の知識ベースやデータベースから関連情報を検索・取得し、その情報をLLMに渡したうえで回答を生成します。つまり、RAGはLLMを「エンジン」として活用しながら、外部情報を参照することで回答の根拠を補強する仕組みです。

RAGを構成する主な要素は以下のとおりです。

RAGの大きな特徴のひとつは、LLMの学習データに含まれていない最新情報や専門的な社内情報にもアクセスして回答できる点です。LLMが持つ固定された知識の限界を、動的な外部情報の参照によって補うことができます。

4.1.1 RAGの処理フロー

RAGが回答を生成するまでのプロセスは、大きく次の3ステップに分けられます。

1. 質問の受け取りとベクトル変換：ユーザーの質問をベクトル（数値の配列）に変換し、意味的な類似性を検索できる形式に整えます。
2. 関連ドキュメントの検索・取得（Retrieval）：ベクトルデータベース内から、質問と意味的に近いドキュメントや文章を複数取得します。
3. 情報を参照した回答生成（Generation）：取得したドキュメントをコンテキスト（文脈）としてLLMに渡し、それをもとに自然な日本語で回答を生成します。

このフローにより、RAGはLLMが単体では答えられない「最新の情報」や「特定のドメイン知識」を含む質問にも柔軟に対応できます。

4.2 RAGを使うメリット

RAGを導入することで得られるメリットは多岐にわたります。特にビジネス用途での活用において、その強みが発揮されやすいです。

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4.2.1 最新情報や社内固有の情報を扱える

LLMは学習が完了した時点の知識しか持ちません。一方でRAGは、外部データベースに最新のドキュメントを登録しておくことで、LLMの学習カットオフ以降の情報にも対応した回答が可能です。たとえば、最新の法改正情報、社内の業務マニュアル、製品の最新仕様書なども参照できます。

4.2.2 ハルシネーション（誤情報生成）を抑制できる

LLMが単体で動作する場合、知識がない質問に対して「もっともらしい誤情報」を生成してしまうハルシネーションが問題になることがあります。RAGでは、実際のドキュメントに基づいて回答を生成するため、根拠のない情報を作り出すリスクを大幅に低減できます。さらに、回答の根拠となった文書の出典を明示することで、回答の信頼性を高めることもできます。

4.2.3 ファインチューニングなしで知識を更新できる

LLMに新しい知識を追加するには、通常は追加学習（ファインチューニング）が必要で、コストや時間がかかります。RAGであれば、外部データベースに情報を追加・更新するだけで、AIが参照できる知識をリアルタイムに近い形で更新できます。運用コストの観点でも大きなメリットといえます。

4.2.4 情報のアクセス権限を制御しやすい

RAGは参照するデータベースを用途に応じて柔軟に切り替えたり、アクセスできるドキュメントを制限したりすることが比較的容易です。機密情報を含む社内システムや部門ごとの情報管理など、セキュリティを考慮した運用がしやすいという特徴があります。

4.3 RAGを使うデメリット

RAGには多くのメリットがある一方で、導入・運用にあたって考慮すべきデメリットや課題も存在します。

4.3.1 システム構成が複雑になる

RAGを実装するには、LLM単体を利用するのに比べて、ベクトルデータベースの構築、ドキュメントの前処理・チャンキング（分割）、リトリーバーの設計など、複数のコンポーネントを組み合わせる必要があり、技術的な難易度が上がります。専門的なエンジニアリングのスキルが必要になる場面も多いです。

4.3.2 検索精度が回答品質を左右する

RAGの回答品質は、リトリーバーが適切なドキュメントを取得できるかどうかに大きく依存します。検索がうまくいかない場合、的外れな情報をもとに回答が生成されてしまうリスクがあります。データベースの設計や検索ロジックの精度が、システム全体のパフォーマンスを大きく左右します。

4.3.3 データベースの整備・管理コストがかかる

RAGが正確に機能するためには、参照するドキュメントが適切に整理・管理されている必要があります。古い情報や不正確な情報がデータベースに含まれていると、それをもとにした誤った回答が生成されてしまう可能性があります。データの品質管理と定期的なメンテナンスが継続的に求められます。

4.3.4 レイテンシ（応答速度）が遅くなる場合がある

RAGは回答を生成するまでに「検索」というステップが追加されるため、LLMを単体で使う場合に比べて、回答が生成されるまでの時間（レイテンシ）が長くなるケースがあります。リアルタイム性が重要なアプリケーションでは、この点を十分に考慮した設計が必要です。

4.3.5 RAGのメリット・デメリット早見表

RAGは、LLMの弱点を外部情報の参照によって補う非常に強力な手法です。しかし、その効果を最大限に引き出すためには、適切なシステム設計とデータ管理が不可欠です。次の章では、LLMとRAGをそれぞれどのような場面で使い分けるべきかを、具体的なケースを交えて解説します。

5. RAGとLLMの使い分け方をわかりやすく解説

RAGとLLMはそれぞれ異なる強みを持っており、どちらが優れているかという問題ではなく、用途や目的に応じて適切に使い分けることが重要です。ここでは、具体的なシーンごとにどちらを選ぶべきかをわかりやすく整理します。

5.1 LLMだけで対応できるケース

LLM単体での活用が適しているのは、特定の外部データベースや最新情報を参照しなくても、汎用的な知識や言語能力だけで十分に回答できる場面です。以下のようなケースでは、RAGを組み合わせずともLLMのみで高いパフォーマンスを発揮できます。

このように、時間的な変化が少ない普遍的な知識や、汎用的な言語処理タスクであれば、LLM単体でも十分に実用的な出力を得ることができます。導入コストを抑えたい場合や、シンプルな構成で運用したい場合にも、LLM単体は有力な選択肢となります。

5.2 RAGが必要になるケース

一方で、LLMが学習していない情報や、リアルタイム性・正確性が求められる場面では、RAGを導入することで大きく精度を向上させることができます。以下のようなケースでは、RAGの活用が特に効果的です。

RAGを導入する最大のメリットは、「なぜその回答に至ったのか」という根拠を、参照したドキュメントとともに提示できる点にあります。ハルシネーション（事実に基づかない回答の生成）を抑制し、信頼性の高い情報提供を実現したい場面では、RAGはほぼ必須の構成と言えます。

5.3 RAGとLLMを組み合わせて活用するケース

実際のビジネス現場では、RAGとLLMを組み合わせたシステムが最も多く採用されています。RAGはLLMを内部的に活用する仕組みであるため、「RAGを使う＝LLMも使う」という構成が基本です。ここでのポイントは、検索対象となるデータベースの設計と、LLMへのプロンプトの組み方にあります。

以下に、RAGとLLMを組み合わせた活用が特に効果を発揮するシーンをまとめます。

RAGとLLMを組み合わせて使う際に重要なのは、「どの情報をRAGで検索させるか」というデータソースの選定と、「どのように回答を生成させるか」というプロンプト設計の両面を丁寧に設計することです。この2つの設計精度が、システム全体の回答品質を大きく左右します。

5.4 使い分けの判断基準をまとめると

RAGとLLMのどちらを選ぶか、あるいは組み合わせるかを判断する際には、次の3つの観点を確認すると整理しやすくなります。

「何を目的として、どの程度の精度と信頼性が必要か」を最初に明確にすることが、RAGとLLMの使い分けで最も大切なポイントです。目的が明確になれば、最適な構成を選ぶ判断がしやすくなります。ビジネスの現場では、まずLLM単体で小さく試してみて、精度や情報の正確性に課題を感じた段階でRAGの導入を検討するというアプローチも、現実的な進め方として広く取られています。

6. まとめ

今回はRAGとLLMの違いについて、基礎知識から特徴・メリット・デメリット、そして使い分け方まで詳しく解説しました。ここで改めて重要なポイントを整理しておきましょう。

LLMは学習済みの知識をもとに幅広い質問に対応できる強力なAIモデルです。一方、RAGはLLMに外部の情報源を組み合わせることで、最新情報や専門的な知識にも対応できる仕組みです。つまり、RAGはLLMの上位互換ではなく、LLMを土台として活用する技術であるという点が重要です。

用途に応じた使い分けが、AI活用の精度とコストを最適化する鍵となります。汎用的な質問応答にはLLMが適しており、社内情報や最新データを扱う場面ではRAGの導入が効果的です。

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