【2026】RAGとは？生成AIの精度を高める仕組みと活用事例・おすすめツールをわかりやすく解説

生成AIの活用が広がる中で、今注目を集めているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」です。

この記事では、RAGとは何か、その仕組みや従来の生成AIとの違い、そして企業における活用事例やメリット・デメリット、おすすめツールまでわかりやすく解説します。

RAGを正しく理解し、精度の高い生成AI活用を業務に取り入れていきましょう。

生成AIのRAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、生成AIが回答を作る前に関連情報を検索し、その内容をもとに文章を生成する仕組みです。

従来の生成AIは、学習済みデータの範囲内で推論するため、学習後に更新された情報や社内限定のナレッジを参照できませんでした。しかしRAGでは、質問内容に合わせて外部のデータベースや文書から必要な情報を自動的に取得し、それを踏まえて回答を生成できます。

ビジネスの現場では、社内FAQやナレッジ検索、顧客対応支援など、信頼性が求められる領域で特に注目が高まっています。今後は、社内データの活用や情報共有の効率化など、より幅広い業務での応用が期待できるでしょう。

また近年では、RAGをより安全かつ柔軟に実装するための技術として、MCP（Model Context Protocol）などの仕組みも登場しています。MCPについては、こちらの記事も併せて参考にしてください。

【2025】MCPをわかりやすく解説！生成AIとの関係・APIやRAGとの違い・Pythonでの実装方法

RAGの仕組み

RAGは、生成AIがただ「覚えている知識」で答えるのではなく、必要に応じて情報を「調べてから」回答を作る仕組みです。ここでは、RAGが回答を作るまでのステップをわかりやすく解説します。

1. 質問の受理とクエリ変換
2. 検索
3. 検索結果を根拠にした生成

①質問の受理とクエリ変換

ユーザーが質問を入力すると、生成AIはその内容を「コンピューターが理解できる形」に変換します。これを「埋め込み（Embedding）」と呼び、質問の意味を数値データに変換する処理です。

このステップによって、AIは単語の一致だけでなく、意味的に近い内容を見つけられるようになります。たとえば「経費精算のルール」と入力された場合でも、「出張費の申請方法」といった関連する情報を認識できるようになります。

②検索

続いて生成AIは、①で作成したクエリ（ベクトル化された情報）を使って、「ベクトル検索」で関連する文書を探します。ベクトル検索とは、質問と似た意味を持つテキストを見つけ出す検索手法です。

より正確な結果を得るために、単語一致によるキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索を行うこともあります。これにより、社内マニュアルやFAQなどから質問の意図に最も近い情報を抽出できます。

③検索結果を根拠にした生成

②で見つけた情報をもとに、生成AIは検索結果の内容をプロンプト（指示文）に組み込み、それを参考に回答となる文章を生成します。このとき、不要な情報や誤りを避けるために「ガードレール（制御ルール）」を設定し、信頼性の高い出力を目指します。

RAGの最大の強みは、こうして「根拠のある回答」を出せることです。学習データだけに頼らず、常に最新かつ正確な情報を反映できます。

RAGをはじめとする生成AIの仕組みを理解し、実際の業務に活かしたい方には、「生成AIセミナー」がおすすめです。生成AIや大規模言語モデル（LLM）の基礎からChatGPT・Microsoft Copilotなどの活用テクニック、そしてプロンプトエンジニアリングまでを体系的に学べます。

RAGを含めた生成AIのビジネス活用を検討している方は、受講を検討してみてはいかがでしょうか。

生成AIセミナーはこちら

RAGと従来の生成AIとの違い

従来の生成AIは、大量のデータを学習して得た知識をもとに回答を作り出す仕組みを指します。一方RAGは、回答を生成する前に関連情報を外部データベースから検索し、その内容を踏まえて答えを作る点が大きな特徴です。

両者の違いをまとめてみましょう。

このような違いがあることから、RAGを活用すれば、最新情報の反映や社内ナレッジの活用など、より実務的なAI活用が可能になります。

RAGとファインチューニングはどう違う？

RAGとファインチューニングは、どちらも生成AIの精度を高める方法ですが、目的と仕組みが異なります。

ファインチューニングは、既存のAIモデルに特定のデータを再学習させることで、特定分野や企業用に最適化する手法です。一方のRAGは、AIが回答を生成する際に外部データを検索して参照する仕組みで、学習自体は行いません。

両者の違いもまとめてみましょう。

このような違いがあることから、最新データを扱いたい場合はRAG、専門分野に特化したい場合はファインチューニングといった形で、目的に応じて使い分けるのが効果的です。

ファインチューニングについては、こちらで詳しく解説しています。

【2025】初心者でもわかる生成AIのLLM（大規模言語モデル）！基本と企業活用事例を徹底解説

生成AIのRAGが注目されている理由

生成AIの業務活用が進むいま、RAGがこれほど注目されるのはなぜでしょうか。ここでは、その背景と主な理由を、実務の観点から分かりやすく解説します。

1. ハルシネーションを減らせる
2. 最新データを反映できる
3. 企業内のナレッジを有効活用できる

①ハルシネーションを減らせる

従来の生成AIは、実際には存在しない情報をもっともらしく回答してしまう「ハルシネーション」が課題でした。RAGでは、まずAIが必要に応じて正確性の高いデータを検索し、その内容を根拠として回答を作成するため、誤った情報を提示するリスクを大幅に抑えることが可能です。

特に法務・医療・社内ガイドラインなど、正確さが求められる業務領域において、RAGの導入は信頼性向上の大きな鍵となります。

②最新データを反映できる

従来の生成AIは、学習時点までのデータをもとに回答を作るため、最新情報を反映できないという弱点がありました。RAGでは、回答時にリアルタイムで外部のデータベースやWeb情報を検索できるため、製品仕様の更新や法改正といった最新情報を即座に反映できます。

これにより、AIの回答が古い情報のままになるリスクを防ぎ、現場での判断や業務支援をより正確に行えるようになります。

③企業内のナレッジを有効活用できる

従来の生成AIでは、社外秘の資料や社内マニュアルを直接参照できず、社内に蓄積されたナレッジを十分に活かせないことが課題でした。RAGでは、社内文書やFAQデータベースを検索対象に設定することで、社員が質問するだけで自社独自の知識を参照できます。

独自ナレッジを日常業務に活用できるようになることで、属人化の防止や情報共有のスピード向上が実現し、組織全体の生産性向上につながります。

ビジネスにおけるRAG×生成AIの導入事例

RAGと生成AIを組み合わせることで、企業内の業務効率化や情報共有の精度が大幅に向上します。ここでは、実際にRAG×生成AIが導入されている代表的な業務領域をご紹介します。

1. 社内FAQボット
2. ナレッジ検索AI
3. 顧客対応支援
4. 法務・契約支援
5. 営業支援

①社内FAQボット

社内の問い合わせ対応を自動化する代表的な活用例が「社内FAQボット」です。社員が「経費精算のルールを教えて」などと質問すると、RAGが社内規程やマニュアルの中から該当する内容を検索し、AIが分かりやすく回答します。

これにより、総務・人事などの担当者が行っていた問い合わせ対応の負担を大幅に軽減できます。また社員は24時間いつでも必要な情報を自分で取得でき、業務の効率化と社内情報の標準化が同時に進むのもメリットです。

②ナレッジ検索AI

技術者や企画担当者が過去のマニュアルや議事録を探す際に役立つのが、RAGを活用した「ナレッジ検索AI」です。AIが社内文書・議事録・技術資料などを横断的に検索し、質問内容に沿った箇所を抽出・要約して提示します。

過去の事例やノウハウをすぐに参照できるため、情報探索にかかる時間を大幅に削減できます。特に開発・品質保証・研究部門など膨大な文書を扱う現場では、作業効率の向上と知識共有の促進に大きく貢献するでしょう。

③顧客対応支援

過去の対応履歴やFAQを参照しながら回答するカスタマーサポート業務でも、RAGを活用したサポートAIが効果を発揮します。問い合わせ内容に応じて、生成AIが過去のチケットやマニュアルを自動検索し、最も関連性の高い情報をもとに回答を提示します。

これにより、顧客対応の品質を維持しながら、対応負担も軽減できるのがメリットです。オペレーターの回答精度が向上し、応答スピードの短縮や新人教育の効率化にもつながります。

④法務・契約支援

法務部門では、契約書やガイドラインを正確に参照しながら判断する必要があります。RAGを導入すれば、契約書・法令集・内部規定などから関連する条文や過去の類似事例を検索し、根拠のある回答を即座に得ることが可能です。

これにより、法務担当者の確認作業を効率化し、リスクの見落としを防止できます。文書の検索時間を短縮しつつ、法的根拠を明示した信頼性の高い回答を提示できるのが魅力です。

⑤営業支援

営業部門では、製品仕様書や過去の提案書、導入事例などをもとに顧客対応を行う場面が多くあります。RAGを活用することで、AIが資料群から関連情報を自動抽出し、顧客の要望に合わせた提案文や回答文も作成可能です。

これにより、営業担当者は資料作成にかかる時間を大幅に削減でき、より戦略的で付加価値の高い提案活動に専念できます。迅速で的確な情報提供が可能となり、顧客満足度の向上にもつながります。

生成AIのRAGを利用するメリット・デメリット

RAGは、生成AIの精度や信頼性を高める有力な手法として注目されていますが、導入にあたっては利点だけでなく注意すべき点もあります。

RAGを活用するうえでの主なメリットを整理してみましょう。

• ハルシネーション（誤回答）のリスクを低減できる
• 学習時点に依存しない柔軟な運用が可能
• 社内ナレッジを活用できる
• 業務効率を向上できる
• ファインチューニングより導入スピードが速い

一方でRAGには、デメリットもあります。

• データ整備が必要（形式統一・前処理など）
• 検索精度に依存するため、データ品質の確保が重要
• 検索基盤構築などに一定の導入コストがかかる
• 社内データを扱うため、セキュリティ管理が不可欠
• 外部データベースの定期的な更新・メンテナンスが必要

このように、RAGの導入は生成AIを「より実務的に使える存在」へと進化させる一方で、データ管理や運用体制の整備が欠かせません。技術面だけでなく、情報の整理・セキュリティ・更新運用を含めた総合的な準備をバランスよく整えることが重要です。

今すぐRAGを使いたい人におすすめのツール

RAGを活用してみたいと思っても、「どのツールから始めればいいのか分からない」という方は多いでしょう。ここでは、「すぐ試したい」人から「本格的に構築したい」人まで、レベル別にRAGのおすすめのツールを紹介します。

1. すぐに使いたい人向け
2. コーディングなしで簡単に試したい人向け
3. 多少カスタマイズしたい人向け
4. 本格的に構築したい人向け

①すぐに使いたい人向け【難易度★☆☆☆☆】

RAG的な機能をすぐに体験したい場合は、既存のSaaSサービスを利用するのが最も手軽です。社内文書やノートデータを直接参照できるため、「検索＋生成」をすぐに業務へ取り入れられます。

導入コストが低く、使い慣れた環境でAI活用を始められるのが大きなメリットです。

②コーディングなしで簡単に試したい人向け【難易度★★☆☆☆】

RAGの仕組みを自分で試してみたいけれど、プログラミングは難しいという方には、ノーコード／ローコードツールがおすすめです。

どちらもGUI（グラフィカル操作）でRAG構成を組み立てられるツールで、コーディングなしで実際に検索拡張型のAIを構築できます。社内デモやPoC（概念実証）に最適で、「自社データを使ったAI体験」を短期間で実現できます。

③多少カスタマイズしたい人向け【難易度★★★☆☆】

より自由にRAGを構築したい場合は、データ接続やプロンプトの制御などを細かく設定できる開発者向けツールが適しています。

自社データや特定分野の知識を活かしたAIを構築できるため、開発の基礎知識があり、柔軟なRAGアプリケーションを試作したい人におすすめです。

④本格的に構築したい人向け【難易度★★★★☆】

本格的にRAGを企業システムへ組み込みたい場合は、高精度な検索機能や堅牢なセキュリティ設計を備えた開発フレームワークの活用が適しています。大規模な環境にも対応できるため、データアクセス制御や監査ログ管理など、ガバナンス要件を満たした運用が可能です。

社内システムと連携しながら、高品質で信頼性の高いAI検索環境を構築したい企業にとっては、有力な選択肢と言えるでしょう。

生成AIのRAGを企業で導入する際のポイント

RAGは企業の知識活用や業務効率化に大きな効果をもたらしますが、導入を成功させるためにはさまざまな準備が必要です。ここでは、企業がRAGを導入する際に押さえておきたいポイントをご紹介します。

1. 社内文書の整理と構造化を入念に行う
2. セキュリティ・権限設計を明確化する
3. 小規模PoCから段階的に導入する

①社内文書の整理と構造化を入念に行う

RAGの精度を左右するのは、AIが参照するデータの品質です。そのため、まずは社内文書・FAQ・マニュアルなどを整理し、重複や古い情報を除くことから始めましょう。AIが内容を理解しやすいように、「文書の構造化」も必要になります。

具体的には、見出しや分類タグの統一、段落ごとの分割（チャンク化）、日付や部門などのメタデータ付与が有効です。整ったデータ環境を整備することで、RAGの検索精度と回答の信頼性が大きく向上します。

②セキュリティ・権限設計を明確化する

RAGでは、社内の重要文書や機密情報を扱うケースが多くあります。そのため、導入前にデータへのアクセス権限や利用範囲を明確に設計することも重要です。

部門・役職ごとのアクセス制御（RBAC）を設定し、機密レベルに応じたフィルタリングを行うことで、情報漏洩リスクを最小限に抑えられます。また検索ログの保存やアクセス履歴の監査など、運用後のセキュリティ対策も求められます。

③小規模PoCから段階的に導入する

RAGの導入は、一度に全社展開するよりも、まずは小規模なPoC（概念実証）から始めるのが効果的です。限られた部署やデータ範囲で実験的に運用し、検索精度や回答内容を検証しながら改善を重ねていくことで、スムーズな本格導入につなげられます。

PoCの段階で得た知見をもとに、導入範囲を少しずつ拡大すれば、リスクを抑えながら安定したRAG運用が実現します。試行と改善を繰り返すことで、自社に最適なAI活用モデルを確立できるでしょう。

RAGを理解して精度の高い生成AI活用を目指そう

RAGは、生成AIの精度と信頼性を高める新しいアプローチです。外部データを検索して根拠のある回答を生成できるため、最新情報の反映や社内ナレッジの活用が容易になり、業務効率化や意思決定の質を大きく向上させられます。

一方で、データ整理やセキュリティ設計など、導入時の準備も欠かせません。

目的に合わせて適切なRAGツールや運用体制を整えることで、生成AIの可能性を最大限に引き出し、企業のAI活用を次のステージへと進化させることができるでしょう。