RAG（検索拡張生成）とは？生成AIの精度を高める仕組みを解説！

RAGは、AIが回答を生成する前に信頼できる外部情報や社内データを検索し、その内容を根拠として活用する仕組みです。

これにより、従来の生成AIが抱えていた誤情報や情報の古さといった問題を改善しやすくなります。

本記事では、RAGの基本的な考え方から仕組み、必要とされる背景、企業での具体的な活用事例までを整理し、なぜ今RAGがDX推進に欠かせないのかをわかりやすく解説していきます。

RAGを含む生成AIを自社業務にどう落とし込むか悩んでいる企業には「AI活用研究所」の活用がおすすめです。

現場に即したAI導入支援により、限られたリソースでも成果につながるDX推進が可能になります。

＞＞AIをもっと活用しやすく！今すぐAI活用研究所へお問い合わせください。

RAG（検索拡張生成）とは「検索結果を根拠にAIが回答を作る仕組み」

RAGとは「AIが外部情報を検索したうえで回答を生成する仕組み」であり、情報の正確性と実用性を大きく高める技術です。

従来の生成AIは、あらかじめ学習したデータのみをもとに文章を生成していました。

そのため、最新情報に弱い、事実と異なる内容をもっともらしく答えてしまう、といった課題があり、RAGはこの弱点を補うために生まれた考え方です。

RAGでは、ユーザーの質問を受け取ると、まず社内データベースやドキュメント、FAQ、Web情報などから関連性の高い情報を検索します。

その検索結果を「根拠」としてAIが文章を生成するため、事実に基づいた回答が可能になります。

特に、社内ナレッジの活用、専門性が求められる分野、常に情報が更新される業界では非常に相性が良い仕組みです。

RAGと従来のAIとの違い

RAGと従来のAIとの違いは「回答の根拠を外部情報に求めるかどうか」です。

従来のAIは、過去に学習したデータのパターンをもとに文章を生成するため、一見自然でも根拠が不明確だったり、情報が古かったりするケースがありました。

一方、RAGは質問ごとに必要な情報を検索し、その内容を参照しながら回答を作り、AIの「記憶」ではなく、「検索結果」をベースに考える点が大きな違いです。

この仕組みにより、最新情報への対応、社内限定データの活用、回答の一貫性が実現しやすくなります。

また、RAGは「どの情報をもとに答えたのか」を明示しやすいため、業務利用において重要な説明性や信頼性も向上します。

特にマニュアル対応、カスタマーサポート、社内問い合わせ対応などでは効果が高いです。

なぜRAGが必要なのか？

生成AIは便利な一方で、業務で使うには正確性や根拠の面に課題があります。

RAGは生成AIの弱点を補い、実務で安心して使える状態に近づける仕組みです。

ここでは、RAGがなぜ必要とされているのかを、具体的な課題別に整理して解説します。

• ハルシネーション（もっともらしい嘘）の抑制
• 社内データや最新情報への対応
• コストと手間の削減

ハルシネーション（もっともらしい嘘）の抑制

RAGは、生成AIの弱点であるハルシネーションを抑制しやすくなる点が、必要とされる要因の一つです。

生成AIは仕組み上、文章の「正しさ」ではなく「自然さ」を優先して出力します。

そのため、事実と異なる内容でも、あたかも正解のように見える文章を生成してしまうこと（ハルシネーション）があります。

RAGでは、回答生成前に信頼できるデータソースから関連情報を取得。

取得した内容を根拠に回答を作成することで、AIは想像や推測ではなく「参照情報に基づく回答」を行います。

特にマニュアル、規程、FAQ、技術資料など、正確性が求められる分野では効果が高く、誤回答による業務トラブルやクレームの抑制効果が期待できるでしょう。

社内データや最新情報への対応

RAGを使えば、生成AIは「自社専用・最新情報対応」のツールになります。

通常の生成AIは、学習時点以降の情報や、企業内部の非公開データを知ることができません。

そのため「社内ルールに沿った回答」「最新の商品情報の反映」「今まさに更新された資料の参照」などの対応が困難でした。

RAGでは社内ドキュメントやデータベース、最新のWeb情報などを検索対象として組み込めるため、AIは常に「今使える情報」をもとにした回答が可能です。

これにより、問い合わせ対応や営業支援、教育コンテンツなど幅広い業務において即戦力として活用できます。

情報更新のたびにAIを再学習させる必要がない点も、運用面で大きなメリットといえるでしょう。

コストと手間の削減

RAGは、AI活用にかかるコストと運用負荷を現実的な水準まで下げます。

生成AIを業務向けに最適化する方法として、再学習（ファインチューニング）がありますが、高額なコストと専門的な運用が必要です。

一方RAGは、既存のデータを検索対象として接続するだけでよく、モデル自体を頻繁に調整する必要がありません。

データ更新も「情報を追加・修正する」だけで対応できるため、開発工数や保守負担を削減できます。

また、誤回答の減少により、修正対応や人的チェックの手間も減り、トータルの業務効率が向上します。

結果として、少ない投資で高い精度と実用性を両立できる点が、RAGが注目されている大きな理由です。

企業のRAG活用事例

企業がRAG（検索拡張生成）を実際に業務で活用している事例は国内外で増えています。

たとえば、製造業では技術継承やドキュメント検索を効率化し、社内ナレッジを活用した質の高い回答が得られる仕組みが構築されています。

ここでは、注目されている5つの企業のRAG活用例を見ていきましょう。

• LINEヤフー｜RAGを活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」全社導入
• アサヒビール｜生成AIを用いた社内情報検索システムを導入
• 朝日生命保険相互会社｜生成AIを活用した照会回答システム導入
• 東日本旅客鉄道株式会社（JR東日本）｜社内向けRAGシステムの全社展開
• AGC株式会社｜生成AI環境「ChatAGC」への社内データ連携

LINEヤフー｜RAGを活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」全社導入

LINEヤフー株式会社は、社内業務の効率化とナレッジ活用を目的にRAG（検索拡張生成）技術を用いた独自ツール「SeekAI」を全従業員向けに導入しています。

このツールは社内データベースや文書を元に検索を行い、部門やプロジェクトごとの最適な回答を生成する機能を備えています。

RAGにより、従来の生成AIが持つ学習済み知識だけでなく、実際の社内ナレッジを活かせるようになりました。

また、技術的な検索作業や問い合わせ対応などの時間を削減できています。

このようにRAGを社内ナレッジ検索基盤として活用することで、業務の迅速化・標準化・生産性向上を進めた事例です。

※参照：LINEヤフー「LINEヤフー、RAG技術を活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入」

アサヒビール｜生成AIを用いた社内情報検索システムを導入

アサヒビール株式会社は、社内の技術文書やデータから必要な情報を検索・要約できる生成AIシステムを開発し、RAGを利用した社内情報検索基盤を導入しています。

RAGの仕組みにより、膨大な文書の中から関連する技術情報や文献を精度高く取り出し、自然言語で回答できるようになりました。

従来は専門知識を持つ担当者が時間をかけて資料を調査・把握していたのに対し、RAGではAIが関連情報の抽出と要約を行うため、難解な技術文書でも短時間で理解できるようになっています。

これにより社内の情報検索の工数を短縮すると同時に、知識共有や教育の効率化にも寄与しているのが特徴です。

特に技術部門においては社内のノウハウやスペック情報を容易に参照できるため、業務のスピードと質が向上しています。

※参照：アサヒビール「生成AIを用いた社内情報検索システムを導入」

朝日生命保険相互会社｜生成AIを活用した照会回答システム導入

朝日生命保険相互会社は、社内問い合わせ対応の効率化と生産性向上を目的に、RAG技術を活用した照会回答システムを導入し、業務利用に向けた検証を開始しました。

既存のFAQシステムをベースに、社内文書や規程を検索して関連情報を自動的に抽出し、その情報を基に生成AIが回答を生成する構成になっています。

3,500件以上の社内文書を横断的に検索し、内容に応じた回答を自動提示することで、問い合わせ対応の工数削減と社員負担の軽減が期待されます。

また、システム側で回答生成が可能になることで、属人的な知識依存や回答品質のばらつきを抑えることも可能です。

現在は特定部門で検証フェーズを進めており、洗練した結果を踏まえて2025年4月の本格運用開始を目指しています。

※参照：朝日生命保険相互会社「生成AIを活用した照会回答システムを導入」

東日本旅客鉄道株式会社（JR東日本）｜社内向けRAGシステムの全社展開

東日本旅客鉄道株式会社は、生成AI技術とRAG（検索拡張生成）を活用した社内チャットツールを全社員向けに展開しました。

社内チャットツールは、社内ナレッジ検索や業務問い合わせに対応しています。

従来の生成AIと異なり、RAGは社内文書や規定の情報を検索して回答生成に活かすため、鉄道事業固有の専門知識も参考にしながら精度の高い応答をする点が特徴です。

全体的な導入に向けて2024年10月から試験使用を進めており、社内で蓄積されたノウハウやルールをAIが理解して回答できる仕組みを整えています。

また、デジタル人材育成とも連携し、DX推進の一環としてRAGを活用した業務改善・効率化を進めています。

※参照：東日本旅客鉄道株式会社（JR東日本）「生成AIチャットの全社員展開及び生成AIの内製開発について」

AGC株式会社｜生成AI環境「ChatAGC」への社内データ連携

AGC株式会社は、社内向け生成AI活用環境「ChatAGC」にRAG技術を組み込み、社内データベースとAIの連携を強化する取り組みを開始しました。

RAGを導入することで、従業員は社内に蓄積された技術情報や過去の設計・営業情報などに基づいた回答を得られるようになりました。

これまで属人的になりがちだった情報取得や、対応策の検索が効率化しています。

具体的には、製造現場では過去の製造情報からトラブル対応策を見つけたり、開発部門では製品設計に関するナレッジを引き出すことが可能です。

また、営業部門では顧客ニーズや知財情報を活用して戦略策定を支援するなど、部門ごとの利用価値が高い点が特徴です。

RAGによって業務の判断材料として活用できる情報の精度と速度が向上し、全社的なナレッジ活用の強化と生産性向上が進んでいます。

※参照：AGC株式会社「自社向け生成AI活用環境「ChatAGC」に、社内データ連携機能を付与」

RAGの仕組みのステップ

RAGの仕組みは「検索」と「生成」を段階的に組み合わせることで、正確性と実用性を両立させる流れになっています。

最初のステップは、ユーザーからの質問や指示を受け取り、その内容をAIが理解・分解する工程です。

RAGがどのような段階を踏んで動作しているのかを、以下に整理しました。

まとめ｜RAGは生成AIを実務ツールへ進化させる仕組み

RAGは、生成AIを「使えそうな技術」から「安心して使える実務ツール」へ進化させる重要な仕組みです。

検索と生成を組み合わせることで、ハルシネーションの抑制、社内データや最新情報への対応、コストや運用負荷の削減といった課題を同時に解決できます。

実際に多くの企業がRAGを導入し、業務効率化やナレッジ活用の高度化を進めています。

ただし、RAGは導入すれば自動的に成果が出るものではなく、データの品質管理やセキュリティ対策、継続的な改善体制が不可欠です。

自社に合った形でRAGを設計・運用することが、DX成功の鍵となります。

もし自社のDX化やAI活用に課題を感じている場合は、専門的な知見を持つ支援サービスを活用することで、より成果へつなげられるでしょう。

生成AIやRAGを導入したいが「何から始めるべきかわからない」という場合は「AI活用研究所」に相談するのが近道です。

企業ごとの課題に合わせたAI活用支援で、実務で使える仕組みづくりをサポートしてくれます。

＞＞AIをもっと活用しやすく！今すぐAI活用研究所へお問い合わせください。

生成AIやRAGの実装を本格化したいなら、どの開発ツールを選ぶかが重要です。

最適なAI開発ツールの特徴やメリットをまとめた以下の記事もぜひご確認ください。