【2026】生成AIにおけるRAGとは？検索拡張生成でビジネスを加速する仕組みと活用法

生成AIの進化により、企業やビジネス現場での活用が急速に広がっています。しかし、従来の生成AIは学習済みデータにしか対応できず、最新情報や社内の独自情報には対応が難しい課題がありました。そこで注目されているのが「RAG（検索拡張生成）」という技術です。

RAGは生成AIに検索機能を組み合わせ、リアルタイムで最新の情報や社内データを参照しながら、より正確で信頼性の高い回答を生み出す仕組みです。本記事では、RAGの仕組みやLLMとの違い、メリット・具体的な活用事例や導入の進め方まで、わかりやすく解説します。

生成AIのRAG(検索拡張生成)とは？

生成AIのRAG（検索拡張生成）とは、生成AIが外部のデータベースや社内の情報を検索して、その最新情報を利用しながら回答を作り出す技術です。

通常、生成AIは学習したデータだけで答えますが、RAGを使うとリアルタイムで必要な情報を補完できるため、より正確で信頼性の高い回答が可能になります。

生成AIで使われるRAGの仕組み

RAGは生成AIの回答の正確さを高めるための仕組みで、主に「検索フェーズ」と「生成フェーズ」の2段階から成り立っています。最初に外部データから関連情報を探し出し、その情報を活用してAIが回答を作成します。ここでは検索フェーズと生成フェーズについて紹介します。

検索フェーズの詳細

検索フェーズでは、まずユーザーの質問と関連する情報を効率的に見つけ出すために、テキストを数値化し検索しやすい形に変換します。次に、その数値化したデータを使って、類似度の高い情報を正確に抽出します。以下で詳しく解説をしているので見ていきましょう。

ベクトル化と類似度検索

ベクトル化とは、文章や単語をコンピューターが扱いやすい数値データに変換することです。これにより、質問と似た意味を持つデータを効率よく探し出せます。

類似度検索は、その数値データの近さを測り、もっとも関連性の高い情報を特定する技術で、RAGの検索精度のカギとなっています。

データソースの種類と選定

RAGが検索する情報源には、社内マニュアルやFAQ、ウェブサイト、報告書など様々な種類があります。信頼性が高く、最新の情報を含むデータソースを選ぶことが、正しい回答生成には不可欠です。選定したデータは適切に整理し、検索しやすい形に整える必要があります。

生成フェーズの詳細

生成フェーズは、検索フェーズで得た情報をもとに、AIが実際の回答文を作り出す段階です。検索結果を適切に反映し、ユーザーの質問に対してわかりやすく正確な文章を生成することを目指します。以下で詳しく解説しているので順に見ていきましょう。

LLMへのプロンプト設計

プロンプトとは、AIに与える質問や指示のことです。生成フェーズでは、検索フェーズの情報をプロンプトの一部として組み込み、AIが最適な回答を生成できるように設計します。適切なプロンプト設計により、より精度の高い応答が期待できます。

回答の統合と後処理

生成された複数の回答を統合し、誤りをチェックしたり、文脈に合うように調整したりする工程です。ユーザーにとってわかりやすく、信頼できる最終回答を提供するために重要なステップです。

下記では、生成AIの仕組みを分かりやすく解説しているので、ぜひ参考にしてください。

【2025】生成AIの仕組みをわかりやすく解説！AIとの違いや種類についても紹介

生成AIにおけるRAGと他技術の違い

生成AIの分野では、RAGをはじめ、LLMやChatGPT、MCPといった複数の技術が存在しています。それぞれの特徴や使い方が異なるため、目的や用途に応じて適切な技術を選ぶことが重要です。ここでは代表的な3つの技術の違いを紹介します。

1. LLMとRAGの違い
2. ChatGPTとRAGの違い
3. MCPとRAGの違い

①LLMとRAGの違い

LLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）は、どちらも生成AIに分類されますが、大きな違いは情報の取り扱いにあります。以下の表でそれぞれの特徴を比較します。

情報取得アプローチの比較

LLMは大量のテキストを学習して固定された知識を使い回答しますが、RAGは必要な情報を外部データベースから都度取得し、最新で正確な回答を生成します。この仕組みの違いが精度や応答速度に影響します。

適用シナリオの違い

LLMは広範な知識を自然に扱うのに適し、汎用的な質問応答や文章生成に向いています。対してRAGは業務資料や独自データが多い特定業界で、最新情報を必要とするケースで効果を発揮します。

②ChatGPTとRAGの違い

ChatGPTは大量のテキストを学習して、普遍的な知識をもとに対話や文章生成を行いますが、最新の情報や企業特有の知識を持つことは難しいです。一方、RAGは外部のデータベースを検索して、最新かつ特定の情報を回答に反映できます。

たとえば、社内マニュアルの内容などもリアルタイムで活用できるため、より正確で具体的な回答が得られます。

下記では、ChatGPTについて詳しく紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

【2025】ChatGPT（チャットGPT）とは？公式サイトの使い方や得意なこと・注意点

③MCPとRAGの違い

MCPは生成AIのコンテキスト管理に重点を置く技術で、対話の履歴やタスクの進行状況などを一括して管理し、AIの動作を最適化します。

一方RAGは、必要な情報を外部から検索しつつ、その情報を基に回答を生成する仕組みです。MCPはより広範囲な情報管理に対応し、RAGは主に情報の検索と活用に特化しています。

生成AIにおけるRAGの主なメリットと弱点

RAGは生成AIの精度を向上させる技術ですが、メリットと弱点がそれぞれ存在します。ここではそれぞれのポイントについて詳しく解説します。

• メリット
• 弱点

メリット

RAGは生成AIの弱点を補い、より正確で最新の情報を活用した回答を可能にします。ハルシネーションのリスクを低減し、コストを抑えて導入できる点が大きな魅力です。次に代表的な3つのメリットを見ていきましょう。

①最新情報の活用

RAGは外部の最新データをリアルタイムで検索し、それをもとに回答を生成します。これにより、モデルが学習した過去の情報だけでなく、常に新しい情報を反映させることが可能です。最新の業界動向や社内資料などの活用に強みがあります。

②ハルシネーションの削減

生成AIの「ハルシネーション」とは、事実と異なる情報を生成してしまうリスクを指します。RAGは証拠となる外部情報に基づく回答をするため、こうした誤情報を大幅に減らすことができます。

③導入コストの低減

RAGはAIモデル自体の再学習が不要で、外部情報を更新するだけで対応できます。そのため、新たなモデルを一からトレーニングするコストや時間を削減可能です。迅速かつ柔軟な導入が可能です。

弱点

RAGには利点が多い一方で、システムの複雑さや検索精度、処理速度といった課題もあります。ここでは代表的な弱点について紹介します。

①知識ベース依存性

RAGの回答精度は使用する知識ベースの質に大きく左右されます。不適切な情報や古いデータを使うと、誤った回答生成の可能性も高まります。知識ベースの管理と更新が不可欠です。

②検索精度の課題

検索段階で関連情報を正確に抽出できないと、生成される回答も不正確になります。特に大規模なデータや複雑な質問には、検索精度向上のための工夫が求められます。

③応答速度と運用コスト

外部データ検索のため、通常のLLM応答に比べて処理に時間がかかることがあります。また、多層構造や複数コンポーネントの管理が必要なため、運用コストや技術的負担も増加する可能性があります。

生成AIのRAGの活用シーンと事例

RAGは生成AIの中でも実際のビジネス現場で幅広く活用され、多くの効果を上げています。ここでは、注目される代表的な4つの活用シーンを紹介します。

1. 社内ナレッジ検索システム
2. 製造業における技術継承
3. 金融業の融資業務支援
4. 医療業のオンライン診療サポート

①社内ナレッジ検索システム

社内に蓄積された大量の文書や過去の対応履歴をRAGが検索し、必要な情報を即座に提供してくれます。社員は情報を効率的に入手でき、業務のスピードと品質が向上します。

例えばLINEヤフーでは、RAG技術を活用したチャット型検索ツールを全社員向けに展開し、社内問い合わせ対応の効率化に成功しています。

②製造業における技術継承

製造現場では熟練技術者の知識を文書や図面に蓄積し、新しい技術者育成支援に活用しています。過去のトラブル事例や設計書を瞬時に照合できるため、品質改善や業務効率化に寄与。出光興産では社内外の多様なデータを組み合わせたRAGシステムで技術継承を進めています。

③金融業の融資業務支援

金融機関では膨大な顧客情報や審査基準をRAGが横断的に検索し、融資稟議の作成をサポートしています。活用により審査の精度とスピードが向上し、属人化やミスの防止にも効果的です。

朝日生命では生成AIとRAGを組み合わせた問い合わせ対応システムを導入し、融資関連業務の省力化を実現しました。

④医療業のオンライン診療サポート

医療現場ではRAGが医療文献やガイドライン、患者のカルテ情報を検索し、医師や看護師の支援ツールとして利用されています。リアルタイムの情報提供により診断や治療計画の質が向上しています。

新型コロナウイルス感染症対策の一環として、オンライン診療の補助ツールにもRAGが活用されています。

生成AIのRAGを効果的に導入する方法

生成AIのRAGは高度な技術ですが、効果的に導入するためには計画的なステップを踏むことが重要です。ここでは、実践的な流れをわかりやすく解説します。

1. 要件定義とPoCの設計
2. データ準備とベクトルDB構築
3. システム統合と運用体制

①要件定義とPoCの設計

まずはRAG導入の目的や対象業務を明確にし、扱うデータの特性やセキュリティ要件も整理します。次に、PoC（概念実証）を通じて技術的な課題や効果を検証し、導入方針の妥当性を評価します。開発を成功させるための大事な工程です。

②データ準備とベクトルDB構築

RAGに活用するためには、社内文書やFAQ、製品情報などのデータを収集・整理し、ベクトル化して検索しやすいデータベース（ベクトルDB）を構築します。データ品質の確保や定期的な更新も、精度高い回答のために重要です。

③システム統合と運用体制

完成したRAGシステムを既存の業務システムと連携させ、利用者が使いやすいインターフェースを整備します。また、継続的な運用・モニタリング体制を作り、不具合の発見や性能改善を行います。長期的に活用するためには、運用体制をしっかり行う必要があります。

生成AIについて詳しく学ぶなら「生成AIセミナー」

生成AIの基礎から応用まで体系的に学べる「生成AIセミナー」は、初心者の方でも安心して受講できる内容です。実務ですぐ使える技術や、ChatGPTをはじめ最新技術の活用法も丁寧に解説してくれます。

特にRAG（検索拡張生成）についても理解を深められるため、より精度の高い生成AI活用が目指せます。実践的なスキルを短期間で習得できるおすすめの講座です。

生成AIにおけるRAG(検索拡張生成)まとめ

生成AIのRAG（検索拡張生成）は、外部の最新情報や社内情報をリアルタイムに検索し、その情報を活用してAIが正確で信頼性の高い回答を生成する技術です。通常の生成AIが苦手とする最新情報の反映や専門的な内容も効果的に扱えるようになります。

また、RAGは追加学習の必要がなく手軽に独自情報を活用できるため、多様な業務効率化や高度な質問応答に役立ちます。