RAGとは？従来のLLMとの違いやメリット・活用事例を解説

こんにちは。Sun Asterisk AI開発チームです。

今回は、社内でのAI活用を検討している企業担当者に向けて、RAGの仕組みや従来のLLMとの違い、メリット・注意点についてわかりやすく解説します。社内ヘルプデスクやカスタマーサービスなど、実務での活用例も紹介するので、RAGの導入を検討する際の参考にしてください。

RAG（検索拡張生成）とは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLM（大規模言語モデル）が回答を生成する際に、外部のデータベースや文書から関連する情報を検索し、その内容を参照して回答を生成する仕組みです。

LLMは、学習したデータをもとに文章を生成しますが、学習後に公開された情報や社内の独自情報などは、そのままでは回答に反映できません。また、事実とは異なる内容をもっともらしく生成する「ハルシネーション」が起こることもあります。

RAGでは、質問に関連する情報を外部のデータソースから検索し、その結果をLLMに渡して回答を生成します。そのため、社内ナレッジの検索や問い合わせ対応など、企業における生成AIの活用方法としてRAGが活用されています。

RAGと従来のLLMの違い

RAGとLLMは、回答を生成する際に参照する情報が異なります。LLMは学習済みの情報をもとに回答を生成します。一方、RAGはLLMに外部のデータ検索機能を組み合わせ、指定したデータベースや文書などから関連情報を取得したうえで回答を生成します。

そのためRAGでは、社内文書や最新の商品情報など、LLMが学習していない情報も回答に反映しやすくなります。

項目	RAG	従来のLLM
情報源	学習データ＋データベースの検索結果	過去の学習データのみ
最新の情報	反映しやすい	反映しにくい
社内文書の活用	可能	基本的には不可
モデルの更新	データベースの更新によって対応可能	モデルの再学習が必要になるケースがある

RAGが注目されている背景

RAGが注目されている背景には、生成AIを企業の業務で活用したいというニーズがあります。LLMはさまざまな質問に回答できますが、社内規程や業務マニュアル、最新の商品情報など、企業独自の情報をそのまま参照できるわけではありません。また、事実とは異なる回答を生成するハルシネーションへの対策も課題です。

RAGは検索機能を組み合わせることで、社内規程や業務マニュアルなど、LLMが学習していない情報を回答に反映できます。社内マニュアルや契約書類などの膨大な情報を活用できるため、DX推進や業務効率化にも役立ちます。

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RAGの仕組み

RAGは「検索・拡張・生成」の3つのフェーズを経て、検索した情報をもとに回答を生成します。

検索（Retrieval）フェーズ

検索フェーズでは、ユーザーから入力されたプロンプトに応じて、データベースから関連性の高い情報を検索します。検索対象は社内マニュアル・FAQ・契約書・技術文書・Webサイトなどさまざまです。検索内容を整理して優先順位を付け、優先順位の高い情報のみが次のフェーズに引き継がれます。

拡張（Augmentation）フェーズ

拡張フェーズでは、検索フェーズで取得した情報とユーザーが入力したプロンプトを組み合わせ、内容をLLMが理解しやすい形に整理します。不要な情報を除外したり関連情報を要約したりすることで、LLMがより自然で分かりやすい回答を生成できるようになります。

生成（Generation）フェーズ

生成フェーズでは、拡張された情報とユーザーの入力したプロンプトをもとに、LLMが最終的な回答を生成します。先に検索した文書の内容を根拠として利用するため、学習済みデータだけに依存した回答よりも正確性や信頼性を高められるのが特徴です。また、社内ルールや最新の製品情報なども反映できるため、利用シーンに応じた実用的な回答を生成できます。

RAGを利用するメリット

RAGは生成AIにおける課題を補いながら、企業独自の情報も活用できる点が大きなメリットです。

出力結果の信頼性が向上する

RAGは回答を生成する前に関連する文書を検索して参照するため、LLMだけで回答する場合と比べて情報の信頼性を高められます。社内マニュアルや契約書、業務手順書などを根拠として回答することから、ハルシネーションの発生を抑えやすい点もメリットです。

ただし、検索対象の情報や検索精度によっては、誤った回答が生成される場合もあります。

最新の情報を反映できる

従来のLLMは学習時点までの情報しか扱えませんが、RAGは検索対象となるデータベースを最新の状態に更新することで、新しい情報を反映した回答を生成できます。

法改正や社内規程の変更、新製品情報など、頻繁に内容が変わる情報にも柔軟に対応できるため、企業での実務利用に適しています。

情報更新の負担を抑えやすい

RAGは検索対象となるデータを更新することで、新しい情報を回答に反映しやすくなります。また、導入後も運用コストを抑えながら回答精度を維持しやすく、情報更新が多い企業ほど更新にかかる負担を抑えやすくなります。社内にある既存の文書やデータベースを有効活用できる点もRAGならではのメリットです。

自社の業務に合わせてカスタマイズできる

RAGは検索対象となるデータを自由に設定できるため、業界や業務内容に合わせたAIを構築できます。たとえば、製造業なら技術資料、医療機関なら診療ガイドライン、企業なら社内規程や業務マニュアルなどを活用可能です。利用目的に応じて検索範囲を柔軟にカスタマイズできるため、幅広い業務に活用できるでしょう。

RAGの活用例

RAGは社内外のさまざまな情報を検索・活用できるため、業界を問わずに利用されています。ここでは、RAGの活用例をいくつか紹介します。

社内のヘルプデスク

社内ヘルプデスクでは、就業規則・社内マニュアル・IT機器の利用方法などに関する問い合わせ対応にRAGが活用されています。従業員からの問い合わせに対して社内マニュアルを検索し、その内容をもとに回答を生成することで、担当者の負担を軽減できます。

RAGの活用によって従業員対応の品質を均一化できるほか、24時間対応も実現しやすく、情報検索にかかる時間の短縮にもつながります。

カスタマーサービス

カスタマーサービスでは、製品マニュアル・FAQ・過去の問い合わせ履歴などを検索し、その内容をもとにAIが回答を生成することが可能です。これによって従来のチャットボットでは対応が難しかった複雑な質問にも柔軟に対応しやすく、回答精度の向上が期待できます。

製品情報やFAQを更新すれば回答にも反映されるため、取り扱い商品や問い合わせ内容が多岐にわたる企業ほど活用しやすいでしょう。

マーケティング戦略・営業支援

RAGの技術は、マーケティングや営業活動にも活用されています。たとえば、市場調査データ・顧客情報・過去の提案資料などを検索し、必要な情報を迅速に提示することで、提案書の作成や顧客対応を効率化できます。

また、過去の商談内容や成功事例を活用しやすいため、営業担当者の知識や経験に依存しにくい営業体制を構築できるのもメリットです。

社内ナレッジの管理

社内にはマニュアル・議事録・技術資料・設計書などさまざまな情報が蓄積されています。これらを手動で検索するには時間がかかりますが、RAGを活用すれば素早く関連資料を検索し、内容を整理した回答を取得できます。

属人化していた知識や埋もれていた過去の履歴を組織全体で共有しやすくなるため、教育コストの削減や業務品質の均一化、ナレッジ活用の促進につながるでしょう。

論文や法令の検索

研究機関・法律事務所・企業の法務部門などでは、業務中に膨大な論文や法令を迅速に調査する必要があります。RAGはプロンプトで指定した内容に関連する文献・法令・判例を検索し、その内容を要約しながら回答を生成できるため、情報収集を大幅に効率化できます。

また、根拠となる資料を提示しながら回答することもできるため、内容の信頼性を確認しやすい点も特徴です。

RAGを利用する際の注意点

RAGは非常に便利な技術ですが、より高い導入効果を得るためには導入前に確認すべきポイントがあります。

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導入・運用コストが発生する

RAGを導入する際は、大規模言語モデル（LLM）だけでなく、検索システム・データベース、文書管理フォルダーなどの構築が発生します。また、運用開始後もデータベースの更新やシステム保守などを継続的に行わなければなりません。そのため、初期費用だけでなく、導入後の運用コストも考慮した予算計画を練る必要があります。

データの整備やクレンジングが必要になる

RAGの回答品質は、検索対象となるデータの品質に大きく左右されます。古い情報や誤った内容が登録されていると誤回答につながる可能性があるため、導入前に文書の整理・不要なデータの削除・フォーマット統一などのデータ整備を行う必要があります。

また、運用開始後も継続的に情報を更新し、検索対象を最新の状態に保つことが重要です。

回答までに時間がかかる場合がある

RAGは回答を生成する前に検索処理や拡張処理を行うため、通常のLLMよりも応答時間が長くなる場合があります。特に検索対象の文書数が多い場合や検索アルゴリズムが最適化されていない場合は、回答までに時間がかかるかもしれません。

RAGの操作性を高めるためには、検索対象の整理やインデックスの最適化などを事前に行うことが重要です。

セキュリティリスクの可能性がある

RAGでは社内文書や顧客情報などの機密データを検索対象にするケースが多いため、情報漏洩対策が必須です。利用の際は、アクセス権限の設定やデータの暗号化などの対策を行い、不正アクセスを防ぐ必要があります。

また、外部の生成AIサービスと連携する場合は、送信されるデータの取り扱いや利用規約も十分に確認することが求められます。

まとめ

RAGは、検索技術と生成AIを組み合わせ、外部のデータを参照しながら回答を生成する技術です。RAGの特徴を正しく理解し、自社の課題や目的に合わせて導入することで、生成AIをより実用的かつ効果的に活用しましょう。
RAGの導入では、検索対象となるデータの整備やアクセス権限の設計など、システム構築以外の準備も重要です。株式会社Sun Asteriskでは、RAGをはじめとする生成AIの業務導入を、構想からPoC、本番展開、運用まで一貫して支援しています。社内ナレッジの活用や問い合わせ対応の効率化を検討している場合は、「ビジネスインパクトを実現するAI開発」の詳細をご覧ください。