生成AIとRAGとは何か？話題のRAG技術の仕組みと活用法をわかりやすく解説

生成AI（Generative AI）は、膨大なデータから学習し、新しい文章や画像などのコンテンツを自動で生み出す技術です。最近ではChatGPTやBardなどがその代表例として注目されています。

その中でも近年特に注目されているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という手法です。RAGは生成AIの弱点を補い、より正確で信頼性のある回答を作るために開発された仕組みです。

生成AIは非常に高性能ですが、「情報の正確さ」や「最新性」には限界があります。これは、AIが訓練された時点での情報しか持っていないからです。そこで登場するのがRAGの考え方です。

RAGは「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」を組み合わせたハイブリッドなAI技術です。

通常の生成AIは学習時点の知識しか持っていないため、最新情報や詳細なデータに弱いという課題があります。RAGはこの課題を克服するために、ユーザーの質問に対して関連する外部データ（例えば企業内データベースやウェブ情報）を検索し、それを元に生成AIが回答を作成します。

たとえば、「今月の売上データに基づいて来月の予測をしてほしい」といった問いに対して、生成AI単体では正確な回答は難しいですが、RAGを使えば、指定されたファイルやドキュメントから売上情報を検索し、それを元にした予測を自然な文章で提示できます。

つまり、「生成AI＋検索AI」の強みを活かした構造で、より正確かつ納得感のある回答を生み出すことができるのです。

RAGの実用例は多岐にわたります。以下はその代表的なものです：

企業内のナレッジベース連携：社内FAQやマニュアル、PDF文書などと連携し、問い合わせ対応をAIで自動化。人手による確認作業の削減が可能になります。
医療・法務・教育分野での信頼性強化：専門知識が必要な領域で、信頼性の高い情報を取り込んだ生成が可能に。例えば論文や法令文書を参照しながら回答を生成します。
チャットボットや検索システムの高度化：ユーザーの質問に対して、ドキュメントやFAQを検索しながら正確に答える。顧客満足度の向上にも寄与します。
カスタマーサポートの質向上：RAGを導入することで、チャットサポートの精度とスピードが向上。複雑な製品仕様や契約内容も即座に回答可能になります。
社内レポートや提案書の自動下書き生成：過去のレポートや社内データをもとに、報告資料のたたき台をAIが作成するケースも増加中です。