RAGとは？仕組みとメリットをわかりやすく解説

RAG

生成AIやChatGPTの普及に伴い、ビジネスの現場でよく耳にするようになった「RAG（ラグ）」。言葉は聞いたことがあるけれど、具体的にどのような仕組みで、何ができるのかよくわからないという方も多いのではないでしょうか。

この記事では、RAGの基本から仕組み、導入によって何が実現できるのかを、専門用語をなるべく使わずに初心者の方にもわかりやすく解説します。

RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、日本語で「検索拡張生成」と訳されます。簡潔に言うと、「AIが学習していない（知らない）外部のデータを検索し、その情報を元に回答を生成させる技術」のことです。

ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なデータを学習していますが、以下の2つの弱点があります。

RAGは、この「AIが知らない情報」をデータベースから検索（Retrieval）してAIに与えることで、AIの知識を補い、正確な回答を生成（Generation）させる仕組みです。いわば、「カンニングペーパー」をAIに渡して、それを見ながら答えさせるようなものです。

RAGがどのように動いているのか、その流れを3つのステップで見てみましょう。

ユーザーが質問をすると、データベースから、その質問に関連する情報を検索します。例えば、「当社の就業規則について教えて」と聞かれたら、データベースから「就業規則」に関する文書を探し出します。

検索で見つかった情報を、ユーザーの質問文と一緒にまとめます。 AIに対して、「ユーザーの質問はこれです。そして、参考になる情報はこれです。この情報を元に答えてください」という指示（プロンプト）を作ります。

情報が追加された指示を受け取ったAI（LLM）は、渡された「参考情報」の内容を読み解き、ユーザーの質問に対する回答を作成します。これによって、AIは学習していない社内ルールについても、正確に答えることができるようになります。

上記流れを図示すると、以下のようになります。

RAGを導入することで、ビジネスや業務において以下のようなことが実現可能になります。

最も一般的な活用例です。社内のマニュアル、議事録、製品仕様書などをデータベース化しておくことで、社員がチャットで質問するだけで必要な情報にアクセスできるようになります。「あの資料どこだっけ？」と探す時間を大幅に削減できます。

AIは、答えがわからないときに「もっともらしい嘘」をつくことがあります（ハルシネーション）。 RAGでは「検索した情報を元に答える」という制約をかけることができるため、AIが適当なことを言うリスクを減らし、回答の信頼性を高めることができます。

AIモデル自体を再学習させるには、膨大な時間とコスト（GPUリソースなど）がかかります。 RAGであれば、参照するデータベースのファイルを差し替えるだけで、AIに最新の情報を答えさせることができます。頻繁に更新される商品情報やニュースへの対応に最適です。

RAGは「どの文書を参考にして回答を作ったか」を提示することができます。ユーザーは回答の元となった資料をすぐに確認できるため、情報の裏取りが容易になります。

RAG（検索拡張生成）は、LLM（大規模言語モデル）に「検索」の能力をプラスすることで、AIの活用の幅を大きく広げる技術です。

企業独自のデータを安全かつ効率的にAIに活用させたい場合、RAGは非常に強力なソリューションとなります。まずは社内のドキュメント整理から始めて、RAGの導入を検討してみてはいかがでしょうか。