RAG（検索拡張生成）とは？ 仕組みやメリット、活用事例をわかりやすく解説

RAG（検索拡張生成）とは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、LLMによるテキスト生成を行う際に、外部のデータベースを検索する機能を組み合わせることで、出力の精度を向上させる技術のことです。日本語では「検索拡張生成」または「取得拡張生成」と訳されます。

LLMとRAGには、その情報の取得方法と回答を生成するまでのプロセスに大きな違いがあります。LLMでは、過去の学習知識の範疇で回答を生成しますが、RAGは事前に用意した社内文書や外部ソースなどを基に根拠を絞り込んで回答を生成するという点で、互いに異なります。

LLMは、膨大なデータと高度なディープラーニング技術によって人の「言葉」や「文章」を学習し、文章の作成や要約などを行います。そこにRAGを活用すれば、まだ学習していない情報まで検索して回答を出力することも可能になります。

RAG（検索拡張生成）が必要な理由

RAGが必要な理由の背景には、LLMが持ついくつかの課題があります。

LLMは、答えがないのに虚偽の情報を示したり、最新の情報を踏まえた返答がほしい場合でもソースが古い情報や一般的な情報を提示することがあります。また、企業独自の規定・ルールなどに基づいて作業をするのが得意ではありません。

このようなLLMの課題を解決し、より信頼できる回答を生成するために活用できるのがRAGです。RAGが外部のデータと連携することで、利用者から質問やタスクを受け取った際にまず関連情報を外部のデータから検索し、その検索結果と利用者のプロンプトを基にLLMが回答を生成します。このようなプロセスを踏むことで出力精度を向上させ、LLMの効果を最大化することが可能です。

RAGとファインチューニングの違い

RAGと比較されることが多いのが、ファインチューニングと呼ばれる手法です。 RAGとファインチューニングには、その仕組みや基になるデータ、得意な領域などで、以下のような違いがあります。

項目	RAG	ファインチューニング
仕組み	ナレッジベースから情報を取得、その情報をベースに回答生成	教師データを使ってモデルのパラメータを調整、特定タスクに強い
学習データ	データベースやドキュメントなどの既存のナレッジベース	事前に用意した教師データ
得意領域	社内のFAQや規定検索、過去事例の調査、意思決定のサポートなど	特定の業務に特化した文章の作成や、分類作業など
コスト	データを更新しやすく、スモールスタートが容易	再学習が高コストで、運用負荷も大きい

RAG（検索拡張生成）の仕組み｜構成する2つのフェーズを紹介

RAGは「検索」と「生成」という2段階のフェーズを経て、回答を出力します。以下で、RAGが動く仕組みとそれぞれのフェーズの特徴について解説します。

検索フェーズ

ユーザーがRAGを搭載したアプリケーションに質問などを入力すると、アプリケーションは未学習の知識を補うために外部の文書やデータベース内を検索して、質問内容との関連性が高い情報を集めます。検索の方式や精度、取得した情報のフォーマットの整備などをアプリケーションの開発者が工夫することで、より正確な回答を出力することができます。

生成フェーズ

次に、検索フェーズで得た情報とユーザーからの質問を組み合わせたプロンプト（リクエスト）を、アプリケーションからLLMに送信します。これを受けて、LLMが回答を生成してアプリケーションに返送し、アプリケーション上に回答が表示されます。回答の精度を向上させるためには検索フェーズでの工夫に加え、プロンプトの精度などを改善していくことも大切です。

RAG（検索拡張生成）のメリット4選

RAGを活用すれば、LLMを単体で利用する場合と比べて出力精度が向上することはもちろん、さまざまなメリットを得られます。ここでは、RAGの主なメリットとして以下の4つをご紹介します。

• 出力結果の信頼性が向上する
• 情報の更新が容易になる
• 費用対効果が高まる
• 個別に最適化された回答ができる

出力結果の信頼性が向上する

LLMを単体で利用する場合、LLM自身の学習済みデータベースのみを使って回答を生成するため、データの偏りによって誤った情報が作り出される「ハルシネーション」が起こるリスクがあります。一方RAGは、外部から正確な情報を探し、明確な根拠に基づいて回答を生成することから、LLM単体の利用と比べて回答の信頼性が向上します。

情報の更新が容易になる

LLMに蓄積された情報の追加や更新をしたい場合、通常は再学習を行わなければなりません。しかし、RAGを利用すればこうした手間を削減できます。参照するデータベースさえ最新の状態に保たれていれば、常にリアルタイムな情報を反映した回答を生成できるほか、その時々の状況に応じて利用したい情報を集めるだけで済むため、事前に学習しておく必要もありません。

費用対効果が高まる

前述のとおり、RAGの活用は再学習の手間の削減や、ハルシネーションの防止につながります。その結果、再学習に必要なデータセットの準備や環境構築、継続的な改善のためにかかるコスト、誤情報の提供による損失などを削減することも可能になります。再学習には多大なコストがかかるため、高い費用対効果が期待できます。

個別に最適化された回答ができる

LLMは基本的に、インターネット上に公開された情報から学習を行うため、参照できる情報は限られています。しかしRAGなら、インターネット上に公開されていない情報をデータベースとして設定することも可能です。専門分野の詳細情報、社内向けの資料やマニュアルといったデータを参照できるようにすれば、個々の用途により最適化された回答を生成できます。

RAG（検索拡張生成）のデメリット

RAGを活用することで得られるメリットについては前述したとおりですが、デメリットや課題が存在することも確かです。ここでは、以下の３つのデメリットについてそれぞれご紹介します。

• 学習データを用意・実装するのに時間・コストがかかる
• RAGの構築・運用に専門的な知識が必要
• 処理時間が長くなることがある

学習データを用意・実装するのに時間・コストがかかる

RAGは外部の情報ソースから必要なデータを引き出すシステムであるため、その基盤となるデータベースをいかに構築・整備するかが成功の鍵を握ります。

例えば、企業内の既存文書やナレッジベースを有効活用するためには、あらかじめ関連ファイルの収集、情報の整理、そして不要なノイズを取り除くクリーニング作業が必須となり、この初期フェーズにはある程度の労力と時間が必要になります。

さらに、検索システムの検知精度を極限まで高めるには、テキスト情報をベクトルデータに変換して処理する仕組みを組み込むなど、システム開発における技術的な導入コストも考慮しなければなりません。そのため、まずはスモールスタートとして簡易的な概念実証（PoC）から着手することが現実的ではあるものの、実業務に耐えうる本格的なシステムとして実用化させるまでには、相応の構築プロセスと猶予期間が必要となります。

RAGの構築・運用に専門的な知識が必要

LLMを単体で使用する場合と違い、RAGでは検索エンジンやベクトルデータベース、文章を検索しやすく変換するための埋め込みモデルなど、複数の仕組みを組み合わせて活用する必要があります。そのため、RAGをスムーズに構築と運用するためには、これら周辺知識を事前に身につけておくことが重要です。

処理時間が長くなることがある

RAGを用いたシステムでは、ユーザーからの入力に対して「検索・拡張・生成」という多段的な処理プロセスを実行するため、単体の生成AIと比較してレスポンスに遅延が生じやすくなります。 参照するデータ量が極めて多い場合や、検索ロジックのチューニングが不十分な環境では、回答を待たされることでUX（ユーザー体験）を低下させるリスクがあります。 したがって、即時性が求められるユースケース（チャットボットなど）に適用する場合、インデックス設計の見直しやキャッシュ機構の導入といった、処理速度を向上させるための施策が不可欠です。

RAG（検索拡張生成）の活用シーン例

RAGは、AIによる「自然な文章生成」と外部データベースからの「正確な情報検索」を掛け合わせ、単体のAIでは難しい高精度で信頼性の高い回答を実現できるのが特長です。

自社の独自データや専門知識、最新情報を自動で参照・最適化できるため、カスタマー対応から社内ナレッジの共有、医療・研究分野まで、正確性が求められる幅広い業界で導入が進んでいます。

具体的にどのようなシーンでRAGがその力を発揮するのか、代表的な活用例と期待できる効果を以下の表にまとめました。

RAGの活用例	活用例の詳細
カスタマーサポートへのRAGを用いた検索システムの導入	製品に関する最新情報やFAQを迅速かつ正確に顧客に提供することが可能に
AIチャットボットやFAQシステムにRAGを連携	外部データベースに格納した製品情報やサービスガイドををリアルタイムで参照でき、顧客対応の品質を向上
大学・研究機関での情報収集・分析の効率化	RAGによる文献調査の効率化で人為的ミスやコストを抑え、研究の品質向上を実現
地方自治体に寄せられるごみの分別の問い合わせ対応	自治体独自の分別ルールをRAGで連携し、住民への正確な対応を実現
医療機関におけるオンライン診療での専門的な回答	最新の研究論文、臨床データなどを参照し、患者の症状に寄り添った最適な治療法の提案が可能に
企業のナレッジ管理としてRAGを活用した検索環境の構築	社内ドキュメントの検索を高速化し、従業員が必要とする情報を即座に取得できる環境を整備
マーケティングや市場調査でのRAGを用いたリサーチ	ユーザーの行動履歴や好みなどの情報を外部データベースから取得し、商品提案をパーソナライズ

社内でRAG（検索拡張生成）を活用するためのコツ

RAGを正しく活用すれば、社内情報を基に適切な回答を出力してくれる生成AIを実装し、業務に利用することも可能になります。

さらに、より効果的にRAGを活用するために意識すべきポイントとして、以下の2つをご紹介します。

• 高精度な検索エンジンを用いる
• 閲覧権限を十分に考慮する

高精度な検索エンジンを用いる

RAGの回答精度は外部情報の検索結果に大きく左右されるため、効果的に活用するには高精度な検索エンジンの採用が必要不可欠です。精度の高い検索エンジンであれば、検索結果の中から迅速に適切な情報を選んで取得できます。

また、検索精度の向上のためには、「キーワード検索」や「ベクトル検索」といった検索方法の中から目的に応じた手法を選択することや、参照する外部情報を最新の状態に保つことも重要です。

閲覧権限を十分に考慮する

社内情報の中には、特定の部署のみ閲覧が許可されている情報や機密情報などが存在します。こうした情報を含むすべてのデータにAIがアクセスできる状態になっていると、AIの回答から本来は知り得ない情報を知ってしまう、といった問題が起きかねません。

RAGを用いた生成AIを導入する場合は、社内情報の閲覧権限をしっかりと考慮し、情報漏洩やセキュリティ事故につながることがないよう注意する必要があります。

まとめ

RAGの仕組みや期待できる効果、活用する際のポイントなどをご紹介しました。RAGによって検索機能とLLMを組み合わせることで、双方の欠点を補い合い、より良い形で生成AIをビジネスに活用することが可能になります。

幅広い情報にアクセスできるからこそ注意が必要な点もありますが、適切に利用すれば、大幅な業務効率化も見込めます。顧客からの問い合わせ対応や、社内でのナレッジ活用についてお困りの際は、ぜひRAGの利用を検討してみてください。

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