社内のデータ活用で注目されるRAGとは？仕組み・メリット・注意点をわかりやすく解説

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近年、生成AIのビジネス活用が進む中で生成AIの回答精度を向上させる「RAG（検索拡張生成）」という技術が注目を集めています。​RAGは、生成AIに外部の信頼性あるデータを組み合わせることで、より正確で根拠のある回答を実現する手法です。​
これにより、従来の生成AIが抱える「誤情報の生成(ハルシネーション)」や「情報の陳腐化」といった課題を克服し、最新かつ正確な情報提供が可能となります。​
本記事では、RAGの基本的な仕組みから、ビジネスでの具体的な活用例、導入にあたっての注意点までをわかりやすく解説します。
​この記事を読めば、生成AIを社内で安全かつ効果的に活用したい方にとって、RAGがどのように役立つのかを理解するヒントが得られるでしょう。

RAGの基礎知識

RAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索拡張生成」とも呼ばれ、生成AIに外部の情報源を組み合わせることで、より正確かつ根拠のある回答を生成する技術です。
従来の生成AIは、あらかじめ学習された情報に基づいて文章を生成するため、情報が古かったり、実在しない内容を回答するリスクがありました。
RAGはその弱点を補うため、質問に応じてリアルタイムに社内・外部のデータベースを検索し、その検索結果をもとに回答生成を行います

RAGの仕組み

RAGは、生成AIの回答精度を高めるために「検索」と「生成」の2つのプロセスを組み合わせた構造を持ちます。
まず、ユーザーの質問に対して、社内ドキュメントやナレッジベースなどの外部データソースから関連情報を検索します。
次に、その検索結果をもとに文章を生成することで、より正確かつ根拠のある回答を提供します。

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RAGとファインチューニングの比較

社内情報に基づく生成AIの応答を実現する手法には、モデルを再学習する「ファインチューニング」と、検索結果を都度組み込む「RAG」の二つがあります。
ファインチューニングは精度向上に有効ですが、再学習に時間とコストがかかり、更新のたびに手間が必要です。一方、RAGは外部情報を検索して回答に反映するため、データ追加や更新が容易で、ハルシネーション（事実誤認）抑制効果も期待できます。
このスピードとコストの両立により、企業の生成AI活用においてRAGが注目を集めています。

RAGを活用するメリット

ハルシネーションの抑制

上記の構造によって、従来の生成AIで問題視されていた「ハルシネーション（事実誤認）」のリスクを大幅に抑えることができます。
また、回答の根拠となる情報を自社のマニュアルやFAQなどに限定することで、組織独自の知識に基づいた応答が可能になります。

モデルの学習が不要

RAGはモデルそのものを再学習させる必要がないため、新しい情報や文書をナレッジベースに追加するだけで、即座に回答へ反映できるという柔軟性も備えています。
この特性により、社内ナレッジの活用が進み、業務の効率化や問い合わせ対応の自動化といった効果が期待できます。

ビジネスシーンにおけるRAG活用例

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社内文書検索

RAGを活用することで、社内に蓄積された膨大な文書の中から、意味的に関連する情報を検索することで、社員が必要とする情報に迅速にアクセスできるようになります。
また、対話形式で質問に関連する情報を抽出・回答することで文書に目を通す時間を短縮でき、情報探索の効率が飛躍的に向上します。

FAQ応答の精度向上

既存のFAQに対しても、RAGは有効です。
ユーザーの質問に関連するFAQを検索し、その内容をベースに回答文を生成することで、単なるテンプレート回答ではなく、より状況に合った応答が可能になります。
これにより、顧客対応やヘルプデスクの品質向上に寄与します。

社員向けナレッジマネジメント支援

社内で分散しているナレッジを統合し、業務に必要な情報を適切なタイミングで提示する仕組みとしてもRAGは活用できます。
教育・研修用途や、新人社員の立ち上がり支援にも有効で、属人化しがちな知識を全社で共有できる体制づくりに貢献します。

RAG導入時の注意点

情報アクセス・権限管理の設計が必須

RAGは社内ドキュメントを検索対象とするため、扱う情報に応じた厳密なアクセス制御が必要です。
社員の役職や部署によって閲覧権限が異なる場合、適切な権限管理を設計しておかないと、誤って機密情報が提示されるリスクがあります。
RAG導入前には、セキュリティポリシーに準拠した情報アクセス設計を行うことが重要です。

データ管理・更新の制御

RAGはナレッジベースの情報を直接参照するため、データの更新頻度や正確性が回答精度に直結します。
誤った情報や古いマニュアルが残っていると、誤解を招く回答が生成される可能性があります。
定期的なデータメンテナンスや、変更履歴を管理する運用体制の構築が不可欠です。

ハルシネーションは完全には防げない / 導入前の技術検証（PoC）の重要性

RAGは従来の生成AIに比べてハルシネーションを抑えられますが、それでも完全に防ぐことはできません。
そのため、導入前には自社の業務やデータに即した形でのPoC（概念実証）を実施し、精度や業務適合性を確認することが不可欠です。
期待と現実のギャップを事前に把握し、段階的な導入を検討しましょう。

Neuron ESの生成AI連携オプションのご紹介

弊社ブレインズテクノロジーは、企業内検索システム「Neuron ES」を2012年にリリースし、数多くのお客様にご利用いただいておりますが、今回新たにRAGの仕組みを取り入れた「生成AI連携オプション」を提供開始いたしました。
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セキュリティ重視の設計

本オプションは、企業内での安全な生成AI活用を支援するため、Windows統合認証や独自認証などに対応しつつ、ユーザー権限を考慮した検索制御を実現します。
ユーザーのファイルへのアクセス制限がそのまま検索結果にも反映されるため、情報漏洩リスクを抑えつつ、安心して社内ナレッジの活用が可能です。

社内システムとのスムーズな連携

ファイルサーバーやSharePoint、Boxといった主要な社内システムと連携し、Neuron ESが定期的に文書を自動インデックス化します。
これにより、ファイルをアップロードすることなく、最新の社内文書をもとに生成AIが回答を生成できる柔軟な運用が実現できます。

PoCの取り組み多数

Neuron ESの生成AI連携オプションは、多数の企業様でPoC（概念実証）を実施しており、業界や業務ごとに最適なRAG連携の実現方法の知見を蓄積しています。
導入前の技術検証から、実運用まで一貫してサポート可能な体制を整えており、RAG導入に関心のある企業にとって、安心して取り組めるソリューションとなっています。

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まとめ

RAGは、生成AIをビジネスの現場で安全かつ有効に活用するための重要な技術です。
社内のナレッジや外部情報を活用しながら、精度の高い回答を実現できる点で、多くの企業で注目されています。導入時には、情報管理や技術検証などの準備が不可欠ですが、適切に設計・運用すれば業務効率化や対応品質の向上につながります。
RAGの導入をご検討の方は、ぜひ当社のソリューション「Neuron ES 生成AI連携オプション」もあわせてご確認ください。