RAG型チャットボットとは?AIの回答精度を劇的に向上させる「検索拡張生成」の仕組みとメリット

投稿日 :2025.07.17  更新日 :2025.07.17

近年、生成AIは企業の業務効率化や顧客対応の高度化に大きく貢献していますが、その一方で、情報の正確性や鮮度に課題を抱えるケースも少なくありません。

特に、LLM(大規模言語モデル)は、事前に学習したデータをもとに応答を生成するため、最新情報や専門性の高い内容には対応が難しいという課題がありました。

こうした課題を解決する技術として注目されているのが「RAG(検索拡張生成)」です。

本記事では、RAG(検索拡張生成)の基本的な仕組みから、RAG型チャットボットを企業で活用するメリット、具体的な導入ステップやユースケースについて詳しく解説します。

RAG(検索拡張生成)とは

RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。これは、LLMの出力精度や信頼性を高めるためのプロセスです。

リアルタイムでの情報検索機能と、生成AIの文章生成能力を組み合わせた技術であり、生成AIによる回答の正確性や信頼性を向上させることが期待されています。

これにより、企業でのナレッジ活用やFAQ対応、専門領域でのリアルタイムな意思決定支援など、従来の生成AIでは難しかったタスクにも対応可能となります。

RAGとは?生成AIと連携したチャットボットの回答精度を向上させよう

生成AIと連携したチャットボットの回答精度向上が期待できる「RAG」について解説します。メリットや課題を踏まえながら、RAGが向いているケースについてもご紹介します。

RAGの仕組み

RAGは、「検索フェーズ」と「生成フェーズ」の2段階を経て、回答を生成します。

それぞれのフェーズを、例えるなら

  • 検索フェーズ=AIが「知らないこと」を探しに行くステップ
  • 生成フェーズ=集めた知識を「伝わる言葉」に変えるステップ

です。以下、それぞれの仕組みについて解説します。

検索フェーズ:AIが「知らないこと」を探しに行くステップ

ユーザーが入力した質問やプロンプトは、そのままではAIにとって曖昧な場合があります。そこで、AIはこの入力を意味ベースのベクトル形式に変換し、「何を求めているのか」を分析します。

次に、AIは自身が学習していない最新情報や専門的な知識を補うため、外部のデータベースから関連性の高い情報を検索し、必要な情報を取得します。

これにより、LLMが学習していない情報を補うことが可能となります。なお、検索対象は社内文書やFAQ、Web上のデータなど目的に応じて柔軟に設定することができます。

生成フェーズ:集めた知識を「伝わる言葉」に変えるステップ

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、最終的なプロンプトをLLMに送信します。LLMは受け取った情報を総合的に判断し、質問に対して自然で適切な回答を生成します。

これにより、LLMだけでは提供が難しかった細かく正確な情報を含む高精度な応答が可能になります。

このプロセスでは、どんな情報を検索し、どうプロンプトを設計するかが結果を大きく左右します。そのため、検索アルゴリズムの工夫やプロンプトのチューニングによって、AIの回答の質はさらに向上します。

RAGが注目されている背景

冒頭でも触れたように、生成AIの活用が広がる一方で、情報の正確性や鮮度に対する課題も顕在化しています。こうした中、外部データを取り込んで回答の精度を高めるRAGに注目が集まっています。

特に、最新情報への対応力や誤情報の抑制といった観点で、RAGは有効なアプローチです。以下で具体的に解説します。

最新情報の反映が可能

現代は、技術革新や市場環境の変化が極めて速く、リアルタイムで正確な情報を取得・活用することが、企業にとってますます重要となっています。

従来のAIは、事前に学習したデータに基づいて出力を行うため、学習後に発生した新たな情報には対応できないという制約がありました。

これに対し、RAGは外部のデータベースと連携し、必要に応じてリアルタイムで情報を取得することで、常に最新の知識を反映した出力が可能になります。

この仕組みにより、変化の激しい環境下でも、より正確かつ柔軟な情報提供が実現できます。RAGは、企業の迅速かつ的確な意思決定を支える有効な技術として、注目を集めています。

ハルシネーションの抑制

生成AIの技術は日々進化していますが、依然としてハルシネーション(AIがあたかも正しいかのように誤った情報を生成する現象)が発生することがあります。そのため、実際の業務への導入には慎重な対応が求められてきました。

特にLLMは、その学習時点以降に発生した新しい情報に対応できないという特性があるため、精度を高めるにはファインチューニング(※)と呼ばれる微調整が必要になります。

しかし、ファインチューニングには専門的なノウハウと多大なコスト・リソースがかかるため、企業にとっては導入ハードルが高いという課題もあります。

ファインチューニングとは

既存のAIモデルに対して追加のデータを学習させ、特定の目的や業務に合わせて性能を最適化する、一般的なチューニング方法です。

ファインチューニングの場合、外部のデータベースではなくモデル内に必要なデータを蓄積させるため、比較的レスポンスが早いという特徴があります。一方で、回答精度を高めるには「質の高いデータを大量に用意すること」や「継続的なメンテナンス」が必要となります。

こうした課題に対して有効とされるのが、RAGの活用です。特定の分野に特化した情報を外部データベースから取得し、LLMに組み合わせて活用することで、生成される内容をコントロール可能になります。その結果、ハルシネーションの抑制効果が期待でき、生成AI全体の出力精度も向上します。

RAG型チャットボットとは?導入する主なメリットを紹介

RAG型チャットボットは、RAGを組み込んだAIチャットボットです。事前学習データだけでなく、外部の最新情報を検索・活用することで、より正確な回答を提供できる点が大きなメリットです。

ここでは、RAG型チャットボットの導入によって得られる主なメリットを、「機能面」と「導入効果」の観点から解説します。

【機能面のメリット】

  • リアルタイムにデータにアクセスできる
  • 企業独自のナレッジを活用できる
  • 文脈に即した応答ができる

【導入効果としてのメリット】

  • 導入・運用コストを削減できる
  • 顧客満足度向上に繋がる

機能面のメリット

まずは、機能面においてのメリットについて解説します。

リアルタイムにデータへのアクセスができる

学習済みのデータに基づいて回答を生成する従来のAIチャットボットでは、最新情報にすぐに対応するのが難しいという課題があります。しかし、RAG型チャットボットは、リアルタイムに外部データベースへアクセスし、常に最新の情報をもとに応答できます。

企業においては、問い合わせに対して最新情報に基づいた正確な情報を提供できるほか、キャンペーン情報や新商品の情報などをタイムリーに提示できるため、売上向上も期待できます。

企業独自のナレッジを活用できる

RAG型チャットボットは企業が保有しているナレッジをそのまま活用できるメリットがあります。従来のAIチャットボットは必要なデータを収集・整理したり、AIのファインチューニングを行ったりしなければなりませんでした。

一方、RAG型チャットボットはそのような工程を踏まなくても、社内に蓄積されたデータをアップロードすることで取り入れ、最新情報に更新できるため、手間がかからずに企業独自のデータを活用できます。

ただし、データについては事前の整理やフォーマット化が必要な場合もあるので、仕様をあらかじめ確認しておくと良いでしょう。

文脈に即した応答ができる

RAG型チャットボットは回答の精度が高いことが大きなメリットです。質問の文脈に即した正確な情報を外部から検索し、明確な根拠に基づいて回答を生成するため、ハルシネーションのリスクを低減でき、LLM単体よりも信頼性の高い応答ができます。

導入効果としてのメリット

次に、導入効果の側面からのメリットをご紹介します。

導入・運用コストを削減できる

従来のAIチャットボットは、特定の業務に最適化された高精度な応答を実現する一方で、その性能を引き出すには十分なデータ準備やシナリオ設計、そして継続的なチューニングが必要とされるため、構築や改善に一定の手間とコストがかかる傾向がありました。

一方RAG型チャットボットでは、検索機能を通じて必要な情報を動的に取得できるため、初期構築や運用にかかる手間やコストの大幅な削減が期待できます。

顧客満足度向上に繋がる

RAGチャットボットは、従来のAIチャットボットよりも複雑な質問にも文脈を踏まえて柔軟に対応することが可能です。そして幅広いデータソースから顧客の意図を汲み取った必要な情報を正確に取得するため、顧客一人ひとりの個別のニーズに柔軟に対応できます。

また、単に機械的な文面を返すのではなく、自然な言い回しや文脈に配慮した表現が可能なため、対話体験の質も向上します。これらの要素が組み合わさることで、客満足度の向上に繋がるでしょう。

RAG型チャットボットの具体的なユースケース

RAG型チャットボットは、業務効率化から顧客対応の高度化まで、幅広い用途に対応できる柔軟性の高いツールです。社内業務の支援はもちろん、外部ユーザー向けのサービスにも活用されており、さまざまな現場で導入が進んでいます。

以下では、社内向けと社外向けに分けて、具体的なユースケースをご紹介します。

社内向け

RAG型チャットボットは、社内に蓄積されたドキュメントやFAQなどの情報資産を活用し、業務効率化や情報の民主化を実現する手段として注目されています。以下は代表的なユースケースです。

ヘルプデスクの自動化

IT部門や人事部門などが対応する社内問い合わせは、内容が定型化している一方で、その問い合わせ件数の多さから、担当者の対応工数が大きな負担となっているケースが少なくありません。RAG型チャットボットを導入することで、「初期設定の仕方を教えてほしい」「休暇の申請方法が知りたい」などといった問い合わせに対して、社内マニュアルやポリシー文書、業務フロー図などを参照しながら、即座に回答することが可能になります。

これにより、従来は人手で対応していた問い合わせ業務の大部分を自動化でき、担当者の負荷を軽減するとともに、社員が回答を待つことなく迅速に問題を解決できるようになります。

ナレッジ共有の促進と属人化の解消

社内のナレッジが個人や特定チームに偏っているケースでは、情報が共有されず、業務の属人化が発生しやすくなります。RAG型チャットボットは、社内に散在する技術文書、議事録、仕様書、トラブル対応記録などを検索対象とすることで、必要な知識を迅速に引き出せるようになります。

これにより、ナレッジベースの自動活用を実現し、結果として、誰でも必要な情報にすぐアクセスできる環境が整い、業務の属人化を解消するとともに、組織全体の生産性向上が期待できます。

社外向け

RAG型チャットボットは、顧客対応やマーケティング施策においても高い効果を発揮します。特に、複雑な問い合わせへの対応やパーソナライズされた情報提供など、従来のルールベース型チャットボットでは難しかった対応が可能です。

以下は代表的な社外向けのユースケースです。

顧客からの複雑な問い合わせ対応

ECサイト、SaaSサービス、金融・保険、製造業などにおいて、顧客からの問い合わせは必ずしも単純なものとは限らず、商品仕様、契約条件、カスタマイズ事例、障害対応など、多岐に渡る文脈を理解した上で正確な情報提供が求められる場面も少なくありません。

これらの質問に対して、RAG型チャットボットは製品カタログ、仕様書、契約ガイド、ナレッジベース、FAQ、過去の問い合わせ履歴など複数の情報ソースを検索対象とすることで、最適な情報を即座に提示します。問い合わせ対応のスピードと正確性が向上するだけでなく、オペレーターの業務負荷軽減や、顧客満足度の向上にも貢献します。

パーソナライズされた商品推薦

従来のECサイトでは「おすすめ表示」は、購買履歴や閲覧履歴をもとに商品を提案する仕組みが一般的でしたが、それだけでは顧客の意図を十分に捉えることが難しいケースもあります。しかし、RAG型チャットボットを活用することで、顧客の検索意図を分析し、それに適した商品を提案することが可能です。

カタログやレビュー情報、比較表などさまざまな構造化データや非構造化データを統合的に活用し、ユーザーのニーズに即した提案を行えるため、コンバージョン率の向上や顧客エンゲージメントの強化にも繋がります。

RAG型チャットボットの導入の流れ

RAG型チャットボットを効果的に活用するためには、段階的かつ計画的な導入プロセスが重要です。データ整備からシステム連携、テスト運用まで、各フェーズで適切な対応を行うことで、安定した運用と高い回答精度を実現できます。

以下、導入にあたっての基本的なステップを解説します。

①課題の明確化とサービスの選定

RAG型チャットボットを導入する際は、自社の目標や課題に対してRAGがどのように貢献できるかを明確にすることが重要です。まず、現在抱えている業務上の課題を整理し、その中から優先度の高いものを明確にする必要があります。

代表的な業務上の課題の例としては、以下のようなものが挙げられます。

  • カスタマーサポートの負荷軽減
  • 社内ナレッジの活用不足
  • 顧客体験の質のばらつき

そして、それらを踏まえ、求める機能要件や性能を導き出します。比較の際のポイントとしては、以下のような観点から複数のサービスを比較検討することをおすすめします。

  • 検索精度
  • 対応可能なデータ形式
  • 導入実績
  • セキュリティ体制
  • サポート内容
    など

選定作業をスムーズに進めるためには、求める要件を事前に文書化しておくことも有効です。要件を明確に定義することで、サービス提供各社の比較がしやすくなり、自社に適したツールを選定しやすくなります。

②データ収集と前処理

RAG型システムを効果的に機能させるためには、高品質なデータの収集と適切な前処理が欠かせません。RAGでは、取得したデータが直接検索対象として利用されるため、データの質がそのまま回答精度に影響します。

まずは、自社内に存在する以下のような資料を洗い出し、検索対象データとして整理します。

  • 社内の文書
  • 業務マニュアル
  • FAQ
  • 商品やサービスの情報
    など

これらのデータが構造化されていない場合でも、RAGでは活用可能なケースもあります。。ただし、ファイル形式の統一、見出し構造の整理、不要な重複や古い情報の除去など、前処理を施すことで検索精度と運用効率が大きく向上します。そのため、導入にあたっては、できるだけデータの前処理作業を行うことをおすすめします。

具体的な前処理作業には、以下の工程が含まれます。

  • クレンジング(不要・不正確なデータを除去)
  • 正規化(形式や単位を統一)
  • エンベディング(テキストや画像を数値ベクトルに変換)
  • アノテーション(データに説明を付与して意味付け)

これらの前処理作業には一定の技術的知識やツールの活用が求められるため、ベンダーに依頼することが一般的です。

ベンダーによって対応範囲は異なりますが、例えば以下のような作業を依頼できます。

  • 必要な資料の整理や収集プロセスの設計支援
  • データの構造化や整形、形式変換
  • エンベディングやアノテーションの代行

ベンダーを活用することで、前処理の品質とスピードを確保しつつ、自社の導入負担を軽減できます。また、実績のあるベンダーであれば、導入後の運用設計や更新プロセスの最適化についてもアドバイスを受けることができるでしょう。

③データの登録・トレーニング

前処理が完了したら、質問に即した回答を生成できるよう対象データの登録とシステムのトレーニングを行います。RAGの場合、ゼロからモデルを構築するのではなく、既存のLLMをベースとするため比較的短期間で構築を進めることが可能です。

また、RAGはデータ更新にも柔軟に対応できるため、情報の追加や修正を都度反映することが可能です。これにより、ナレッジの鮮度を保ちつつ、メンテナンス性の高い運用が実現できます。

④システムの連携

RAG型チャットボットを業務で本格的に活用するには、チャットインターフェースとの連携に加え、CRM(顧客管理システム)や基幹システムといった社内の各種システムやデータベースとの接続が欠かせません。

RAGをチャットボットに接続することで、ユーザーからの自然言語による問い合わせに対し、検索と生成を組み合わせた高精度な応答をリアルタイムで提示することが可能になります。

また、CRMや既存の予約システムなどと連携することで、より正確な情報に基づいた応答ができるようになります。

⑤テストと評価

RAG型チャットボットを本番環境で運用する前には、テスト運用を実施し、回答精度や動作の安定性を検証することが重要です。ユーザーからの質問に対して、意図通りの回答を示せないケースが確認された場合は、検索対象データやプロンプト設計、前処理の内容などを見直す必要があります。

導入後はシステムが適切に動作しているかを確認するための定期的な効果測定も必要です。継続的に評価を行い、ブラッシュアップしていくことで、回答の精度や信頼性が徐々に向上し、業務現場における定着と価値の最大化が期待できます。

RAG型チャットボットの課題と対策

RAG型チャットボットは、高精度な情報提供や業務効率化を実現できる一方で、運用にあたっては注意すべき課題もあります。特に、データの品質維持や情報セキュリティに関するリスクは、システムの信頼性に直結するため、あらかじめ適切な対策を講じておくことが重要です。

以下、代表的な課題とその対策について解説します。

データ品質の維持|定期的なデータ更新と品質管理

RAG型チャットボットの回答精度は高いものの、ハルシネーションを起こすリスクはゼロではありません。そのため、定期的なデータ更新と品質管理が不可欠です。

検索したデータに誤った情報や古い情報が含まれていた場合、生成されたデータにもその情報が含まれてしまうため、データベースの情報は常に最新で正確な状態を保つ必要があります。

情報漏洩のリスク|強固なセキュリティ対策が必要

RAG型チャットボットでは、顧客情報や社内の機密情報など、機微なデータを扱うこともあります。そのため、誤って公開範囲外の情報を出力してしまうリスクに備え、強固な情報管理体制を構築する必要があります。

導入する際は、ユーザー権限に応じたデータアクセス管理や、出力フィルタリング、ログ監視などの対策を行うほか、自社の情報セキュリティポリシーに準じた管理体制の整備が不可欠です。

AIチャットボットはRAGで進化!精度と実用性を両立する新たな選択肢!

従来のチャットボットにRAGを活用することで、企業は顧客に対してより迅速かつ正確な情報提供が行えるようになります。これにより、業務効率化やコスト削減、顧客満足度の向上が期待できます。

ただし、RAGの実装だけでは正確性が完全に保証されるわけでなく、AIだけでは対応しきれない場合もあります。そのため、品質を維持・向上させるのはもちろん、人間との共存も必要ということを忘れず、適切に活用していくことが大切です。

こうしたRAGの有効活用を進める中で、さらに一歩進んだ次世代型のAIソリューションとして注目されているのが「CAT.AI マルチAIエージェント」です。

生成・ナビゲーション・オペレーショナルの各AIが役割分担し、リードエージェントの指揮のもと自律的に連携・処理を行うことで、従来のチャットボットでは対応が難しかった複雑な業務にも対応可能となりました。

業務効率化や、顧客接点の強化などでRAGの技術を活用したAIソリューションを検討されている場合はは、是非お問い合わせください。

この記事の筆者

TOMORROWNET

株式会社トゥモロー・ネット

AIプラットフォーム本部

「CAT.AI」は「ヒトとAIの豊かな未来をデザイン」をビジョンに、コンタクトセンターや企業のAI対応を円滑化するAIコミュニケーションプラットフォームを開発、展開しています。プラットフォームにはボイスボットとチャットボットをオールインワンで提供する「CAT.AI CX-Bot」、生成AIと連携したサービス「CAT.AI GEN-Bot」を筆頭に6つのサービスが含まれ、独自開発のNLP(自然言語処理)技術と先進的なシナリオ、直感的でわかりやすいUIを自由にデザインし、ヒトを介しているような自然なコミュニケーションを実現します。独自のCX理論×高度なAI技術を以て開発されたCAT.AIは、金融、保険、飲食、官公庁を始め、コンタクトサービスや予約サービス、公式アプリ、バーチャルエージェントなど幅広い業種において様々なシーンで活用が可能です。

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