RAG（検索拡張生成）とは？生成AIのハルシネーションを抑制する仕組みとビジネス活用例

生成AIの普及により、多くの業務で効率化が期待されるようになりましたが、一方で「ハルシネーション（もっともらしい嘘の情報を生成する現象）」という課題も浮き彫りになりました。この課題を解決し、生成AIをより安全で実用的なものにする技術が「RAG（検索拡張生成）」です。

本記事では、RAGが生成AIの能力をどのように強化するのか、その基本的な仕組みからビジネスでの具体的な活用例、導入時の注意点までを分かりやすく解説します。この記事を通じて、RAGの基礎知識を習得し、自社の課題解決や業務効率化にAIをどう活かせるか、具体的なアクションを考えるきっかけとなれば幸いです。

RAG（検索拡張生成）とは

まずは、RAGの基本的な定義と、なぜ今多くのビジネスシーンで注目を集めているのか、その背景について解説します。

RAGの定義と基本概念

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、LLM（大規模言語モデル）が持つ元々の学習データに加え、外部の信頼できる情報源をリアルタイムで検索し、そこから得た情報を根拠として回答を生成する技術です。LLMの知識を外部情報で「拡張」することで、回答の正確性や信頼性を高めます。モデル自体を頻繁に再学習させる必要がないため、コストを抑えながら情報を最新の状態に保ちやすい点も特長です。

なぜ今RAGが注目されるのか？生成AIへの期待と背景

生成AIは文章作成や検索の自動化に大変有用ですが、その知識が学習時点の情報に限定されるため、「最新情報に対応できない」「社内情報など専門的な内容に詳しくない」「事実に基づかない情報を生成してしまう（ハルシネーション）」といった課題がありました。

RAGは、これらの課題に対し、外部から新しい情報を参照することで、生成AIの回答の質を向上させる有効な解決策として期待されています。

RAGが解決する生成AIの課題

生成AIの利用にあたってはいくつかの課題が存在しますが、RAGは特に「ハルシネーション」と「情報の鮮度」という2つの大きな課題を解決するために有効です。

ハルシネーション（誤情報）の抑制

LLMは、学習データに基づき、文脈上最も確率が高い単語を繋ぎ合わせて文章を生成します。そのため、学習データにない情報や不正確な情報についても、“もっともらしい”架空の回答を作り出してしまうことがあります。

RAGは、回答を生成する前に、外部の信頼できる情報源を検索し、その内容を参照します。これにより、完全に誤情報をなくせるわけではありませんが、ゼロから回答を創作する場合に比べてハルシネーションのリスクを大幅に低減させることが可能です。

モデルの知識更新の限界

LLMの知識を更新するには、膨大な時間とコストをかけて再学習や微調整（ファインチューニング）を行う必要があります。一方、RAGは外部のデータベースを更新するだけで、最新の情報や社内ルールといった特定の知識を回答に反映させることが可能です。このため、運用面で柔軟かつ効率的に情報を最新に保つことができます。

RAGの仕組みと構成プロセスを分かりやすく解説

RAGは、大きく分けて「検索」と「生成」の2つのステップで構成されます。ここでは、そのプロセスの詳細と、精度向上を支える先端技術について解説します。

検索フェーズ（Retrieval）

ユーザーからの質問に対し、まず社内文書や製品マニュアル、Webサイトなどの指定されたデータベースから関連性の高い情報を探し出します。

生成フェーズ（Generation）

検索フェーズで取得した情報を、元の質問と一緒にLLMへの指示（プロンプト）に含めて渡します。LLMは、与えられた情報を根拠として回答を生成するため、より事実に即した、信頼性の高い回答を作りやすくなります。

ベクトル検索やナレッジグラフなどの先端技術

RAGの検索精度をさらに高めるために、以下のような先端技術が活用されることがあります。ただし、RAGを導入しても誤答が完全になくなるわけではなく、継続的な運用設計が重要です。

• ベクトル検索
  単語や文章の「意味の近さ」を解析して検索する技術です。単なるキーワード一致だけでなく、文脈に合った情報を見つけ出すのに役立ちます。
• リランカー
  検索フェーズで探し出した情報の中から、回答生成に適した情報を絞り込み、優先順位を付け直す仕組みです。これにより、回答の精度を高めることができます。
• ナレッジグラフ
  情報同士の関係性を構造化して整理する技術です。これを活用することで、より精度の高い情報取得が期待でき、生成される回答の品質向上に繋がる可能性があります。

RAG導入の3つのメリット

RAGをビジネスに導入することで、単にAIの回答精度を高めるだけでなく、コストや信頼性の面でも多くのメリットが期待できます。ここでは、主な3つの利点をご紹介します。

回答の信頼性と正確性の向上

RAGは、信頼できる社内データや最新のWebサイトなどを参照して回答を生成するため、生成AI特有のハルシネーション（誤情報や誤解を招く情報の生成）のリスクを低減します。LLMが学習していない最新情報や社内固有の専門知識も反映できるため、ユーザーへの回答の質と信頼性が向上します。

コストを抑えた導入と運用

モデル自体を頻繁に再学習させることなく、外部の知識ソースを更新するだけで済むため、他の方法に比べて迅速かつ低コストで導入・運用できます。

出典（ソース）の提示による透明性と信頼構築

プロンプトを工夫することで、回答の根拠となった情報源（出典）を提示させることが可能です。これにより、ユーザーは情報の正確性を自ら検証でき、回答への信頼性が高まります。

ビジネスでのRAG活用事例

RAGの技術は、すでに様々な業界の具体的な業務で活用され、成果を上げています。ここでは、代表的な3つの活用シーンをご紹介します。

カスタマーサポートやFAQ自動応答

最新の製品情報や企業独自のマニュアルをもとに、高精度な自動応答を実現します。従来の静的なFAQよりも、より正確かつタイムリーな回答を提供できます。ただし、生成される内容が常に完全に正確であるとは限らないため、最終的な確認フローを設けるなどの注意が必要です。

法務・医療・研究機関など専門領域での応用例

特化された専門知識や法律文書、研究論文をもとに、高精度な自動応答や要約生成が可能です。特に法務分野では引用元を明確にできる点が重要視されます。

また、専門領域での利用は高い正確性が求められるため、生成された内容を専門家がレビューする体制が不可欠です。

企業のイントラデータ活用

社内文書・マニュアル・ポリシーといった非公開情報から、従業員の質問に応答できるRAGシステムの構築が進んでいます。運用にはデータ整理やアクセス制御などの配慮が必要ですが、社内ナレッジを活用して効率的に回答を生成できる利点があります。

RAG導入における課題と進化への展望

RAGは有用な技術ですが、導入を成功させるためにはいくつかの課題も存在します。ここでは、注意すべき点と、RAG技術の今後の発展について解説します。

データ品質の担保

RAGの回答精度は、参照するデータベースの情報の質に直結します。そのため、元となる情報を正確かつ最新の状態に整理・管理しておくことが極めて重要です。

セキュリティとアクセス制御

回答に利用する情報を一箇所に集約する構成では、誰がどの情報にアクセスできるかを厳密に管理する仕組みや、データ漏洩のリスク対策が不可欠です。

より安全で柔軟な「エージェント型AI」への進化

これらの課題を踏まえ、より柔軟で安全に情報を扱える「エージェント型AI」の活用も注目されています。エージェント型AIは、必要に応じて元のデータソースへアクセスできる設計とすることで、既存のセキュリティやアクセス権限の設定をそのまま活かすことができ、より安全な構成が可能です。RAGは、このエージェント型AIを構成する重要な要素技術の一つとして、さらなる進化が期待されています。

RAG活用の要点と今後に向けて

RAGは、生成AIの信頼性や正確さを高め、ビジネス活用の幅を大きく広げる強力な仕組みです。外部情報を参照することで、ハルシネーションを抑制し、最新かつ専門的な情報に基づいた回答を可能にします。

一方で、RAG単体では、複雑な顧客対応や多段階にわたる業務プロセス全体の自動化を完全には実現できません。例えば、「問い合わせに回答した後、その内容を社内システムに登録する」といった一連の作業は、RAGだけでは完結できません。

このような高度な業務自動化を実現するために注目されるのが、「CAT.AI マルチAIエージェント」のようなソリューションです。RAGを活用した「生成AI」をはじめ、システムの操作を行う「タスク実行AI」など、専門性を持つ複数のAIエージェントが連携して動作します。これにより、単なる質疑応答に留まらず、問い合わせ受付から処理完了までの一連の業務を自動化し、抜本的な業務効率化と質の高い顧客体験を同時に実現します。

まずは自社の業務にRAGやAIをどう活用できるか、その可能性を探る一歩として、ぜひ下記資料をご覧ください。