失敗しないRAG実装｜システム活用の基礎から機能、導入のポイントまで

LLMの実務利用において、注目されている技術の一つが「RAG（検索拡張生成）」です。RAGとは、LLMに必要に応じて指定した外部データソースや社内データを参照させ、その内容に基づいて回答を生成させる技術のことです。RAGの活用により、問い合わせ対応や資料検索の効率を高め、業務負荷の軽減や人員配置の最適化を図ることが可能です。

ただし、こうした効果を最大限に発揮するためには、RAGの特性を正しく理解し、適切な導入設計をすることが不可欠です。

この記事では、RAG構築に必要なステップと、運用を成功させるための重要なポイントを、事例を交えて徹底解説します。自社の業務にどのようにRAGを落とし込み、効果を最大化させるかを具体的にイメージできる内容になっています。

RAGとは？社内データを活かす「検索拡張生成」の基本

LLMの導入が進む中で、多くの企業が直面するのが「社内固有の情報をLLMに答えさせたい」というニーズです。これを解決する技術として、RAGが注目されています。

RAGの仕組み

RAG：Retrieval-Augmented Generation を直訳すると「検索により拡張された生成」という意味になります。通常、ChatGPT、GeminiなどのLLMは、学習済みの一般的な知識に基づいて回答を行いますが、学習していない社内規定や最新の製品情報については答えることができません。

RAGは、LLMに「検索機能」を組み合わせることでこの課題を解決します。ユーザーが質問をした際、システムはまず社内のデータベースから関連する情報を検索・取得します。そして、その取得した情報を「参考資料」としてLLMに渡し、「この資料に基づいて回答を作成してください」と指示を送ります。これにより、LLMは社内データを踏まえた正確な回答を生成しやすくなります。

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なぜ社内データ活用のためにRAGが必要なのか

ビジネスの場面においてRAGが必要とされている背景には、以下のような理由があります。

情報の分断化

マニュアルや資料などの社内データは部署ごとにバラバラに保存されていることが多く、目的の情報を探すだけでも時間がかかってしまうケースが発生しています。

RAGを活用すれば、分散した文書を横断的に検索し、内容の「意味」ベースで関連情報を自動抽出できます。部署ごとに管理された資料でも、まとめて参照できる点が大きなメリットです。

セキュリティ面の課題解決

Azure OpenAI Serviceなど、安全なLLM実行環境が整ったことで、企業は内部情報を外部に漏らすことなくAIに扱わせることが可能になりました。これにより「社内の規程・ナレッジ・専門資料もLLMで活用したい」というニーズが一気に高まっています。

ただし、これらの社内データをLLMに再学習させることはコストやメンテナンスの面で現実的ではないため、安全な環境で「社内データを検索し、参照させる」というRAGの仕組みが、最も効率的なアプローチとして選ばれるようになっています。

複雑な問い合わせの増加

単純なキーワードマッチングでは解決できない、ナレッジや企業固有の情報が必要な問い合わせへの対応ニーズが増加しています。

特に、契約条件の違いによる例外ルール、商品・サービスごとの細かな仕様差、担当者の属人的なノウハウなど、単純なキーワードマッチングでは判断できない“文脈理解”が問われる問い合わせが増加しています。

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AIの性能が上がり、セキュリティも安全になったことで、会社の重要なデータをAIに任せられる準備が整いつつあります。そのため企業は、 「どの業務ならRAGで効果が出るのか」「どのデータを検索対象にすべきか」といった判断が求められる段階に入っています。

RAGを活用する業務上の具体的メリット

RAGを導入することで、現場の業務はどのように変わるのでしょうか。機能面だけでなく、実務におけるメリットを解説します。

膨大なマニュアル・FAQからの即時回答

最も分かりやすいメリットは、情報検索にかかる時間の短縮です。数百ページに及ぶ規定集や技術仕様書の中から、人が該当箇所を探し出すには多くの時間がかかります。RAGを活用すれば、関連するページを瞬時に特定し、質問に対する回答として要約して提示します。これにより、情報の探索にかかる工数を大幅に削減し、業務全体の効率化を実現します。

キーワードに頼らず「意味」での検索が可能

従来の検索システムでは、検索キーワードと文書内の単語が一致しなければ検索にヒットしないことが多々ありました。しかし、RAGを活用することで言葉の意味や文脈から情報を探すことができます。

例えば、「PCが動かない」と検索した際、文書内に「パソコン」や「起動しない」という表現が使われていても、意味の関連性を基に適切なマニュアルを見つけ出します。さらに、取得した文書をLLMが読み込んで、ユーザーに分かりやすい言葉で回答を作成するため、検索精度と回答品質の両方を向上させることができ、問い合わせ対応の効率化にもつながります。

RAG実装に向けて自社で準備すべきこと

RAGは、適切なシステム構築とデータ整備があって初めて機能します。導入プロジェクトにおいて、特に情報システム部門やDX担当者が準備すべき事項を解説します。

回答の元となる「社内データ」の収集と整形

RAGの実装において最も重要かつ工数がかかるのが、データの前処理です。LLMは人間のように、乱雑なレイアウトのまま文書を理解することは得意ではありません。そのため、RAGの回答品質はこの前処理（データ整形）の精度に大きく依存しており、ここを丁寧に行うことが成功の前提条件になります。

例えば、多くの企業でよく利用されているPDFのデータを扱う際には以下の点に注意が必要です。

• 段組（カラム）の崩れ
  2段組みのレイアウトを単純に読み込むと、左の段と右の段の文章が一行ずつ混ざってしまい、文脈が崩壊することがあります。
• 表・グラフのデータ
  表組（テーブル）内の数値や項目名は、構造情報が失われると「ただの数字の羅列」になり、LLMが正しく解釈できなくなります。
• ヘッダー・フッターのノイズ
  全ページに共通して入っているコピーライト表記やページ番号などは、検索のノイズになるため削除処理が必要です。

こうした「見た目の構造」を維持したままテキスト化するには、高度なOCRツールやPDF解析エンジンの選定、あるいは人による修正作業が必要になるケースがあります。

さらに、古い規定や廃止済みマニュアルが混在していると誤回答の原因になるため、最新データへの更新ルールを整備することも重要です。

検索精度を左右する「ベクトル化」と「データベース」

データを集めた後は、システムが検索できる形に変換する必要があります。

• ベクトル化
  文章を、LLMが計算可能な「数値の羅列（ベクトル）」に変換する処理です。これにより、文章同士の意味的な近さを数値として比較できるようになります。
• ベクトルデータベース
  数値化されたデータを高速に検索するための専用データベースです。ここに社内データを格納し、ユーザーの質問と最も近いデータを瞬時に引き出せるようにします。

RAGの「検索精度」は、このベクトル化の質とデータベースの設計によって大きく左右されます。

失敗しないためのRAG活用・運用時の注意点

RAGを導入しても、期待した精度が出ないケースも存在します。失敗を避けるために、運用面で注意すべきポイントを押さえておきましょう。

データの質が回答精度を決める

文書の誤記・重複・矛盾が残っていると、LLMの生成精度が高かったとしても、誤った回答を返す原因になります。RAGは参照するデータの質に強く依存するため、回答精度が低いと感じた場合は、プロンプトの修正だけでなく、元データの見直しや整理・修正を行うことが解決への近道になります。

ハルシネーションへの対策と最新情報の管理

LLMは、稀に事実に基づかないもっともらしい回答（ハルシネーション）を生成することがあります。RAGはこのリスクを低減する技術ですが、参照データ自体が間違っていれば防げません。

対策として、回答に「参照元の文書名やページ数」を提示させるようにすると、ユーザーがファクトチェックを行うことができます。また、社内情報を常に最新かつ正しい状態に維持できる運用体制を確立しておくとよいでしょう。

「検索」と「生成」それぞれの調整（チューニング）

RAGの品質は、次の2つから構成されます。

• 検索精度：ユーザーの質問に対して、正しい情報を参照できているか？
• 生成精度：参照情報を元に、正しく要約・回答できているか？

RAGの回答品質は「検索で適切な情報を取得できるか」に大きく左右されるため、この2点を継続的にモニタリングし、必要に応じてを調整していくことが成功の鍵です。

RAG活用がもたらす具体的な業務改善例

RAGが適切に実装された場合、業務現場ではどのような変革が起きるのでしょうか。具体的な例をご紹介します。

ヘルプデスク・社内問い合わせの効率化

【導入前】
情シス部門や総務部門には、「VPNのつなぎ方が分からない」「交通費精算の手順は？」といった定型的な質問が多く、担当者が対応に追われていました。

【導入後】
RAGを組み込んだチャットボットが、社内Wikiやマニュアルを参照して即座に回答。URLや図解が含まれるドキュメントへのリンクも提示します。これにより、担当者は個別のトラブルシューティングなど、有人対応が必要なコア業務に集中できるようになりました。

カスタマーサポートの高度化（FAQ回答の精度向上）

【導入前】
オペレーターは、顧客からの問い合わせに対して複数のマニュアルや過去の対応履歴を検索し、回答を作成するのに時間がかかっていました。また、担当者によって知識量に差があり、回答品質がバラつく課題もありました。

【導入後】
RAGを活用したオペレーター支援ツールを導入。通話やチャットの内容に基づき、LLMが瞬時に最適な回答候補と根拠資料を画面に提示します。経験の浅いオペレーターでもベテランと同様の品質で回答できるようになり、保留時間の短縮と顧客満足度の向上を実現しました。

新入社員オンボーディングの効率化

【導入前】
新入社員は膨大なマニュアルから必要な情報を探し出すのが難しく、本来なら自己解決できる確認事項まで先輩社員に頼らざるを得ない状況でした。

【導入後】
業務専用のAIアシスタントを用意し、マニュアル全体をRAGで検索可能にしました。「この業務の承認フローはどうなっている？」とLLMに聞けば、規定に基づいた正しい手順を教えてくれるため、自己解決率が高まり、教育担当者の負担も軽減されました。

RAGの導入を成功させる近道は「RAG搭載ツール」の活用

RAGの構築にはデータのベクトル化やデータベースの選定、LLMとの連携開発など、高度な技術が必要です。これらをすべて自社開発で行うのは、コストと期間の面で大きなハードルとなります。

ゼロからの開発よりも「RAG対応チャットボット」がおすすめ

多くの企業にとって現実的な選択肢は、すでにRAG機能が実装されているチャットボットやAIエージェントツールの活用です。RAGに対応したツールを利用すれば、社内ドキュメント（PDF・Word など）を整備して管理画面にアップロードするだけで、比較的スムーズに回答生成を始められます。

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検索の「その先」まで見据えたツール選定が重要

RAGを導入する目的は、単なる情報検索ではなく、得られた情報を生かして業務をより早く・正確に進められるようにする点にあります。そのため、ツール選定においてはRAGによる検索機能だけでなく、検索結果をもとにどこまで業務プロセスを進められるのか、という観点が大切になります。

検索機能だけのツールでは、「回答を確認 → 別システムを開く → 手続きを行う」という作業が残り、実質的な業務負荷は大きく変わりません。

一方、API連携やタスク実行に対応したツールであれば、取得した情報をもとに設定変更や申請処理まで自動化できます。

DXの効果を最大化するためには、「どこまで業務プロセスを自動化できるか」を基準に、検索のその先まで見据えてツールを比較検討することが重要です。

RAG構築で社内データ活用の第一歩を

RAGは、LLMの持つポテンシャルを社内業務に適用し、生産性を大きく向上させるために有力なアプローチです。導入にはデータの整備や精度のチューニングといった課題もありますが、正しい手順で実装し、運用ルールを定めることで、社内に点在する膨大な情報を単に「探す」だけでなく、業務の現場で実際に使えるナレッジへと変換するための基盤となる技術です。

また、ナレッジ検索だけでなく、取得した情報を使って実際の業務を自動化したい場合には、RAGに加えて業務実行まで担えるAIツールが選択肢になります。

トゥモロー・ネットの「CAT.AI マルチAIエージェント for Chat」は、ナビゲーションAI、生成AI、オペレーショナルAIの3つの役割を持つAIが連携し、検索や回答生成に加えて、手続き・設定変更など別の業務が必要な場合でも、複数のAIエージェントが連携して処理を実行できる仕組みを備えています。複数のAIエージェントが連携することで、より複雑かつ高度な業務フローをシームレスに実行可能となり、業務効率化の幅が広がります。

複雑な業務フローの自動化や、ナレッジ検索から実務処理までをAI エージェントが連携して担う仕組みについて、CAT.AIがどのように実現するのか、ぜひ資料をダウンロードしてご確認ください。