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RAGとは？社内資料を参照させて回答精度を上げる仕組みをやさしく解説

「自社のことは答えられないの？」と言われたとき

AIに自社サービスの仕様を聞いたら、まったく見当違いの答えが返ってきた。 当然です。AIは自社の社内資料を読んだことがないからです。「うちの製品のことを答えられるようにして」と言われて困った——そんなときに出てくるのがRAGです。

RAGとは？ひとことで言うと

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、ざっくり言うと、AIに答えさせる前に、社内のマニュアルや資料の中から関係しそうな部分を探し出して一緒に渡し、それをもとに答えてもらう仕組みです。 たとえるなら、試験の前に「この資料を見ながら答えていいよ」とカンニングペーパーを渡してあげるイメージです。AI自身を作り替えるのではなく、答えるときに手元の資料を参照させる、という発想です。

AIに答えさせる前に社内資料の関係しそうな部分を探して一緒に渡すRAGを、試験で参照可の資料を見ながら答える様子にたとえたイラスト
RAGは「資料を見ながら答えていいよ」。社内資料の関係箇所を探して渡し、それをもとに答えてもらう仕組み

開発現場ではどこで使う？

「AIにうちの情報を扱わせたい」という要望は、多くがこのRAGの出番になります。

なぜ大事なのか

AIは、自分が知らないことでも、それらしい答えを作ってしまうことがあります。RAGで信頼できる資料を渡しておくと、その資料に沿って答えやすくなり、的外れな回答が減りやすくなります。 また、答えの根拠となった資料の場所も示せるため、「なぜそう答えたのか」を確認しやすくなります。これは社内導入の安心材料になります。

具体例で見る

「有給は入社何ヶ月で付与される？」と社員が聞いたとします。 RAGがない場合、AISは一般論やそれらしい数字を答えてしまうかもしれません。RASがある場合、まず自社の就業規則から該当箇所を探し、その内容をもとに答えます。会社ごとに違うルールでも、自社の資料に沿った回答に近づけられます。

つまり現場では？

RAGを使うということは、AIに「想像で答えず、まずこの資料を見て答えてね」とお願いする仕組みを足すことです。AIそのものを作り替えるより手軽に始められる、という点が現場では効いてきます。

知らないとどう困る？

RAGという選択肢を知らないと、「自社のことを答えさせたい＝AIを一から学習させ直さないといけない」と思い込み、必要以上に大がかりな話にしてしまうことがあります。 多くの場合、資料を参照させるRAGのほうが手軽で、更新も楽です。選択肢を知っているだけで、現実的な進め方を選びやすくなります。

よくある勘違い

明日やるならこれ

「AIにうちの情報を答えさせたい」という要望が来ているなら、まず対象にしたい資料を1種類だけ選んで、「これをそのまま読ませたら答えられそうか」を頭の中で試してみましょう。手元の資料で答えられる範囲を見極めるのが、RAG検討の第一歩です。

ひとことで言うと

RAGとは、社内資料をAIに参照させて、自社のことを答えられるようにする仕組みです。

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