Hello there, ('ω')ノ
はじめに：生成AIってもう当たり前？
ここ数年で、「ChatGPT」や「Bing AI」など、生成AI（Generative AI）という言葉を耳にする機会がぐんと増えました。
「AIに文章を作ってもらった」「会議の議事録を自動で要約した」そんな体験をした方もいるかもしれません。
実際、文章生成や要約、プログラムのコード補助など、AIが“コンテンツを生み出す”領域では目覚ましい進化が起こっています。
こうした流れは、企業活動にもすでに入り込み始めています。
でも……こう思ったことはありませんか？
- 「ChatGPTに聞いても、会社のことは答えてくれない」
- 「自社のドキュメントを参照して答えてほしいのに」
- 「最新の情報に基づいて回答してくれるの？」
そんな“物足りなさ”を解消する新技術が、今回ご紹介する 「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」 です。
なぜ「生成AIだけ」では限界があるのか？
ChatGPTのような生成AIは、過去に学習したデータ（訓練データ）を元に回答を生成しています。
そのため、以下のようなケースでは、どうしても精度や信頼性に限界があります。
- 企業ごとの内部データ（契約書、業務マニュアル、社内FAQなど）を含まない
- 最新のニュースや研究には対応できない
- 専門的すぎる内容には弱い
つまり、いくら優れたAIでも、「知っていること」しか話せないのです。
RAGとは？社内の知識をAIの“脳”にプラスする技術
そこで登場したのが RAG（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）です。
直訳すると「検索拡張型生成」と呼ばれますが、もっと簡単にいうと、
「AIの“答え”を、あなたの会社のデータをもとに生成させる技術」
です。
RAGは、以下のような2つの仕組みを組み合わせています。
| 機能 | 役割 |
|---|---|
| 🔍 検索（Retrieval） | 社内のPDFや文書などから、関連情報を探す |
| ✍️ 生成（Generation） | LLM（例：ChatGPT）が、見つけた情報をもとに回答を作る |
つまり、社内データにアクセスできる「AIコンシェルジュ」のような存在を作ることができるのです。
RAGで何ができるようになるのか？
RAGを活用することで、こんな業務が変わっていきます。
- ✅ 社内ヘルプデスクに質問 → 社内マニュアルから即答
- ✅ 契約書や技術資料を調査 → ポイントだけ要約してもらう
- ✅ 専門用語の意味を確認 → 社内定義に基づいた説明が返ってくる
- ✅ 社員向けQ&A → 過去の事例に基づいた回答を自動生成
これまで人が手作業で調べていたことを、AIが的確に・素早く返してくれるようになります。
「AI＋自社データ」の組み合わせが鍵
ChatGPTだけでは実現できなかった、「自社に特化した回答」や「情報の根拠付きの回答」が、RAGによって可能になります。
今後、企業が生成AIを本格的に活用するうえで、
「社内データ × 生成AI」＝ RAGが不可欠な組み合わせになる
と言っても過言ではありません。
まとめ：RAGで始まる、次のAI時代
- 生成AIはすでに身近になりつつある
- しかし“汎用AI”には、自社の情報を答える力はない
- それを補う技術が「RAG」＝検索＋生成の組み合わせ
- RAGで業務の「質問→回答」が大きく変わる
- AI活用の本質は「知識の活用」にあり、RAGはその鍵
Best regards, (^^ゞ
