Hello there, ('ω')ノ
「生成AIが答えられないこと」がある？
前回の記事では、ChatGPTのような生成AIの活用が進む一方で、「社内の情報には答えられない」という課題についてお話ししました。
たとえば、こんなケースを想像してみてください。
🔸 営業担当が「A社との過去のやり取り」を調べたい
🔸 経理担当が「支払いフローの詳細」を確認したい
🔸 法務部が「過去の契約条件の例」を探している
でもChatGPTに聞いても「その情報はわかりません」と返ってくる……。
それもそのはず。ChatGPTは社内情報を知らないのです。
では、どうすればAIに社内情報を教えられるのでしょうか？
そのカギを握るのが、RAG（検索拡張型生成）という仕組みです。
RAG（検索拡張型生成）って何？
RAGは、英語で Retrieval-Augmented Generation の略です。
言葉だけ聞くと難しそうですが、役割はとてもシンプル。
AI（ChatGPTなど）に社内データを渡して、より正確で自社に合った回答をさせる技術
です。
つまり、「ChatGPTが自社の知識をもとに答える」状態を作るための仕組みがRAGなんです。
どんな仕組みになっているの？
RAGは、以下のような2段構えの処理をしています。
① Retrieval（検索）
社内にあるファイル（PDF、Word、Excel、Wikiなど）をAIが検索できるようにあらかじめ「ベクトル化」という処理をして、意味に基づいて関連情報を探すステップです。
たとえば、「経費申請の手順って？」という質問に対して、経費マニュアルの中から該当部分を見つけ出してくれます。
② Generation（生成）
見つけた情報を、ChatGPTのような生成AIに渡して、「◯◯についてわかりやすく説明して」と依頼します。
その結果、社内文書に基づいた回答が生成されるという流れです。
実際のイメージ図
ユーザーの質問 ↓ 社内データから該当情報を検索（Retrieval） ↓ 検索結果を元に文章を生成（Generation） ↓ ▶ 社内データに基づいた答えが返ってくる！
このように、RAGは「社内データを頭に入れたChatGPT」を作るための構成技術だと言えます。
RAGのすごいところ
✅ 1. 社内ドキュメントを“読み込む”AIが作れる
・WordやPDFなどの社内資料をそのまま読み込ませることが可能
・「Aさんに聞かないとわからない」をAIに代替
✅ 2. 最新の情報にも対応できる
・AIが学習していない新しい法律や社内方針などもすぐ反映可能
・再学習（ファインチューニング）より低コスト
✅ 3. 回答の「根拠」を提示できる
・「この情報はこの文書のここから来ています」と出典付き回答が可能
・社内の信頼性向上、業務効率化にも寄与
「RAG」と「普通の生成AI」は何が違う？
| 特徴 | 普通の生成AI（ChatGPTなど） | RAGを使ったAI |
|---|---|---|
| 知っていること | 訓練データのみ（社外情報中心） | 社内データも含めて検索可能 |
| 回答の根拠 | 基本的に提示されない | 出典付きで回答可能 |
| カスタマイズ性 | 低い | 非常に高い（部署・役割別に可能） |
社内活用の具体例
| 部門 | 活用例 |
|---|---|
| 営業 | 過去の提案書・事例集から即時検索 |
| 人事 | 就業規則・福利厚生についてのQ&A対応 |
| 情報システム | システム手順書をもとに社内問い合わせに回答 |
| 経営企画 | 社内報告資料を要約して意思決定を支援 |
まとめ：RAGは“社内AI活用”の入り口
- RAGは「社内情報 × 生成AI」のベストな連携方法
- ChatGPTが“自社のこと”を理解してくれるようになる
- 回答の正確性・再現性・信頼性が格段にアップ
- 情報共有の壁を壊し、業務効率が飛躍的に向上する可能性
Best regards, (^^ゞ
