第5回：なぜ今RAGが注目されているのか？

Hello there, ('ω')ノ

「生成AIブーム」の次に来るもの

2023年、ChatGPTの登場とともに、生成AIの活用が一気に加速しました。
社内のあちこちで「ChatGPTに聞いてみたら？」という会話が生まれたのを覚えている方も多いはずです。

でも今、ビジネスの現場では「ChatGPTだけでは物足りない」という空気も広がりつつあります。

社内の情報には答えてくれない
内容の正しさに不安がある
回答に根拠がない

この「3つのもやもや」に対応する新たな解決策──それが RAG（検索拡張型生成） です。

では、なぜ今このタイミングで、RAGがこれほど注目されているのでしょうか？

理由①：ChatGPTなどの「汎用型AI」に限界が見えてきた

生成AIのベースとなるLLM（大規模言語モデル）は、膨大なデータで訓練されています。
その反面、自社固有の情報や業界特有の文書には対応できません。

たとえば──

社内規定や業務マニュアル
契約書や申請書のテンプレート
過去の議事録やメールのやり取り

こうした非公開データを参照するには、RAGのような仕組みが不可欠です。

理由②：「データを活かすAI」へのニーズが高まっている

企業にはすでに膨大なデータ資産があります。

ファイルサーバーのマニュアル類
FAQや社内ポータルの情報
社員が作成したPowerPointやExcel資料

ところが実際には、「どこに何があるか分からない」「検索しても見つからない」という悩みが多くの現場で起きています。

📌 つまり「AIに新しいことを学ばせる」よりも
「社内の知識をきちんと使えるようにする」ことの方が今、重要になってきているのです。

その役割を担えるのが、RAGです。

理由③：RAGの技術が「使いやすく」なってきた

以前は、RAGの構築にはかなりの技術的ハードルがありました。

ベクトル化（埋め込み）の仕組みが難しい
ベクトルデータベースの導入に知識が必要
LLMとの連携やプロンプト設計も専門的だった

ところが現在では、以下のような開発ツールや支援フレームワークが整ってきています。

ツール名	特徴
LangChain	RAG開発用のオープンソースフレームワーク。多機能で拡張性高
LlamaIndex	ドキュメントの読み込みと検索処理に特化したツール
Chroma / FAISS	高速なベクトル検索を可能にするデータベース
Gradio / Streamlit	ユーザーインターフェースを簡単に作れるツール

これにより、技術者がいない中小企業でもRAGにトライしやすくなったのです。

【注目事例】各業界で広がるRAG活用の最前線

ここからは、実際にRAGがどのように使われているのか、業界別の事例を見てみましょう。

🏥 医療業界：最新文献と社内ナレッジで回答

膨大な論文・ガイドラインを事前に取り込み
医師や看護師の問い合わせに対し、エビデンス付きでAIが回答
「間違いが許されない分野」だからこそ、根拠が示せるRAGが重宝されている

📚 教育・研修分野：個人に合わせた教材を自動生成

社内研修用資料を読み込ませ、個人ごとに「理解度に合わせたQA」や「要約」を自動生成
教員や人材育成担当者の時間を大幅に削減

📞 カスタマーサポート：FAQ対応を一気に自動化

過去の対応履歴、マニュアル、製品仕様書などをAIに読み込ませ
顧客の質問に対して、過去事例を引用しながら正確に回答
対応品質が標準化され、新人でも即戦力に

💼 コンサル・法務・士業：過去の事例を“瞬時に検索”

過去の提案書、契約書、法律相談の記録などをベクトル化
新しい案件にも「類似事例をもとにした提案」が可能に
調査業務の工数を大幅に削減

未来視点：「マイAI」が当たり前の時代に

今後の展望として、RAGは「企業ごと」だけでなく、「個人ごとのAI体験」にも広がっていくと予想されます。