Hello there, ('ω')ノ
「RAGだけじゃ、あと一歩足りない気がする…」
RAG(検索拡張型生成)は、社内データを活かして“聞かれたことに根拠をもって答える”ことが得意な仕組みです。
一方で、こんな要望も出てきていませんか?
- 「自動でレポートをまとめてくれないかな」
- 「質問が曖昧でも意図をくんで動いてくれたらいいのに」
- 「タスクを段階的に進められるAIにしたい」
そんなときに力を発揮するのが、AIエージェント × RAGの組み合わせです!
💡 AIエージェントとは?
AIエージェントとは、指示を受けて「目的達成のために一連の思考・行動を行うAI」のことです。
たとえば:
「営業会議のために、過去3カ月分の売上推移と問い合わせ傾向を分析してレポートにして」
➡ 普通のRAGだと「売上の推移は…」「問い合わせ内容は…」と1問1答になりますが、
AIエージェントなら、これらのサブタスクを自動で分解し、複数回の検索と生成を繰り返して最終成果を出すことができます。
🧠 RAG × AIエージェントでできること
活用例 | 処理の流れ |
---|---|
✅ 複雑なレポート作成 | 要素分解 → RAGで情報取得 → 統合して生成 |
✅ ワークフローの自動化 | タスクを段階的に処理し、次の指示を判断して進める |
✅ 不明点の自己補完 | 「情報が足りない」と判断すれば自動で再検索 |
✅ マルチステップ対話 | ユーザーの曖昧な依頼にも対話しながら目的達成を目指す |
🛠 実装の基本構成(ざっくり)
✅ ① エージェントの「目標」設定
例:あなたは営業部のサポートAIです。 目標は、過去3カ月の営業活動をまとめたレポートを作成することです。
✅ ② ツール群の用意(RAG検索機能、計算、出力など)
RAGTool
: 意味検索 → 情報取得 → コンテキスト返却WriteTool
: 結果をレポート形式に整形AskTool
: 必要に応じてユーザーに確認
✅ ③ 思考・行動ループ(Reasoning → Action → Observation)
1. 売上推移の情報を探す(RAGTool) 2. 問い合わせ内容の傾向を調べる(RAGTool) 3. レポート形式でまとめる(WriteTool) 4. ユーザーに内容を確認(AskTool)
➡ LangChainやAutoGPT、CrewAI、Autogen などで構築可能!
🧭 社内業務への応用アイデア
業務 | 活用イメージ |
---|---|
レポート作成 | 部門別に毎月のKPIを取得 → 要約 → レポート生成 |
ナレッジ統合 | 複数の規程やFAQから共通ルールを自動で見つける |
社内問い合わせ対応 | 「◯◯って何?」に対して、複数文書から最も適切な回答を組み立て |
分析業務 | 過去のトレンド・異常値・改善点をピックアップして報告書に |
✅ 導入時のコツと注意点
観点 | コツ |
---|---|
タスクの定義 | 「ゴール」が明確な業務からスタートすると効果を実感しやすい |
ステップの制御 | 無限ループや暴走防止にステップ数制限を設ける |
エラー対応 | 「情報が足りない場合はユーザーに確認する」などのルールを組み込む |
ログの確認 | 推論経過(reasoning log)を記録して改善材料に! |
🎯 エージェント+RAGは「考えるAI」をつくる第一歩
- RAGだけでは対応が難しい“マルチステップ思考”や“柔軟な対応”が可能に
- ただ答えるのではなく、目的に向かって判断・実行できるAI体験を実現
- 「指示されたことに加えて+αで提案するAI」に進化!
まとめ:AIが“動ける”ようになると、業務が一気に変わる!
- AIエージェントとRAGを組み合わせることで、業務の“補助”から“実行”へステップアップ
- ユーザーの指示を理解 → 情報を集める(RAG)→ 判断して出力
- 小さく始めて、人がやっていた複雑な処理の自動化に挑戦してみましょう!
Best regards, (^^ゞ