AI辞典 / AI用語
RAG（検索拡張生成）とは？
読み方：ラグ
結論
RAGとは、AIが回答する前に“自社の資料やデータベース”を検索して、その内容をもとに答える仕組みです。社内の正しい情報に基づいたAI回答を作れます。
RAG（検索拡張生成）の概要
RAG（Retrieval-Augmented Generation＝検索拡張生成）は、生成AIに自社マニュアル・FAQ・商品情報などを参照させて回答させる技術です。AIの“思いつき”ではなく、用意した資料に基づいて答えさせられます。
特徴
- ✓自社の資料を参照して回答できる
- ✓最新・社内情報に対応しやすい
- ✓根拠のある回答を作りやすい
メリット
- ✓社内専用のAI相談窓口を作れる
- ✓問い合わせ対応を自動化できる
- ✓情報の更新が反映しやすい
デメリット・注意点
- ✓資料の整備・設定に手間がかかる
- ✓構築には専門的な作業が必要
使い方（かんたん3ステップ）
- 参照させたい資料を用意する
- AIが検索できる形に取り込む
- 質問→資料検索→回答の仕組みを作る
活用例
- ✓社内マニュアルに答えるAI窓口
- ✓商品FAQの自動応答
- ✓問い合わせ対応の効率化
料金の目安
仕組みの規模により異なります。まずは無料相談で適した形をご提案します。
他のAIとの比較
通常のChatGPTは一般知識で答えますが、RAGは“自社の情報”に基づいて答えられるのが違いです。
よくある質問
Q. RAGは何がうれしいの？
自社のマニュアルやFAQに基づいてAIが答えられるので、社内向け・顧客向けの正確な自動応答が作れます。
Q. 難しそうですが導入できますか？
目的に合わせて小さく始められます。何を答えさせたいかが決まれば設計できますので、まずはご相談ください。