技術解説7分で読める2025-04-25
RAGとは何か——なぜ企業のAI導入で注目されているのか
社内データとAIを連携させるRAG技術の仕組みと、ビジネスへの具体的な適用シナリオをわかりやすく解説します。
RAG社内AIハルシネーション
RAGとは
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、AIが回答を生成する前に外部データベースから関連情報を検索し、その情報を参照して回答を生成する技術です。
なぜRAGが必要か
通常のLLM（ChatGPTなど）は、学習データのカットオフ日以降の情報を知らず、社内固有の情報も持っていません。そのためハルシネーション（誤った情報の生成）が起こります。
RAGを使うと：
- 最新の社内規程を参照して回答できる
- 自社製品の仕様書に基づいてサポート対応できる
- 事実に基づいた回答でハルシネーションを低減できる
RAGの仕組み（3ステップ）
- インデックス作成: 社内文書をエンベディング（数値ベクトル）に変換してベクトルDBに格納
- 検索: ユーザーの質問と意味的に近い文書をベクトルDBから取得
- 生成: 取得した文書をコンテキストとしてLLMに渡し、根拠に基づいた回答を生成
活用シナリオ
社内FAQチャットボット: 就業規則・経費精算規程・IT利用ポリシーなどをRAGで参照し、従業員の問い合わせに自動回答。
製品サポートAI: 製品マニュアル・FAQ・過去の問い合わせ履歴をRAGで検索し、顧客対応を自動化。
法務・コンプライアンス: 法令・ガイドライン・社内規程を参照した契約書レビュー支援。
導入のハードル
RAGの導入にはシステム構築が必要で、エンジニアリングの知識が求められます。一方、NotionAI・Confluenceなどの既製品も増えており、ノーコードで試せる選択肢も増えています。