RAGとは何か
RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）は、生成AIの弱点である「ハルシネーション（事実誤認）」や「最新情報の欠如」を克服する画期的な技術として、2025年現在、企業のAI活用において最も注目されている手法の一つです。
RAGの基本的な仕組みは、まず外部のデータベースや文書から関連情報を「検索」し、その情報を参照しながらLLM（大規模言語モデル）が回答を「生成」するという2段階のプロセスです。従来の生成AIは学習済みのデータのみに依存していましたが、RAGは必要に応じて外部知識を参照できるため、常に最新かつ正確な情報に基づいた回答が可能になります。
中小企業での実践的活用例
中小企業にとって、RAGは社内の膨大な資料やマニュアルを有効活用する強力なツールです。例えば、社内FAQシステムでは、過去の問い合わせ履歴や社内規程を参照しながら、従業員の質問に即座に回答できます。
LINEヤフーの事例
LINEヤフー株式会社では、RAGを活用した社内情報検索システム「SeekAI」を全従業員に導入し、年間70～80万時間の削減を目標に掲げています。社内規程やコーディング時の技術スタック、コミュニケーション履歴などを効率的に検索でき、確認・問い合わせ時間を大幅に短縮しています。
楽天市場とAGCの活用事例
楽天市場では、RMS AIアシスタントにRAGを実装し、商品説明文の自動生成を実現しました。製造業のAGCでは「ChatAGC」にRAG機能を拡張し、過去のトラブル情報を活用することで技術継承の効率化を図っています。
導入コストと実装方法
RAGの導入コストは、従来のファインチューニング（モデルの再学習）と比較して大幅に低く抑えられます。ファインチューニングには高額な計算リソースと専門知識が必要ですが、RAGは既存のLLMに検索機能を追加するだけで実装できるため、中小企業でも比較的容易に導入可能です。
実装に使用されるツール
具体的な実装には、LangChainやLlamaIndexといったフレームワークが活用されます。データベースとしては、ChromaDBやPineconeなどのベクトルデータベースが使用され、文書をベクトル化して高速な検索を実現します。クラウドベンダー各社もRAG機能を提供しており、技術的なハードルはさらに下がっています。
精度向上のポイント
RAGの精度を高めるためには、適切なデータ準備が不可欠です。以下のポイントに注意しましょう：
- 社内文書の整理・統一： データの品質がAIの回答精度に直結します
- メタデータの付与： 文書の分類や検索性を向上させます
- 定期的な更新： 最新情報を維持することでハルシネーションを防ぎます
- セマンティック検索： キーワード検索だけでなく、意味的な関連性も考慮します
まとめ
RAGは低コストで高効果という特徴から、今後多くのビジネスシーンで広まっていく可能性が高く、特に限られたリソースで成果を出したい中小・中堅企業にこそ、導入検討の価値があります。
社内の膨大な知識を活かしながら、最新かつ正確な情報に基づいたAI活用を実現するRAG技術は、2025年以降の企業競争力を左右する重要な要素となるでしょう。
