生成AIに自社データを活用する「RAG」とは？

生成AIは、文章作成や情報整理などさまざまな業務で活用が広がっています。その一方、企業で利用する場合、次のような課題もあります。

• ・AIが自社の情報を知らない
• ・社内資料を参照できない
• ・回答の正確性に不安がある

一般的な生成AIは、インターネット上の情報や学習データをもとに回答を生成します。
そのため企業のマニュアルや技術資料など、社内データを直接参照することはできません。
こうした課題を解決する技術として注目されているのが
RAG（Retrieval-Augmented Generation）です。
RAGとは、生成AIが外部データや社内データを検索し、その情報を参照して回答を生成する仕組みです。
この技術により企業は自社データを活用した企業専用AIを構築できるようになります。

RAGはRetrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略称です。
通常の生成AIは、学習済みデータをもとに回答を生成します。一方RAGでは、回答を生成する前に関連情報を検索します。検索された情報をAIが参照することで、より正確な回答を生成できます。つまりRAGは検索システムと生成AIを組み合わせたAI技術といえます。

企業には多くの知識が蓄積されています。

例えば

• ・技術マニュアル
• ・社内FAQ
• ・製品資料
• ・業務手順書

といった社内ナレッジです。

さらに企業によっては

• ・法規制情報
• ・技術文献
• ・業界データ
• ・専門資料

などの専門知識も重要になります。

RAGでは、こうした社内データや専門知識データを検索対象として登録することで、
AIがそれらの情報を参照しながら回答を生成できます。そのためRAGは、企業の知識を活用するAIシステムとして注目されています。

RAGは主に次の3つのステップで動作します。

• ① 情報検索
  ユーザーの質問に関連する情報をデータベースから検索します。
• ② 情報取得
  検索されたデータをAIが参照します。
• ③ 回答生成
  取得した情報をもとにAIが回答を生成します。
  この仕組みにより、生成AIはより信頼性の高い回答を生成できるようになります。

RAGはさまざまな業務で活用されています。

• ・社内問い合わせ対応
  社内マニュアルやFAQを検索し、AIが回答します。
• ・カスタマーサポート
  製品マニュアルや技術資料を参照して回答します。
• ・ナレッジ検索
  大量の社内ドキュメントから必要な情報をAIが提示します。

このようにRAGは企業データを活用するAI基盤として利用されています。

生成AIを企業で活用する際には、自社データや専門知識をAIが利用できるかどうかが重要になります。
RAGは、社内データや外部情報を検索しながら回答を生成することで生成AIの精度と実用性を高める技術です。そのためRAGは自社データを活用した企業専用AIを実現する基本技術として、多くの企業で活用が進んでいます。
今後、企業の生成AI活用ではRAGを活用したAIシステムの導入が重要なテーマになると考えられます。