AIの答えをもっと正確に！ RAG（検索拡張生成）入門
ChatGPTのような生成AIを使ったとき、こんな経験はありませんか？
- 答えは自然だけど、事実と違っていた
- 最新の情報が反映されていなかった
- 社内ルールに沿わない説明が返ってきた
実はAIがこうした「うっかり間違い」をするのは珍しくありません。
この現象は ハルシネーション と呼ばれます。
そこで注目されているのが、RAG（ラグ：検索拡張生成） という仕組みです。
RAGとは？
RAGは”Retrieval-Augmented Generation”の略で、直訳すると「検索拡張生成」です。
仕組みはシンプルです。
- AIが答える前に、まず関連する資料（FAQ、マニュアル、記事など）を検索する
- 検索結果を参考にして、AIが回答を生成する
つまりAIが「自分の頭だけで考える」のではなく、必要な情報を調べながら答えるイメージです。
なぜRAGが大事？
最新情報を反映できる
AIは学習時点の知識しか持っていませんが、RAGなら新しい情報を取り込めます。
正確さが増す
根拠となる資料を参照するため、誤った情報を減らせます。
自分専用にできる
社内規程や自社サービスのFAQを組み込めば、オリジナルの答えを返せます。
活用のイメージ
社内サポート
社員：「有給休暇はどう申請しますか？」
→ AIが社内ポータルを検索 → 簡潔に手順を回答
顧客対応
顧客：「商品の返品はできますか？」
→ FAQを検索 → AIが条件や手順をわかりやすく説明
営業提案
営業担当：「過去の提案例をもとに新しい提案を作って」
→ 過去資料を検索 → AIが要点をまとめた提案文を生成
まとめ
RAGを使うと、AIは「ただの会話相手」から、信頼できるアシスタントに進化します。
「AIの答えがちょっと不安…」という人ほど、RAGを知ると安心できるはずです。
次にAIを試すときは、「どんな情報を参照しているか？」を意識してみてください。
