RAGは、LLM（大規模言語モデル）が回答を生成する前に社内文書や外部データを検索し、その情報をもとに回答を生成する手法です。具体的には、ユーザーの質問に対して、生成AIが回答する前に外部データベースや社内文書などを検索し、取得した情報を回答生成に利用します。日本語では「検索拡張生成」などと訳されるこの技術により、生成AIによる回答の精度は高まり、さまざまな業務の効率化を促進できます。

通常、生成AIに新たな知識をインプットするには、専用の学習データを用意し、一定の時間をかけて追加学習を行う必要がありますが、RAGを使用すれば、追加学習のステップを省略することもできます。生成AIに質問をする際に、その質問に関連する情報を同時に提供することで、その情報にもとづいた適切な回答を導き出すことができるのです。

たとえば「本日の社員食堂のおすすめを教えてほしい」と生成AIに聞いても、そもそも自社の社員食堂のメニューを知らない生成AIには回答できません。そこでRAGでは、生成AIに質問する際、同時に社員食堂のメニューのデータを渡します。こうすることで、生成AIが独自情報を踏まえた回答を行えるようになります。社内規程、業務マニュアル、製品資料、FAQ、過去の対応履歴などを検索対象にすることで、自社固有の情報を踏まえた回答が可能になります。

なぜRAGという仕組みが必要なのでしょうか。以下でその理由を解説します。

生成AIは、さまざまな用途に利用できる技術ではありますが、すべての業務にそのまま適用できるわけではありません。用途のタイプに応じて向き不向きがあります。たとえば、文章の作成や要約、翻訳などの言語処理や、プログラミングにおけるコードの自動生成、スプレッドシートで利用できる関数の作成など、「インターネット上でやり方を収集して学習できる一般的な作業」は、生成AIが得意とする領域です。

一方で、独自の規程や業務ルールなどにもとづいた社内作業に関することは、そのままでは生成AIでの対応は困難です。当然ながら、生成AIは社内業務を進めるために必要となるルールなどを理解していません。

業務情報を生成AIで活用するには、社内文書などの必要な情報を参照できるようにするだけでなく、機密情報の取り扱いを定め、部門・役職ごとに閲覧権限を設定し、利用者が参照を許可された情報だけを回答に反映させる必要があります。日常的に処理している業務の多くは、自社の規程やルールなどにもとづいて行われるものではないでしょうか。経理や総務などのバックオフィス部門の業務や、営業・マーケティング部門における社内処理など、多くの業務は社内の業務ルールや業務プロセスに準ずる必要があります。このような業務にも生成AIを適用できれば、生成AIのユースケースが広がり、幅広い業務の効率化を実現できます。

RAGにより、社内情報などの独自情報を生成AIにインプットし、与えた情報を踏まえて回答を出力させます。これにより、たとえば社内規程にもとづいた業務の進め方に関する質問など、これまで生成AIでは対応できなかったユースケースもカバーできるようになります。

ちなみに、利用時に社内情報を生成AIにインプットするのではなく、事前に生成AIに社内情報を追加学習させておくことでも、同様の処理が可能になります。この手法をファインチューニング（Fine-tuning）と呼びます。ただし、ファインチューニングを行うには、追加学習のために一定の時間やコストをかける必要があります。

用途や目的によってはファインチューニングの方が適しているケースもありますが、手軽に独自情報を生成AIにインプットさせることができるのはRAGのメリットの1つです。回答とあわせて参照元を表示できれば、利用者は回答の妥当性を確認しながら業務に利用できます。ただし、RAGを業務で利用するには、検索対象となる文書や情報への参照権限、回答根拠の提示方法をあらかじめ設計することが重要です。

RAGを理解するには、従来の生成AIやファインチューニング、ベクトル検索との違いを整理する必要があります。これらは競合する概念ではなく、目的や役割が異なります。業務で生成AIを利用する場合は、どの課題に対してどの技術を使うのかを見極めることが重要です。

従来の生成AIは、主に学習済みデータをもとに回答を生成します。そのため、学習データに含まれていない最新情報や、企業ごとに異なる社内規程、業務マニュアル、製品情報を回答に反映することは得意ではありません。

一方、RAGは質問に応じて外部の情報源を検索し、その検索結果を回答生成に利用します。これにより、社内文書や最新情報を回答に反映しやすくなります。

ファインチューニングは、追加の学習データを使ってAIモデルを調整する方法です。特定の出力形式や専門領域に合わせやすい一方で、学習データの準備や更新の手間がかかります。

RAGはAIモデルを再学習させるのではなく、質問に応じて必要な情報を検索し、その検索結果を回答生成に利用します。頻繁に更新される社内文書や、参照元を確認しながら利用したい業務では、RAGが有効な選択肢になります。

ベクトル検索は、文章や文書を数値のベクトルに変換し、意味の近さをもとに関連文書を探す検索技術です。完全に同じキーワードが含まれていなくても、質問内容に近い文書を見つけやすくなります。

セマンティック検索は、入力された言葉の表面的な一致ではなく、質問の意味や意図を踏まえて検索する考え方です。セマンティック検索を実現する手段の1つとして、ベクトル検索や自然言語処理、LLMを組み合わせることがあります。

RAGでは、こうした検索技術を使って関連文書を取得し、その情報を生成AIの回答作成に利用します。ただし、ベクトル検索を導入すればRAGの精度が自動的に高まるわけではありません。文書の分割方法、メタデータ（ファイル名、作成者、作成日、保存先などの属性情報）、古い文書の整理、検索ログをもとにした改善なども、回答品質に影響します。

RAGはどのような仕組みで動作するのでしょうか。ここでは、検索用データベースとアプリケーションの構築から、ユーザーの問い合わせに応じて生成AIが回答を作成し、ユーザーへ出力するまでの流れを説明します。

事前準備として、自社の規程に関する資料や業務マニュアルなどの独自情報を格納した検索用データベースを構築し、ユーザーの質問内容に関連した独自情報を抽出するための検索機能を用意しておきます。また、ユーザーからの質問を受け付け、検索用データベースと生成AIそれぞれと連携して、RAGの処理を実現するアプリケーションを用意します。

4-1で検索用データベースとアプリケーションを準備したら、RAGは次の4段階で処理します。

以上が、RAGを用いた生成AI活用の一連のプロセスです。

では、RAGは具体的にどのような場面で利用できるのでしょうか。主な活用例を紹介します。社内問い合わせ、カスタマーサポートのような業務に加え、製造業や金融・保険業のように文書量や権限管理が課題になりやすい業界でも活用を検討できます。以下では、業務別・業界別に整理して紹介します。

RAGを利用して、社内規程や業務マニュアル・ITシステムのトラブルシューティングなどを手軽に調べられる社内向けサービスを構築できます。一般的に、大企業では規程や業務マニュアルをはじめとする多くのドキュメントが存在するため、目的のドキュメントを探すだけでも時間がかかることがあります。特に新入社員や転職してきたばかりの従業員にとっては、欲しい情報がなかなか見つからず苦労する場面が多いのではないでしょうか。

RAGを活用したAIチャットボットサービスにより、手軽に社内情報を検索する仕組みを構築することで、こうした課題を解決できます。回答とあわせて社内規程や業務マニュアル、FAQの参照元を表示できれば、利用者は内容を確認しながら業務を進めやすくなります。

RAGを用いて自社の製品やサービスに関する情報をインプットすることで、カスタマーサポートでの顧客対応に生成AIを活用できます。回答品質を維持するには、FAQや製品資料を定期的に更新し、古い情報を参照しないように管理することが重要です。近年、コールセンターやコンタクトセンターでは人手不足が重大な課題となっています。そこで、定型的なサポート内容についてはRAGを用いた生成AIに一任し、AIでは処理しきれないイレギュラーな対応などに限定してオペレーターがサポートを行うように設計すれば、入電数を削減できます。RAGの活用は、コールセンター・コンタクトセンターの人手不足問題の解決につながります。

製造業では、設計資料、点検記録、過去のトラブル事例、品質管理に関する文書など、業務に必要な情報が多く存在します。RAGを活用すると、担当者が過去資料を探す時間を減らし、点検・確認作業や技術継承に必要な情報へアクセスしやすくなります。

たとえば、設備の点検時に過去の類似トラブルや対応履歴を参照したり、設計変更時に関連する仕様書や過去資料を確認したりする用途が考えられます。

金融・保険業では、社内規程、商品説明資料、手続きマニュアル、問い合わせ履歴など、正確性や機密性が求められる情報を扱います。RAGを活用する場合は、回答精度だけでなく、最新の文書を検索対象にすること、回答の根拠を確認できること、利用者の権限に応じて参照できる文書を制御することが重要です。

誤った情報や古い文書をもとに回答すると、顧客対応や法令・社内ルールに関わる判断へ影響する可能性があります。そのため、検索対象文書の管理方法や利用ルール、回答と参照元の確認方法を含めて設計する必要があります。

RAGは、社内文書を検索対象にしてもすぐに十分な回答が得られるというものではありません。導入時には、検索対象の文書が多過ぎて必要な情報にたどり着けない、古い文書や重複文書を参照してしまう、部署ごとの閲覧権限を回答に反映できない、回答の根拠がわからず業務判断に使いにくい、といった問題が生じることがあります。

RAGは生成AIに独自情報を手軽に与える手法ですが、社内規程などのドキュメントを読み込ませるだけでは、十分な精度が得られない場合もあります。高精度の回答生成を求める場合、ユーザーが入力した内容を踏まえてデータベースを検索し、いかに関連性の高い情報を特定できるかが重要です。これには検索用データベースの高い検索精度が不可欠です。

メタデータの活用やセマンティック検索の活用など、検索精度を高めるための手法はさまざまです。しかし、RAGを効果的に利用するには、まずはデータベースの検索精度が重要である点を理解しましょう。

RAGでは、検索結果を生成AIの回答に利用します。そのため、利用者に閲覧権限がない文書が検索結果に含まれると、本来参照できない情報が回答に反映されるリスクがあります。部署、役職、プロジェクトごとの権限を維持したまま検索できるかを確認する必要があります。

RAGでは、質問内容と独自情報を合わせて生成AIに入力しますが、生成AIに読み込ませる独自情報の多くは、社外秘、部外秘などに指定される機密性の高いものです。これらの情報が流出しないよう、RAGの利用にあたってはセキュリティに最大限の注意を払わなければなりません。

利用する生成AIや選択するプランによっては、入力された情報が生成AIの再学習に利用されると規定されているものもあります。このような規約を掲げた生成AIサービスを使用してしまうと、独自の機密情報が生成AIの再学習に利用され、ほかの利用者への回答として出力されることで、外部に漏洩するリスクがあります。こうした事態を防ぐため、利用規約を十分に確認・理解したうえで生成AIのサービスやプランを選択する必要があります。

企業で利用するRAGを選ぶ際は、生成AIの回答性能だけでなく、社内情報を安全に検索・活用できるかを確認する必要があります。特に、検索精度、大規模文書への対応、閲覧権限を考慮した回答制御、回答の参照元表示、既存システムとの連携、導入後の運用改善は重要な確認項目です。

これらを確認したうえで、自社の目的や利用シーンに合わせてRAGを選びます。

社内文書が多い企業では、文書量が増えても必要な情報を探しやすいかを確認する必要があります。キーワード検索、ベクトル検索、メタデータ検索などを組み合わせ、質問に対して関連性の高い文書を取得できるかが重要です。

機密情報を扱う企業では、利用者ごとの検索結果や回答に適切に反映できるかを確認する必要があります。部署や役職によって参照できる文書が異なる場合、権限情報を反映できるRAGを選ぶことが重要です。

RAGの回答品質は、使用するLLMだけでなく、検索対象となる文書の品質や検索方法にも左右されます。古い文書や重複文書が多い場合や、文書の分割方法、検索条件が適切でない場合は、必要な情報を取得できず、回答精度が低下することがあります。

ベンダーを選ぶ際は、システムを提供するだけでなく、検索対象データの選定・整理、文書の分割方法、検索精度の評価、回答結果の分析まで支援できるかを確認します。PoC（Proof of Concept）の結果をもとに検索方法やデータを調整し、本番稼働後も継続的に検索精度や回答精度を改善できる体制があるかも重要な判断基準です。

「Alli LLM App Market」は、生成AIを企業で簡単に利用するための環境をオールインワンで提供します。「Alli LLM App Market」では、生成AIをさまざまな業務で活用できるメニューを、生成AIから有効な回答を得るためのノウハウが詰まったプロンプトとともに提供しています。

また独自のRAGシステムにより、表形式を含むドキュメントも高精度で検索して生成AIにインプットできたり、RAGによる回答結果に対してフィードバックを与えて段階的に精度を高めたりできるので、上述したRAG利用時の注意点である「出力精度が上がりにくい」といった問題にも対処できます。

日立ソリューションズは、「Alli LLM App Market」の開発元であるAllganize Japan株式会社と販売代理店契約を結んでおり、「Alli LLM App Market」の再販および提案・導入作業を実施しています。日立ソリューションズの長年にわたるシステムインテグレーションの実績により、生成AI・LLMで機密情報を安全に取り扱えるプライベート環境を提供できます。また、既存システムとの連携など、お客さまの要望に合わせて適切な生成AI・LLM活用環境を提供します。

全国に保険薬局を展開するクオール株式会社は、需要予測AIを用いた実証実験で発注の最適化に取り組むなど、AIの可能性に注目しています。より多くの従業員にメリットを体感してもらうことが本格的な活用への第一歩と考えた同社は、既存のチャットボットに代わる新たな選択肢として「Alli LLM App Market」を導入。生成AIを活用した高精度な自動応答で、店舗スタッフによる不明点の自己解決を促し、業務効率化が進みつつあります。

生成AIの活用を模索する企業が増える中、お客さまとの協創をベースに、最先端のデジタル技術を用いたソリューションを提供する日立ソリューションズは、AIトランスフォーメーション（AX）を推進する専門部署を立ち上げました。その活動の中で、「Alli LLM App Market」で全社員が生成AIを活用できる環境を構築。さまざまな業務で生成AIを活用していく文化の醸成に道筋をつけるとともに、定常業務の効率化も実現しました。

各導入事例の詳細は、以下のページで確認できます。

クオール株式会社様

生成AIで社内問い合わせへの高精度な自動応答を実現。店舗スタッフによる自己解決を促し保険薬局業務の効率化を推進

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株式会社日立ソリューションズ

全社員が生成AIを活用できる環境を「Alli LLM App Market」で構築。社員による自律的な生成AIの活用拡大と定常業務の効率化を実現

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社内情報と生成AIを連携させて、質問に対して自然な会話形式で答えてくれる「対話型AI検索」を導入する企業が増えています。しかし、実はこうした仕組みを導入するには、社内データをクラウド上にアップロードしたり、データへのアクセス権を再設定したりする必要があるなど、事前に手間のかかる準備が必要になることがあります。

「活文 企業内検索基盤」なら、そうした煩雑な作業を必要とせず、スムーズに対話型AI検索を始めることができます。「活文 企業内検索基盤」は、社内に分散する情報の横断的な検索に、生成AI・RAGを組み合わせた対話型AI検索を実現します。必要な情報をすばやく見つけられることは、業務の効率化はもちろん、ベテラン社員のノウハウの継承や有効活用にもつながります。「活文 企業内検索基盤」は、こうした要件に対応し、安全かつ効率的な情報活用を支援します。

社内に情報が分散し、目的の情報を探すのに多くの手間と時間がかかっている。日立ソリューションズは、この課題を解決するため、生成AIと連携して社内の情報を横断的に検索し、検索結果の要約も提示する「活文 企業内検索基盤」を導入。利便性とセキュリティを両立させるための改善を重ね、文書の検索・参照にかかる時間を年間14,000時間相当削減しました。「生成AIの有用性を実感した」という声が多く寄せられています。

株式会社日立ソリューションズ

生成AI活用で社内の情報検索・ナレッジ活用を変革。実現した年間14,000時間相当の効率化

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この記事では、RAGの仕組みや活用例、利用時の注意点などについて紹介しました。生成AIの活用の幅を広げられるRAGは、うまく使いこなせば業務効率化や生産性向上のための有効な手段となります。一方で、業務でRAGを活用する場合は、生成AIの回答性能だけでなく、検索対象データの整備、閲覧権限、回答根拠、セキュリティ、運用後の改善を含めて検討することが重要です。

また、RAGの環境を構築するためには一定の知見が必要なのも事実です。当社では、企業向けの生成AI利用環境をオールインワンで提供する「Alli LLM App Market」に加え、社内の膨大なデータから必要な情報を的確に見つけ出す「活文 企業内検索基盤」を提供しています。これらを活用することで、自社のセキュアなデータをもとにした高精度なRAG環境の構築が可能です。RAGの活用を検討される場合は、「Alli LLM App Market」や「活文 企業内検索基盤」の導入事例、関連資料もあわせてご覧ください。

• ※本記事は、2026年9月時点の情報をもとに作成しています。
• ※本記事は、一般的な情報提供を目的としたものです。記事内の内容については、当社は情報が最新のものであること、また、正確であることを保証することはできません。当社は本情報を使用したことにより生じる責任、損害を補償する義務を負いません。

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