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RAG（検索拡張生成）とは
ラグ / Retrieval-Augmented Generation / 最終更新 2026-07-21
RAGとは、AIが回答する前に社内文書などの情報源を検索し、見つかった内容に基づいて回答を生成する仕組み。AIの「知ったかぶり」を減らし、自社固有の情報に基づく回答を可能にする。
通常の生成AIは学習時点の一般知識だけで答えるため、自社の規程・商品・顧客対応ルールについては答えられないか、もっともらしい誤答をします。RAGは回答の前に「検索」を挟むことで、根拠を自社の文書に固定します。
中小企業での典型的な使いどころ
- 社内規程・マニュアルへの問い合わせ対応
- 過去の見積・提案書の検索と再利用
- 顧客対応履歴に基づく回答支援
導入前に知っておくべきこと
RAGの品質は検索対象の文書の整理状態でほぼ決まります。文書が散らかったままAIだけ導入しても期待した回答は得られません。当方では文書整理（ナレッジ基盤づくり）を先に行う進め方を標準にしています。