RAGとは？リスキリング必須のAI技術を初心者向けに徹底解説

リスキリングには必須！？RAGとは何かRAG構築とは何なのかを説明する！

近年、AI技術の発展は目覚ましく、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は私たちの働き方や学び方を根本から変えようとしています。

しかし、「AIを使いたいけど、最新の技術動向についていくのが大変」

「ChatGPTを業務で活用したいけど、会社の機密情報や専門的な知識を学習させられない」

「AIの回答が時々不正確で、信頼性に不安を感じる」

もしあなたがこのような悩みを抱えているなら、その解決策の一つが**「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」**です。

RAGは、大規模言語モデルの弱点を補い、より正確で信頼性の高い回答を生成するための画期的な技術として、今、多くのエンジニアやビジネスパーソンから注目を集めています。

特に、DX（デジタルトランスフォーメーション）やリスキリングが叫ばれる現代において、RAGの知識はもはや必須と言えるでしょう。

この記事では、RAGとは何かという基本的な概念から、具体的なRAGの構築方法、そしてRAGが私たちのビジネスや学習にどう革命をもたらすのかを、初心者の方にも分かりやすく徹底的に解説します。

この記事を読み終える頃には、あなたはRAGの基本を理解し、AIをより賢く、より安全に使いこなすための第一歩を踏み出しているはずです。

さあ、最先端のAI技術RAGの世界を一緒に探求し、あなたのキャリアを次のステージへと引き上げましょう。

RAGとは何か？大規模言語モデル（LLM）の弱点を克服する画期的な技術
RAGの仕組み：検索と生成を組み合わせた魔法のプロセス
なぜRAGが必要なのか？RAGが解決するLLMの3つの課題
RAGのユースケース：ビジネスの現場でRAGはどう使われている？
【完全ガイド】RAG構築のステップバイステップ解説：初心者でもわかる具体的な流れ
RAG構築に不可欠な技術要素：ベクトルデータベースと埋め込みモデルを解説
RAG構築で直面する課題と解決策：より高度なRAGを目指すために
RAGとファインチューニングの比較：どちらを選ぶべきか？
まとめ：RAGを理解し、次世代のAI活用をリードするエンジニアへ

RAGとは何か？大規模言語モデル（LLM）の弱点を克服する画期的な技術
RAGの仕組み：検索と生成を組み合わせた魔法のプロセス
なぜRAGが必要なのか？RAGが解決するLLMの3つの課題
RAGのユースケース：ビジネスの現場でRAGはどう使われている？
【完全ガイド】RAG構築のステップバイステップ解説：初心者でもわかる具体的な流れ
RAG構築に不可欠な技術要素：ベクトルデータベースと埋め込みモデルを解説
1. 1. ベクトルデータベースとは？
2. 2. 埋め込みモデルとは？
RAG構築で直面する課題と解決策：より高度なRAGを目指すために
RAGとファインチューニングの比較：どちらを選ぶべきか？
まとめ：RAGを理解し、次世代のAI活用をリードするエンジニアへ

RAGとは何か？大規模言語モデル（LLM）の弱点を克服する画期的な技術

「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」は、日本語で「検索拡張生成」と訳されます。

名前が少し難しく聞こえるかもしれませんが、その概念はとてもシンプルです。

RAGを一言で言うと、**「外部の知識を参照して、より正確な回答を生成するAI技術」**です。

大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストデータで事前学習されています。

これにより、非常に人間らしい自然な文章を生成したり、様々な質問に答えたりすることができます。

しかし、LLMにはいくつかの弱点があります。

例えば、学習データに含まれていない最新の情報や、特定の専門知識に関する質問にはうまく答えられないことがあります。

また、学習データの内容を「記憶」しているため、時として事実に基づかない情報をあたかも事実のように生成してしまう**「ハルシネーション（Hallucination）」**という現象も大きな課題です。

RAGは、このLLMの弱点を克服するために開発されました。

RAGの最も重要な役割は、LLMが回答を生成する前に、質問に関連する情報を外部の知識源（ドキュメント、データベースなど）から**「検索（Retrieval）」**し、その検索結果をLLMに与えて回答を**「生成（Generation）」**させることです。

これにより、LLMは自身の学習データに加えて、最新かつ正確な情報を参照して回答を生成できるようになります。

ちょうど私たちが何かを調べる際に、まずGoogleで検索し、得られた情報をもとにレポートを書くプロセスと似ています。

RAGは、このプロセスをAIが自動で行ってくれる技術なのです。

次のセクションでは、このRAGの「検索」と「生成」の仕組みを、より詳しく見ていきましょう。

目次へ戻る

RAGの仕組み：検索と生成を組み合わせた魔法のプロセス

RAGのプロセスは、大きく分けて以下の3つのステップで構成されています。

**情報源の準備（事前準備）**
**情報の検索（Retrieval）**
**回答の生成（Generation）**

それぞれのステップを詳しく見ていきましょう。

1. 情報源の準備（事前準備）

RAGを構築する上で、まず最初に行うのが、AIに参照させたい情報源を準備するプロセスです。

この情報源は、企業内のドキュメント、PDFファイル、Webページ、マニュアル、FAQリストなど、様々な形式のデータが対象となります。

これらのテキストデータを細かく分割（チャンキング）し、**「埋め込み（Embedding）」**というプロセスを経て、**「ベクトル（Vector）」**と呼ばれる数値の列に変換します。

このベクトル化されたデータは、意味的に近い単語や文章ほどベクトルの距離が近くなるという性質を持っています。

このベクトル化されたデータを格納するのが、**「ベクトルデータベース」**です。

ベクトルデータベースは、従来のデータベースとは異なり、このベクトルの類似度に基づいて高速に検索を行うことができます。

この準備段階が、RAGの性能を大きく左右する鍵となります。

2. 情報の検索（Retrieval）

ユーザーが質問を入力すると、その質問文もまた、情報源と同じようにベクトル化されます。

次に、この質問のベクトルと、ベクトルデータベースに格納されているドキュメントのベクトルとの類似度を比較し、最も関連性の高い情報を探し出します。

この検索プロセスは、キーワードマッチングだけでなく、**意味的な類似性**に基づいて行われるため、「〇〇について教えて」といった曖昧な質問にも、関連性の高い情報を探し出すことができます。

例えば、「今年の経営戦略」という質問に対して、「2025年度事業計画」というタイトルのドキュメントを検索してくる、といったことが可能になります。

3. 回答の生成（Generation）

検索によって得られた関連性の高い情報（コンテキスト）は、プロンプトに組み込まれ、大規模言語モデル（LLM）に渡されます。

具体的には、「以下の情報をもとに、質問に答えてください。質問：〇〇。情報：×××」のような形式でLLMに指示を出します。

LLMは、この追加された情報を参考にしながら、最終的な回答を生成します。

これにより、LLMは自身の学習データに頼るだけでなく、より正確で、最新の情報に基づいた回答を返すことができます。

この3つのステップを組み合わせることで、RAGは大規模言語モデルをより強力で信頼性の高いツールへと進化させます。

目次へ戻る

なぜRAGが必要なのか？RAGが解決するLLMの3つの課題

RAGが注目される背景には、大規模言語モデル（LLM）が抱えるいくつかの課題があります。

RAGは、これらの課題を見事に解決するソリューションとして期待されています。

1. ハルシネーション（嘘の回答）の抑制

LLMの最大の課題の一つが、**ハルシネーション**です。

LLMは、学習データから得たパターンに基づいて文章を生成するため、時として事実に基づかない情報をあたかも正しい情報のように生成してしまうことがあります。

これは、特に医療や法律、金融といった専門性の高い分野や、企業の業務利用においては致命的な問題となります。

RAGは、回答を生成する際に必ず外部の信頼できる情報源を参照するため、ハルシネーションを大幅に抑制できます。

これにより、AIの回答の信頼性が飛躍的に向上し、より安全に業務で活用できるようになります。

2. 最新情報の活用と知識の更新

LLMの学習データは、ある時点までの情報しか含まれていません。

そのため、LLMは学習データ作成時点以降の最新情報については答えることができません。

RAGでは、リアルタイムで更新される情報源をベクトルデータベースに登録しておけば、LLMは常に最新の情報に基づいて回答を生成できます。

例えば、最新の株価情報や、新商品のマニュアル、最新の法改正情報など、常に変化する情報をAIに反映させることが可能になります。

3. 企業や個人の専門知識の活用

多くの企業が、社内マニュアルや過去の議事録、顧客データなど、膨大な量の専門知識を蓄積しています。

これらの情報は、LLMの学習データには含まれていません。

RAGを使えば、これらの社内ドキュメントを情報源として追加することで、LLMは企業の専門知識に基づいた回答を生成できます。

これにより、**「社内版ChatGPT」**のような、企業独自のAIアシスタントを構築することが可能になります。

これにより、社員のナレッジ共有を促進したり、顧客サポートの効率化を図ったりすることができます。

次のセクションでは、RAGが実際にどのような場面で活用されているのか、具体的なユースケースを見ていきましょう。

目次へ戻る

RAGのユースケース：ビジネスの現場でRAGはどう使われている？

RAGは、その高い信頼性と柔軟性から、様々な分野で活用されています。

ここでは、代表的なユースケースをいくつかご紹介します。

1. 社内ナレッジベース検索

多くの企業では、社内マニュアルやFAQ、過去のプロジェクト資料など、膨大な量のナレッジが蓄積されています。

しかし、必要な情報を探し出すのに時間がかかったり、そもそもどこに情報があるか分からなかったりすることがよくあります。

RAGを使えば、これらの社内ドキュメントを情報源としてベクトルデータベースに格納することで、社員は自然言語で質問するだけで、必要な情報を素早く引き出すことができます。

これにより、情報探索にかかる時間を削減し、社員の生産性を向上させることができます。

2. 顧客サポートチャットボット

従来のチャットボットは、事前に設定されたルールやFAQに基づいて回答を生成するため、柔軟な対応が難しいという課題がありました。

RAGを活用したチャットボットは、顧客からの質問に対して、企業の製品マニュアルや過去のサポート履歴などを参照しながら、より精度の高い回答を生成できます。

また、顧客の質問内容に応じて、関連するサポートページやドキュメントを提示することも可能になります。

これにより、顧客満足度の向上と、サポート担当者の負担軽減の両方を実現できます。

3. 法務・コンプライアンス分野

法務やコンプライアンス分野では、常に最新の法令や社内規定を参照する必要があります。

RAGを使えば、最新の法令集や社内規定をベクトルデータベースに登録しておくことで、従業員は「〇〇法における個人情報の取り扱いはどうなっていますか？」といった質問に、常に正確な回答を得ることができます。

これにより、コンプライアンス違反のリスクを低減し、業務の効率化を図ることができます。

4. 教育・研究分野

教育分野では、RAGを活用して、学生の質問に対して教材や論文を参照しながら回答するAIアシスタントを構築できます。

これにより、学生は自分のペースで学習を進めることができ、教員の負担も軽減されます。

研究分野では、膨大な数の論文の中から関連性の高いものを探し出したり、論文の内容を要約したりするのにRAGが活用されています。

次のセクションでは、実際にRAGを構築するための具体的なステップを解説します。

目次へ戻る

【完全ガイド】RAG構築のステップバイステップ解説：初心者でもわかる具体的な流れ

ここでは、RAGを実際に構築するための具体的なステップを、初心者の方にも分かりやすく解説します。

大まかな流れは、以下の4つのステップです。

**ステップ1：情報源（データ）の準備**
**ステップ2：データの処理とベクトル化**
**ステップ3：ベクトルデータベースの構築**
**ステップ4：LLMとの連携**

それぞれのステップを詳しく見ていきましょう。

ステップ1：情報源（データ）の準備

まずは、RAGに参照させたい情報源を準備します。

PDF、Word、Excel、テキストファイル、WebサイトのHTMLデータなど、様々な形式のデータが考えられます。

これらのデータは、可能な限り整理され、クリーンな状態であることが望ましいです。

例えば、フォーマットが統一されていなかったり、誤字脱字が多かったりすると、後のステップで精度の低い結果に繋がる可能性があります。

この段階では、どのような情報をAIに参照させたいかを明確にすることが重要です。

ステップ2：データの処理とベクトル化

準備した情報源を、RAGで扱える形に加工します。

このステップは、さらに以下の2つの工程に分けられます。

(1) データの分割（チャンキング）

膨大な量のテキストデータをそのままベクトル化すると、処理が重くなったり、関連性の低い情報が混ざってしまったりする可能性があります。

そこで、テキストを意味のまとまりごとに適切なサイズに分割します。

例えば、ドキュメントを段落ごとに分けたり、数百文字程度の塊に分けたりします。

(2) テキストのベクトル化（Embedding）

分割したテキストを、**埋め込みモデル（Embedding Model）**というAIモデルを使って、ベクトルに変換します。

埋め込みモデルは、テキストをその意味を反映した数値の列（ベクトル）に変換する役割を担っています。

これにより、コンピュータはテキストの意味を理解し、類似度を計算できるようになります。

ステップ3：ベクトルデータベースの構築

ベクトル化されたデータを格納するために、**ベクトルデータベース（Vector Database）**を構築します。

ベクトルデータベースは、高次元のベクトルデータを効率的に格納し、類似度検索を高速に行うことに特化したデータベースです。

オープンソースのものや、クラウドサービスとして提供されているものなど、様々な選択肢があります。

代表的なベクトルデータベースには、**Pinecone、Weaviate、Milvus**などがあります。

ステップ4：LLMとの連携

最後に、ユーザーからの質問をLLMと連携させるためのアプリケーションを開発します。

このアプリケーションは、以下の処理を行います。

ユーザーからの質問を受け付ける。
質問をベクトル化する。
ベクトルデータベースで関連情報を検索する。
検索結果と質問を合わせて、LLMにプロンプトとして送信する。
LLMから返された回答をユーザーに表示する。

このステップでは、LLMのAPI（OpenAI API、Gemini APIなど）を呼び出し、プロンプトを適切に設計することが重要です。

RAG構築の具体的なコード例やツールの選定については、次のセクションでさらに詳しく解説します。

目次へ戻る

RAG構築に不可欠な技術要素：ベクトルデータベースと埋め込みモデルを解説

RAGを構築する上で、特に重要となるのが**ベクトルデータベース**と**埋め込みモデル**です。

これら2つの技術要素について、さらに詳しく見ていきましょう。

1. ベクトルデータベースとは？

従来のデータベースが「ID」や「キーワード」で情報を検索するのに対し、ベクトルデータベースは「意味」で情報を検索します。

これは、テキストだけでなく、画像や音声といった様々なデータをベクトル化して扱うことができるため、非常に汎用性が高いのが特徴です。

RAGにおけるベクトルデータベースの役割は、以下の通りです。

**高次元データの格納：** 埋め込みモデルによって生成された数百次元のベクトルを効率的に格納する。
**高速な類似度検索：** 質問のベクトルとデータベース内のベクトルとの類似度を、高速に計算して、関連性の高い情報を探し出す。

代表的なベクトルデータベースには、以下のようなものがあります。

製品名	特徴	提供形態
Pinecone	フルマネージドのクラウドサービス。高速なインデックス作成と検索が強み。	クラウド
Weaviate	オープンソースでありながら、豊富な機能を持つ。ハイブリッド検索も可能。	クラウド/オープンソース
Milvus	オープンソースで、大規模なベクトルデータに対応。高い拡張性が特徴。	オープンソース
Chroma	軽量で使いやすく、ローカル環境でも手軽に試せる。	オープンソース

2. 埋め込みモデルとは？

埋め込みモデルは、テキストデータをベクトルに変換するAIモデルです。

このモデルの性能が、RAGの検索精度に直結します。

良い埋め込みモデルは、意味的に近いテキストを、ベクトルの距離が近くなるように変換してくれます。

埋め込みモデルの選び方には、以下のポイントがあります。

**言語対応：** 日本語のRAGを構築する場合は、日本語に特化した埋め込みモデルを選ぶことが重要です。
**モデルサイズ：** 大規模なモデルほど精度は高い傾向がありますが、その分、処理が重くなります。用途に合わせて適切なサイズを選ぶことが大切です。
**ライセンス：** 商用利用が可能かどうか、ライセンスを確認しましょう。

代表的な埋め込みモデルには、**OpenAIのtext-embedding-ada-002**や、**Hugging Face**で公開されている様々なモデルがあります。

これらの技術要素を組み合わせることで、精度の高いRAGシステムを構築できます。

次のセクションでは、RAG構築で直面するであろう課題と、その解決策について解説します。

目次へ戻る

RAG構築で直面する課題と解決策：より高度なRAGを目指すために

RAGは非常に強力な技術ですが、構築や運用にはいくつかの課題が伴います。

ここでは、RAGの課題と、それらを解決するための高度なテクニックを紹介します。

1. 課題：チャンキング（データの分割）の精度

RAGの性能は、データの分割方法に大きく左右されます。

不適切なチャンキングは、情報の断片化や、関連性の低い情報の混入を引き起こし、検索精度の低下に繋がります。

【解決策】

単に文字数で分割するだけでなく、以下のような手法を組み合わせることで、より精度の高いチャンキングが可能です。

**Recursive Character Text Splitter：** 区切り文字（「\n\n」「.」「?」など）を階層的に指定し、意味のまとまりを保ちながら分割する。
**Semantic Chunking：** 埋め込みモデルを使って、意味的に近い部分でチャンクを分割する。

また、ドキュメントの構造（タイトル、見出し、本文など）を考慮して分割することも重要です。

2. 課題：検索精度の低下

ベクトルデータベースでの類似度検索は、常に完璧な結果を返すわけではありません。

質問が複雑だったり、情報源が膨大だったりすると、関連性の低い情報が上位に表示されてしまうことがあります。

【解決策】

より高度な検索手法を導入することで、検索精度を向上させることができます。

**ハイブリッド検索：** キーワード検索とベクトル検索を組み合わせることで、キーワードの完全一致と意味的な類似性の両方を考慮した検索が可能になります。
**リランキング（Reranking）：** 検索で得られた上位のドキュメントを、別のAIモデル（リランキングモデル）で再度評価し、より関連性の高い順に並び替える手法です。

3. 課題：LLMへのプロンプト設計の難しさ

RAGでは、LLMに渡すプロンプトが回答の品質を大きく左右します。

検索結果をそのままプロンプトに含めるだけでなく、どのような指示をLLMに与えるかが重要になります。

【解決策】

プロンプトに以下の要素を含めることで、より良い回答を引き出すことができます。

**役割設定：** LLMに「あなたは専門家です」といった役割を与える。
**指示の明確化：** 「以下の情報に基づいて、簡潔に答えてください」のように、回答の形式や長さを具体的に指示する。
**出典の明示：** 「回答の根拠となったドキュメントのタイトルやページ番号も記載してください」と指示することで、回答の信頼性を高める。

これらの課題を一つずつクリアしていくことで、より高性能で、実用性の高いRAGシステムを構築できます。

次のセクションでは、RAGと比較されやすい「ファインチューニング」との違いについて解説します。

目次へ戻る

RAGとファインチューニングの比較：どちらを選ぶべきか？

RAGと同様に、LLMに特定の知識を学習させる手法として**「ファインチューニング（Fine-tuning）」**があります。

RAGとファインチューニングは、どちらもLLMの性能を向上させる技術ですが、目的や仕組みが異なります。

ファインチューニングとは？

ファインチューニングは、LLMを特定のデータセットで再学習させることで、モデル自体の振る舞いや知識を調整する手法です。

例えば、特定の業界の専門用語や、企業特有の言い回しを学習させたい場合に有効です。

これにより、モデルは学習した知識を「記憶」し、より特定のタスクに特化した回答を生成できるようになります。

RAGとファインチューニングの比較

特徴	RAG（検索拡張生成）	ファインチューニング
仕組み	外部情報源から検索して回答を生成する。	モデル自体を特定のデータで再学習させる。
知識の更新	ベクトルデータベースを更新するだけで、簡単に知識を更新できる。	モデルを再学習させる必要があり、時間とコストがかかる。
ハルシネーション	外部情報を参照するため、ハルシネーションを抑制しやすい。	学習データに含まれない情報については、ハルシネーションの可能性がある。
コスト	比較的安価に導入できる。	大規模な計算リソースが必要で、コストが高い。
用途	最新情報や専門知識を参照する質疑応答、ナレッジベース検索。	特定のタスクに特化させたい、モデルの振る舞いを調整したい場合。