RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、AIが回答を生成する際に、社内の文書やデータベースから関連情報を検索して参照する仕組みです。日本語では「検索拡張生成」と訳されます。
通常のAI（ChatGPTなど）は学習済みの知識だけで回答しますが、RAGを使うと自社固有の情報に基づいた正確な回答を生成できます。
AIが事実と異なる回答を自信満々に生成してしまう「ハルシネーション」は、業務利用における最大の課題です。RAGは根拠となる文書を参照してから回答を生成するため、ハルシネーションのリスクを大幅に低減します。
多くの企業では、過去の提案書、マニュアル、FAQ、議事録などが各所に散在しています。RAGを導入すると、これらの社内資産を横断的に検索・活用できるようになります。
社内規程、マニュアル、過去の提案書などをRAGに取り込み、「〇〇の手続きは？」「前回の△△案件の条件は？」といった質問に自然言語で回答するシステムです。ベテラン社員の暗黙知を全社で共有する効果があります。
顧客からの問い合わせに対し、過去の対応履歴やFAQを参照して回答の下書きを自動生成します。回答の品質を均一化し、対応時間を短縮します。
法務部門や士業において、過去の契約書や法令データベースを参照しながら書面のドラフトを作成する用途で活用されています。
製造業や建設業では、過去の図面、仕様書、不具合報告書などを横断検索し、類似案件の対応方法を素早く引き出す目的で利用されています。
これらの課題は技術の問題というより運用設計の問題です。AI顧問のような専門家と一緒に進めることで、回避できるリスクです。
RAGは、AI活用を「汎用的な回答」から「自社固有の価値ある回答」に進化させる技術です。中小企業でも、社内文書が一定量あれば導入可能で、ナレッジ共有と業務効率化の両方に効く有力な選択肢です。