はじめに：RAGを支える「3つの技術要素」を理解しよう

前回の記事では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が「生成AIの精度と信頼性を高める仕組み」であることを解説しました。

しかし、その仕組みをより深く理解するためには、RAGを構成する中核技術――ベクトル検索・埋め込み・プロンプト設計――の理解が欠かせません。

この記事では、RAGの内部構造を図解で整理しながら、3つの技術要素がどのように連動して正確な回答を導くのかを解説します。

RAGの全体フローを図解で理解する

RAGは大きく以下の3つの要素で構成されます。

• Retrieval（検索）：質問に関連する情報をナレッジベースから探す

• Augmentation（拡張）：取得した情報をLLMへの入力に追加し、回答生成を補強する

• Generation（生成）：LLMが検索結果＋質問をもとに自然な文章で回答を生成する

ここまで紹介した3つの要素は、単独では機能しません。RAGの強みは、それらが連続的に連動して動く点にあります。

各工程のポイント

• 埋め込み：意味を正確に数値化する

• ベクトル検索：関連文書を高精度で取得する

• プロンプト設計：最適な形でLLMに情報を渡す

これらの設計がうまく噛み合うことで、RAGは「最新・正確・根拠付き」の回答を生成できるようになります。

技術要素①：埋め込み

埋め込みとは、文章をベクトル（数値の並び）に変換する技術です。RAGでは、この埋め込みを行うことでテキストの意味を「数値的に扱える」ようにします。

仕組み

1. 文書をチャンク（小さな単位）に分割

2. 各チャンクをEmbeddingモデルで数値化

3. ベクトルデータベースに保存

これにより、質問と文書を同じベクトル空間で比較でき、意味的な類似度を計算して関連情報を取得します。

注意点

• 埋め込みモデルの品質がRAGの精度を左右する

• 過剰な分割やノイズを含むデータは精度を下げる原因になる

技術要素②：ベクトル検索（Vector Search）

ベクトル検索は、RAGの「検索」フェーズを担う技術です。

従来のキーワード検索とは異なり、「意味的な近さ」で情報を探し出すことが特徴です。

従来検索との違い

• キーワード検索：単語の一致に基づく検索

• ベクトル検索：意味の類似度に基づく検索（文脈を理解）

ビジネス活用例

• 社内FAQ検索

• カスタマーサポートチャットボット

• マニュアル検索の自動化

ベクトル検索を導入することで、AIが“言葉の裏にある意図”を理解し、より精度の高い情報取得を実現します。

技術要素③：プロンプト設計（Prompt Design）

プロンプト設計は、RAGの「生成」フェーズにおいて最も重要な役割を果たします。取得した情報（コンテキスト）を、どのようにLLMへ指示として渡すかが回答の質を決定づけます。

良いプロンプトの特徴

• 情報源を明示し、根拠を限定する

• 回答形式を指定（例：箇条書き、要約、説明文など）

• 質問の意図を具体的に伝える

良い例と悪い例

• 良い例：「以下の社内マニュアルの内容のみを根拠に回答してください。」（情報源を明示し、根拠を限定している）

• 悪い例：「この質問に答えてください。」（曖昧で誤答の原因）

7. まとめ：RAGの理解は「構造」を知ることから

RAGを正しく運用するためには、仕組み全体を支える3つの技術要素を理解することが欠かせません。単なるAIツールとしてではなく、「設計された知識システム」として扱うことで、より高い精度と再現性を得られます。

次回の記事では、今回解説したプロンプト設計を実際に行うときに重要なテクニックなどについて紹介し、より実装に近い視点から解説します。

関連情報：Onboarding Sync AI によるRAG実践事例

株式会社STANDSが提供する Onboarding Sync AI は、RAGの仕組みを応用し、企業のナレッジ（社内マニュアル・FAQ・業務知識）をAIで最適化するサービスです。社内データをベクトル検索に対応させ、

「必要な情報を、正確に、すぐに」引き出せるAI環境を実現します。
Onboarding Sync AI 公式サイト（株式会社STANDS）