生成AI（ChatGPTなど）は、文章作成や情報整理に役立つ一方で、「情報が古い」「根拠があいまい」などの課題があります。 この限界を克服し、AIを“実務レベルで使えるツール”に変える技術が、RAG（検索拡張生成：Retrieval‑Augmented Generation）です。

RAGは、AIが回答を作る前に最新の社内データや外部情報を検索し、根拠に基づいて回答を生成する仕組みです。 これにより、正確性と信頼性を両立した“調べて答えるAI”が実現します。

なぜRAGが必要なのか：生成AIの2つの限界

生成AIには2つの構造的な弱点があります。

１: 情報の鮮度が古い（Knowledge Cutoff）
２:もっともらしい“嘘（ハルシネーション）”を生成する

これらを補うのがRAGです。AIが「質問を受けるたびに検索 → 根拠を確認 → 回答生成」を行うため、常に正確で最新の情報に基づいた出力が可能になります。

RAGとは？：検索×生成のハイブリッドAI

RAGは「Retrieval（検索）」＋「Generation（生成）」の組み合わせ。 AIが回答を生成する前に、関連する社内資料・ナレッジ・FAQを検索し、その内容をコンテキスト情報として参照します。

つまりAIは、「記憶で答える」から「調べて答える」へと進化するのです。

RAGの仕組みを3ステップで理解する

RAG（検索拡張生成）は、検索（Retrieval）→情報補強（Augmentation）→回答生成（Generation） の3つのプロセスで動作します。

それぞれのステップを追っていくと、なぜRAGが「正確で信頼できる回答」を生み出せるのかが見えてきます。

ステップ1：検索（Retrieval）ー　質問に関連する情報を探し出す

ユーザーがAIに質問を入力すると、RAGシステムが動き出します。AIは質問文の意味を解析し、ナレッジベース（社内マニュアル、FAQ、データベースなど） の中から関連性の高い文書を検索します。この検索は単なるキーワード一致ではなく、意味に基づく検索（Semantic Search） です。「言い方は違っても意味が近い情報」を見つけることができます。

例：「退職手続き」と検索しても、「離職の流れ」「退職書類」などを自動で検出。

この段階ではまだ回答は生成されません。目的は、「正しい答えを導くための根拠データを集める」ことです。

ステップ2：情報補強（Augmentation）ー　回答のための“文脈”を追加する

検索で見つけた資料をAIモデルに渡します。この資料は、コンテキスト（文脈情報）として扱われます。AI（LLM）は、ユーザーの質問とこのコンテキストの両方を受け取り、「質問の意図」と「それに関連する正確な情報」を同時に理解します。

AIへの指示文（プロンプト）例：「以下の資料を唯一の根拠として、ユーザーの質問に答えてください」

このルールにより、AIは自分の知識ではなく、参照された情報（根拠データ）をもとに回答を構築します。

ステップ3：回答生成（Generation）ー　コンテキストに基づいて正確に回答する

最後にAIが回答を生成します。AIは、自分の内部知識ではなく、ステップ2で与えられた資料コンテキストを「正解データ」として扱います。AIはこの資料をもとに、要約・再構成を行いながら、ユーザーに最も分かりやすい形で回答を出力します。
RAGはAIの“知識”を増やすのではなく、“外部情報をリアルタイムに補う”ことで精度を高めています。

RAGの3ステップまとめ

この流れによって、RAGは単なる「生成AI」ではなく、“知識を参照して答えるAI”へと進化しているのです。

4. 生成AI×RAGの実用シーン

カスタマーサポート：FAQやマニュアルを参照して、根拠付きで回答。対応スピードと精度が向上。

社内ナレッジ検索：社内マニュアルやドキュメントを横断検索し、社員の問い合わせに自動回答。

レポート要約・情報整理：議事録・報告書・メールなどを検索・要約し、意思決定をサポート。

5. まとめ：RAGは“業務で使える生成AI”への第一歩

RAGは、生成AIが持つ限界を補い、正確性・鮮度・根拠のある回答を実現する技術です。 自社データを活用してAIを育てることで、組織の知識を最大限に引き出すことができます。これからのAI活用では、「AIに何を聞くか」よりも「AIにどんな情報を渡すか」が鍵になります。

まずは社内のFAQやマニュアルを整理し、AIが“正確に調べて答える環境”を整えることから始めましょう。

STANDSの「Onboarding Sync AI」で始める実践導入

RAG技術の理解を深めた後は、実際に株式会社STANDSの提供する「Onboarding Sync AI」を導入することで、その知識を即戦力化できます。

Onboarding Sync AI は、JS（JavaScript）埋め込みだけで社内・顧客向けチャットボットとして導入可能なサービスです。 このツールでは、あなたのWebサイトやSaaSに必要なナレッジやマニュアルを学習させ、RAGを活用した検索＋生成を駆使した対話型AIを構築できます。

「自前でシステム構築するのは難しい」— そんな障壁を取り除き、今日から AI を業務に活かす第一歩を後押しするのが、Onboarding Sync AI の役割です。

次回の記事では、RAGを支える技術（ベクトル検索・埋め込み・プロンプト設計など）を、図解付きで深掘りします。 Onboarding Sync AI を活用しながら、技術理解も併せて得られる内容になりますので、ぜひお楽しみに。