RAGとは何か？自社で「RAGもどき」を構築する方法 — AIの精度は「検索」で決まる —

2026年5月19日

RAGとは何か？自社で「RAGもどき」を構築する方法 — AIの精度は「検索」で決まる —

はじめに

生成AIを業務で使おうとすると、ほぼ確実にぶつかる壁があります。

それっぽいけど間違っている。社内の情報は答えられない。最新の情報じゃない。そして、最終的に「結局、このAIの答えって信じていいのか？」と疑心暗鬼になってしまう。結果的にAIの出した答えを信じていいのか分からない。これらの生成AIあるあるの悩みには、共通するシンプルな原因があります。それは、生成AIが知らないことをそれっぽく答えることです。そして、この問題を解決するために登場したのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。

RAGとは何か

RAGとは、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせることで、回答精度を向上させる技術のことです。もう少し噛み砕いていえば、生成AIに外部データの検索機能を組み合わせることで、AIが「考える前に調べる」ようになり、回答精度を向上させる仕組みです。

従来の生成AIは、あらかじめ学習した知識だけをもとに回答していました。そのため、知識は「学習時点」に固定されており、最新情報に弱く、社内データについては答えられず、あらかじめ学習したデータの中に含まれていない内容については自信満々に間違える（ハルシネーション）という欠点が存在していました。

RAGによって外部情報を検索できるようになることの何が嬉しいかというと、最新の情報を出力に反映させることができるという効果や、出力結果の根拠が明確になり、事実に基づかない情報を生成する現象（ハルシネーション）を抑制する効果などがあります。

つまり、従来のAIが「覚えた知識で答える存在」だったとすれば、RAGは「調べてから答える存在」に変えた技術です。

RAGの仕組み

では、RAGは回答を出力する際にどのようなことを行っているのでしょうか？

実際には、RAGがしていることは驚くほど単純です。

まず、ユーザーが質問を入力します。すると、生成AIが関連情報を検索してくれます。最後に、生成AIがその情報をヒントにしながら回答の文章などを生成してくれます。

テストにたとえるなら、従来のAIが、記憶だけで試験に臨む受験者だとすれば、RAGありのAIは、資料を参照しながら解答できる受験者に近いイメージです。

RAGもどきの作り方

（※本記事では「RAGもどき」と表現しています。厳密な意味でのRAGは、ベクトル検索やインデックス設計、検索アルゴリズムの最適化などを含むシステム全体を指します。一方ここで紹介している方法は、CopilotとSharePointを活用して「検索＋生成」を実現するシンプルな構成であり、厳密なRAGとは異なるため、このように表現しています。実務ではまずこの「簡易構成」から始まり、必要に応じて本格的なRAG構成へと発展していきます。）

ではここからは、実務の話に入ります。

貴社でもCopilotを使って社内資料を参照しながら回答を生成できる、簡易的な「RAGもどき」の構築方法を見ていきます。

まず前提として、AIが社内資料を参照できる状態にすることが必要になります。ここで重要なのは、どれだけ優れたAIを使っていても、AIが見に行ける場所にデータがなければ意味がないということです。その「参照可能な場所」に該当するのが、Microsoft 365環境においてはSharePointです。

つまり、ファイルがどこにあるか分からず、AIがアクセスできない場所に資料があり、権限設定もバラバラといった状態では、AIは何もできません。一例として、NASなどに社内資料が格納されている企業などは少なからずあると思いますが、そのような資料をAIに参照させたい場合には、まずSharePointに移行する必要があります。

これだけで、CopilotはSharePointの中から適切な資料を探し、回答に反映してくれるようになります。

RAGの精度は「検索」で決まる

ここが本記事で一番重要なポイントです。

RAGはよく「AIの技術」として語られますが、本質は違います。RAGは「AIの賢さ」の問題ではありません。むしろ、「検索できる状態になっているかどうか」が問題です。

RAGはデータ基盤（検索対象）と生成AIの2層構造で成り立っています。そして重要なのは、RAGの精度の大半は「データ基盤」が決定するという点です。

ビジネス視点で見たRAGの価値

ここまでは、技術的な観点でRAGについて紹介してきました。では、RAGのビジネスにおける価値とは何でしょうか？

一言で言うと、RAGを用いることで「AIに自社の頭脳を与えること」が可能になるということです。

近年では、社内マニュアルを回答してくれるチャットボットを導入して、問い合わせ対応を効率化している企業が増えています。社内マニュアルは生成AIの学習データには入っていないので、これはRAGを用いて実現した業務効率化の事例だといえます。ほかにも、過去の類似案件についての社内資料の検索結果を反映することで生産性を向上させることなども可能です。

RAGの限界

ここまで、RAGを使うことの様々なメリットを見てきました。

しかし、RAGには明確な限界があります。

それは、RAGはあくまで「取り出す」ことしかできないという点です。具体的には、

知識の整理や意味の再構成、経験としての蓄積といった領域は得意ではありません。

つまり、どういうことかというと、どれだけRAGを導入しても、「散らかった知識」はそのまま出てくるだけです。

RAGは「知識を取り出す技術」です。であれば、その次に求められるのは、「知識そのものを再構成し、学習していく仕組み」です。

こうした文脈の中で登場しているのが、Anthropic社が提唱している「Dreaming」のようなアプローチです。

Dreamingは、単に情報を検索するのではなく、AIが経験をもとに知識を再構成し、次に活かすことを目指した概念であり、RAGの次のステップとして注目されている領域といえます。

実務はどう変わるのか

この変化は、現場レベルにおいてもまた大きな影響を持つことが予測されています。

従来の生成AIやAIエージェントは、プロンプトの上手さに依存していました。AIのユーザーは毎回、正確な指示を書く必要があり、AIが過去の失敗から学ぶことはありませんでした。

これに対し、Dreamingを持つAIは、過去の失敗を自動的に回避することができます。また、学習を蓄積することができるので、組織特有のルールや癖に適応することも可能です。たとえるならば、人間に対するOJTに近いことができます。

AIに仕事を教え、経験させ、育てるという発想が現実のものになります。

この変化はナレッジマネジメントにも影響を与えうることが予測されています。従来は、ナレッジマネジメントと結びつくキーワードといえば、例えば「ドキュメント化」や「教育・トレーニング」や「SECIモデル」などがありました。つまり、人間同士の知識共有が前提でした。

しかし、今後はその一部がAIに移ります。そして、AIエージェントは、組織のノウハウを内部に蓄積し、次回の業務に自然に適用するようになります。ここで起きる変化は、ナレッジが「読むもの」から「振る舞いに埋め込まれるもの」に変わるということです。

おわりに

RAGを一言でまとめると、「RAG＝検索＋生成」です。

そして、自社でRAGもどきを構築し導入しようと思った際に、その成否のカギを握る最も重要なポイントは、検索に必要な情報基盤の再設計です。

筆者：W.S.

ITガバナンスおよび市民開発推進を得意領域とするコンサルタント。中堅〜大手企業のIT統制設計・DX推進支援に従事。
個人開発者としてJavaScriptおよびFirebaseを用いたWebアプリ開発にも取り組み、開発現場と統治設計の両面からDXを研究している。
同志社大学大学院経済学研究科博士後期課程修了単位取得退学。

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