RAG（検索拡張生成）

詳しい解説

通常のAIは、学習済みの知識だけで回答を生成します。そのため「最新の情報を知らない」「あなたの会社の規程やルールを知らない」という問題が起きます。

RAGはこの弱点を補う仕組みです。AIが回答を生成する前に、指定した資料（社内ドキュメント・FAQ・Webページなど）を検索し、その内容を参照してから回答を作ります。「参照先を持つAI」と理解するとわかりやすいでしょう。

現場での使い方・事例

社内規程や就業規則をRAGで検索可能にしておくと、「有給は何日前に申請？」「経費精算の上限は？」といった質問にAIが正確に答えてくれます。問い合わせ対応の工数が大幅に削減できます。

コニカミノルタでは製品マニュアルをNotebookLMで管理し、サポートセンターの回答精度と速度を向上させました。リクルートでは社内ナレッジをRAGで横断検索できるようにし、営業担当者の提案資料作成時間を短縮しています。

よくある誤解

「RAGを入れればAIが何でも正確になる」は誤解です。RAGはあくまで「指定した資料の範囲内」で情報を補完します。資料が古ければ古い回答が出ますし、資料に書いていないことは答えられません。定期的な資料の更新と管理がセットで必要です。