RAGとは？生成AIが「社内情報に強くなる」仕組みを非エンジニア向けに理解する方法

RAGとは何か？「社内情報に強い生成AI」を作るための考え方

RAGとは、生成AIに“社内文書を探させてから答えさせる”仕組みです。RAGは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、ざっくり言うと「検索（Retrieval）」で必要な社内情報を見つけ、その内容を材料（コンテキスト）として「生成（Generation）」で回答を作ります。

非エンジニアの方が理解しやすい例で言うと、生成AI単体は“物知りの新人”のようなものです。一般知識は話せる一方で、あなたの会社の就業規則、稟議フロー、製品仕様、見積テンプレなどは知りません。そこでRAGを使うと、質問に応じて社内の正しい資料を探し、根拠を踏まえて回答できるようになります。つまり、「社内の正解に寄せた回答」を出しやすくなるのがRAGの価値です。

よくある誤解として「RAG＝学習（ファインチューニング）」と思われがちですが、RAGは“学習させる”というより“参照させる”発想です。学習は時間も費用もかかり、更新が頻繁な社内文書とは相性が悪いケースがあります。一方、RAGなら文書を追加・差し替えすることで情報更新に追随しやすく、情シスや業務部門が運用しやすいのが特徴です。

また、RAGはChatGPTのような生成AIサービスを「社内で使える形にする」代表的な方法でもあります。社内での利用が進まない理由として「答えが一般論」「社内ルールと違う」「根拠が不明」「同じ質問でもブレる」などがありますが、RAGはこれらを減らす方向に働きます。

なぜ生成AIは社内情報に弱いのか：よくある失敗と原因

生成AIをそのまま業務に使うと、次のような“あるある”が起きます。

• 社内規程と違う手順を案内する（例：経費精算の提出先・締め日を誤る）
• 製品仕様を勘違いした回答をする（例：対応OSやオプション条件を誤る）
• 根拠が示せず、監査やレビューに耐えない
• 部署ごとのローカルルールを吸収できず、現場が使わなくなる

原因はシンプルで、生成AIは通常「インターネット上の一般知識」を中心に学習しているため、あなたの会社固有の情報にアクセスできないからです。さらに、社内情報は更新頻度が高い（規程改訂、価格改定、組織変更、機能追加など）ため、仮に学習させてもすぐ古くなります。

もうひとつの原因は「質問の前提が社内独自」であることです。たとえば「A案件の見積ってどのテンプレ？値引きの決裁ラインは？」のような質問は、社内の共有ドライブや基幹システム、過去の稟議記録、営業資料などに答えが散らばっています。生成AIにとっては、材料が無い状態で答えを作ることになるため、推測や一般論になりやすいのです。

この状況で無理にプロンプト（指示文）を工夫しても限界があります。プロンプトで「社内規程に従って」と書いても、規程そのものを見せていなければ従いようがありません。そこでRAGの出番です。必要な根拠（社内文書）をその場で引っ張ってくることで、回答の精度と説明責任を同時に上げられます。

RAGの仕組みを業務目線で理解する：検索→引用→回答の流れ

RAGの流れは、難しい数式ではなく「業務の問い合わせ対応」に置き換えると理解しやすくなります。社内ヘルプデスクを想像してください。担当者は質問を受けたら、まずマニュアルや過去チケットを探し、該当箇所を確認してから、質問者に回答します。RAGはこれを自動化します。

一般的なRAGの処理は次の通りです。

1. 文書を準備：規程、手順書、FAQ、提案書、製品仕様、議事録などを集める
2. 文書を分割：長いPDFやWordを、意味のまとまりごとに小さな塊（チャンク）にする
3. 検索しやすい形に変換：チャンクを“意味で検索できる”ように登録（ベクトル検索など）
4. ユーザーの質問を受ける：例「出張の宿泊費の上限はいくら？」
5. 関連文書を検索：規程の該当箇所や改訂履歴を上位数件引く
6. 文書を添えて生成AIに渡す：見つけた文章を材料として投入
7. 回答を生成：必要なら引用・要約・手順化して返す

重要なのは、RAGでは生成AIが「知識を思い出す」のではなく、「社内文書を参照して答える」点です。これにより、社内監査や品質管理の観点で求められる「なぜその結論か？」に対して、根拠を示しやすくなります。

実務ではさらに、検索結果がズレたときの保険として「回答できない場合は不明と伝え、関連部署へ問い合わせる」などのガードレールを入れます。RAGは万能ではなく、“正しい材料が取れているか”で品質が決まるため、検索・文書整備・運用設計が成否を左右します。

なお、RAGの「検索」はキーワード検索だけではありません。たとえば「この文章と意味が近い箇所を探す」検索ができるため、「言い回しが違う」「部署ごとに呼び名が違う」場合でもヒットしやすいのが利点です。とはいえ、用語揺れが多い会社ほど、後述する“文書の整備”が効いてきます。

RAG導入で何が変わる？中小企業・情シスで効くユースケース

RAGが向いているのは「答えが社内に存在するのに、探すコストが高い」業務です。特に、問い合わせが多い・属人化している・更新がある領域は効果が出やすいです。

社内ヘルプデスク（総務・情シス）の問い合わせ削減

「パスワードリセットの手順は？」「ソフトの申請フローは？」「入社時の手続きは？」など、毎月同じ質問が繰り返される領域にRAGは強いです。回答のブレを減らし、担当者の暗黙知を文書に寄せることで、引き継ぎや退職リスクも下げられます。

営業・CSの回答品質向上（製品仕様、契約条件、FAQ）

顧客対応では、誤回答が信用問題になります。RAGで「最新版の仕様書」「契約約款」「リリースノート」「障害時の案内テンプレ」を参照させると、回答の根拠が揃い、レビューもしやすくなります。特に、価格表やキャンペーン条件など更新が頻繁な情報は、学習より参照が向きます。

社内ナレッジの再利用（議事録・設計資料・過去提案）

会議の議事録や過去案件の資料は、存在していても「どこにあるかわからない」「検索しても引っかからない」ことが多いです。RAGにより、類似案件の前提・判断理由・リスクを引き出し、同じ失敗を繰り返さないための“組織の記憶”として活用できます。

社内ルールに沿った文章作成（稟議、報告書、規程文）

生成AIが得意な文章作成も、社内フォーマットがあると途端に難しくなります。RAGで「稟議の過去例」「承認観点」「テンプレ」を参照させ、文章を整えると、ゼロから書く負担が減ります。ただし、最終責任は人に残す設計（承認フローに組み込む）が現実的です。

非エンジニア向け：RAG導入の進め方（要件・データ・体制・費用感）

RAG導入は「ツールを入れれば終わり」ではありません。成功しやすい進め方は、まず“業務の困りごと”から逆算することです。ここでは情シスや業務部門でも判断しやすい観点に絞って説明します。

最初に決めるべきこと：どの業務の何を改善するか

• 対象業務：問い合わせ対応、営業回答、規程検索、文書作成支援など
• 成功指標：問い合わせ件数削減、回答時間短縮、誤回答率低下、自己解決率など
• 対象範囲：まずは一部署・一テーマ（例：経費精算）に限定する

いきなり全社ナレッジを入れると、文書の品質差・権限・用語揺れが一気に噴き出します。“よく聞かれるが、答えが一意に決まる領域”から始めると、評価もしやすく社内展開がスムーズです。

データ準備：入れる文書の優先順位と整備

RAGの品質は「何を参照させるか」で決まります。最初は次の順が無難です。

• 最新版が明確な文書（改訂履歴がある規程、公式手順書、承認済みテンプレ）
• Q&A形式に近い文書（FAQ、問い合わせログの整理）
• 次に、議事録や過去案件資料（ばらつきが大きいので後回し）

PDFのスキャン画像など、文字が取り出せない文書は精度が下がりやすいので、OCRや原本の確保が必要です。また、タイトル・日付・版数・担当部署などのメタ情報があると、検索が安定します。現場の負担を減らすには、最初から完璧を目指すのではなく、「重要文書だけ整える→効果が出たら拡張」の順で進めるのが現実的です。

権限とセキュリティ：誰が何を見られるか

情シスが気にするべきは、RAGが「社内文書への入口」になる点です。部署ごとに閲覧権限が違う場合、RAG側でも同じ制御が必要になります。たとえば「人事評価」や「個人情報」を含む文書が、全社員の検索対象に混ざるのは危険です。

最低限、次を検討します。

• アクセス制御：ユーザー属性に応じて検索対象を変える
• ログ：誰が何を質問し、どの文書が参照されたか
• データの持ち出し：外部LLMに送る情報の範囲、マスキング方針
• 個人情報・機密：取り込み対象から外す、または要約のみ許可

ここは製品選定にも影響します。クラウド/オンプレ、LLMの選択、データの保管場所など、会社のセキュリティポリシーに合わせた設計が必要です。

費用感の考え方：どこにコストが乗るか

RAGの費用は「ツール利用料」だけでなく、文書整備・権限設計・評価・運用にかかります。特に、最初のPoC（試験導入）で見落とされがちなのが、文書の棚卸しと更新フローです。“運用コスト”まで含めてROIを考えると、導入後の失速を防げます。

失敗しないための注意点：精度・ハルシネーション・運用の落とし穴

RAGを入れても「思ったほど賢くない」「結局使われない」となるケースがあります。非エンジニアの方が押さえるべき失敗パターンと対策をまとめます。

検索がズレる：文書が多いほど起きやすい

文書が増えるほど検索候補が増え、似た内容が混ざります。対策は、文書の版管理（最新版を優先）、メタ情報の付与（部署・日付・文書種別）、重複排除です。また、質問の言い回しが曖昧だとズレるため、UI側で選択式の質問（例：「経費」→「出張」→「宿泊」）を用意するのも効果的です。

ハルシネーション（もっともらしい嘘）をゼロにはできない

RAGは根拠を与えるので嘘が減りますが、ゼロにはなりません。対策として、回答テンプレに「参照した文書」「該当箇所の引用」「不明時の案内」を組み込みます。“答えを作る”より“根拠とセットで返す”設計が、業務利用では重要です。

更新されない：RAGは運用が命

社内情報は変わります。規程が改訂されたのに古い文書が残っていると、RAGは古い根拠で回答します。文書の追加・差し替えの責任者、更新頻度、承認ルールを決め、更新が回る仕組みにしてください。理想は「規程を更新したら自動でRAG側も更新される」連携です。

“何でも相談AI”にして炎上する

最初から「全社の何でも相談」を目指すと、対象外の質問（人事評価・法務判断・個別の取引条件など）が増え、誤回答リスクが上がります。まずは範囲を明確にし、「できること／できないこと」を画面上に提示します。問い合わせ先の案内もセットにすると、現場が使いやすくなります。

RAGは、きちんと範囲を切って運用すれば強力です。逆に、無理に万能化すると、品質・権限・責任の問題が一気に顕在化します。

まとめ

RAGは、生成AIが社内文書を検索して根拠をもとに回答する仕組みで、社内ルールや製品仕様など「会社固有の情報」に強い生成AIを作る代表的な方法です。生成AI単体が一般論に寄りがちな理由は、社内文書にアクセスできず、更新にも追随しづらいからでした。

RAGの基本は「検索→引用→回答」です。業務目線では、社内ヘルプデスクや営業・CSの回答品質向上、過去資料の再利用、社内テンプレに沿った文章作成などで効果が出やすいでしょう。一方で、検索のズレ、ハルシネーション、文書更新の停滞、権限設計の甘さは失敗の典型です。

導入は、まず対象業務と成功指標を決め、最新版が明確な文書から小さく始めるのが近道です。RAGはツール導入ではなく、文書・権限・運用を含めた業務設計だと捉えると、社内展開まで進めやすくなります。