素人にもわかる「RAG(Retrieval-Augmented Generation)」とは?

〜AIの賢さを強化する仕組みをやさしく解説〜

こんにちは!AIの技術には日々進化があり、「RAG(リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション)」という言葉が注目されています。

**「RAGって何?難しそう…」**と思うかもしれませんが、実はとてもシンプルなアイデアです。
この記事では、専門用語をできるだけ使わずに、わかりやすく説明していきます!


1. そもそも「RAG」って何?

「RAG(リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション)」とは、AIが賢く情報を探してから答える仕組みです。

もっとシンプルに言うと…

「わからないことがあったら、ネットで調べてから答える」ようなAIの動き

これがRAGの基本的な考え方です。


2. 例えで理解!RAGのしくみ

普通のAI(RAGなし)のイメージ

普通のAI(例:ChatGPTなど)は、過去に学んだ知識の中から答えを作ることしかできません。

📌 たとえば…
👤「今日の天気は?」
🤖 普通のAI: 「申し訳ありませんが、最新の天気情報はわかりません。」

なぜなら、AIの知識はトレーニング時点のデータに限定されるからです。
つまり、「過去に学んだことしか知らない」のです。


RAGを使うとどうなる?

RAGを使うと、AIは「わからないことを調べてから答える」ことができます。

📌 たとえば…
👤「今日の天気は?」
🤖 RAG搭載AI:
「ちょっと待ってね…(検索中)…
今日の東京の天気は晴れ、最高気温は25度です。」

どうやって答えを出したの?
検索エンジンやデータベースから最新の情報を取得(Retrieval=検索)
取得した情報をもとに、自然な文章を生成(Augmented Generation=拡張された生成)

つまり、RAGを使うことで、「AIがリアルタイムで調べて、正確な答えを出す」ことができるのです!


3. RAGが役立つ場面

RAGは、**「最新の情報を使って答えを出す必要がある場面」**で特に役立ちます。

📌 活用例
ニュースの要約:「今朝のニュースを教えて!」 → AIが最新のニュースを取得して要約
医療・科学の情報提供:「最近の研究成果を教えて!」 → 最新の論文を探して要約
FAQの自動回答:「この商品の保証期間は?」 → 公式サイトの情報を調べて回答


4. なぜRAGが重要なのか?

普通のAI(RAGなし)は、学習データにある情報しか知らず、最新情報に対応できません。
しかし、RAGを使えば**「AIの知識をリアルタイムで更新」**できるのです!

RAGがあると…

AIの知識が最新のものにアップデートされる
専門的な質問にも、正確なデータを元に答えられる
企業のFAQやカスタマーサポートに応用できる


5. まとめ

🔹 RAGとは? → AIが「調べてから答える」しくみ
🔹 普通のAIとの違い → RAGなら、最新の情報をもとに答えられる
🔹 役立つ場面 → ニュース、医療、FAQなど「最新情報が重要な分野」

**簡単に言うと、RAGは「AIの検索力と回答力を組み合わせた最強の知的アシスタント」**なのです!

これからのAIは、単に「知っていることを答える」だけでなく、「調べてから答える」のが当たり前になっていくでしょう。

以上、素人向けのRAG解説でした!
「なるほど!」と思ったら、ぜひ身近な人にも説明してみてくださいね。

当社では、AI関連の研修を提供しております

投稿者プロフィール

山崎講師
山崎講師代表取締役
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します!
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