流行りのRAGって一体何？ChatGPTのブラウザ機能との違いもわかりやすく解説！

生成AIが身近になった今、企業や個人の間で注目されているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術です。Retrievalは「検索」、Augmentedは「補強された」、Generationは「生成」です。LLMは基本的に検索してURLの中身を探しにいくことはできないので、それを解決するための一手です。つまり検索拡張機能です。

「RAGってよく聞くけど、結局何？」「ChatGPTのブラウジング機能とどう違うの？」と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。

この記事では、初心者にもわかりやすく、図解レベルで以下のポイントを解説します：

• RAGとは？簡単な仕組みと役割
• ChatGPTのブラウジング機能との違い
• RAGの活用シーンと導入メリット
• どちらを選ぶべきか？活用の判断基準

RAGとは？簡単に言うと「調べてから答えるAI」

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、AIが回答を生成する前に、必要な情報を検索して取り込む仕組みです。単なるモデルに新しい情報を加え出力を安定させることもできます。モデルを学習させるのではなく外付けの拡張機能のためファインチューニング(モデル学習)とは少し違います。

この技術ってどうして必要なんでしょうか？？

普通の生成AI（例：ChatGPT）の限界

従来のChatGPTのような生成AIは、あらかじめ学習した知識をもとに回答します。
非常に便利だなって使ってる方も多いと思います。
ChatGPT（特に無料プランやブラウジングなしのもの）は、検索せずに「過去の学習データ」から答えているだけなんです。驚きですよね。

Web検索ツールがONのときだけ、実際にURLを開けることがありますが基本的には検索はしないと考えてください。そのため、次のような課題が浮き彫りになります：

• 最新の情報には弱い
• 社内のマニュアルや非公開データにアクセスできない
• 回答に根拠がない or あやふやになることがある

RAGはここが違う！

通常のLLMは検索ができなく狭い範囲の中でしか回答ができないと述べました。情報を与えてあげると、追加内容を盛り込んだAIが生まれるのは想像に難くありません。RAGは、以下の2ステップで動作します：

1. 検索（Retrieval）：関連するPDF、マニュアル、FAQなどを検索
2. 生成（Generation）：検索結果をもとに、自然な回答を生成

つまり、検索エンジンと生成AIのハイブリッドのようなものです。

ChatGPTのブラウジング機能との違い

「RAGとChatGPTのブラウジング機能って同じじゃないの？」と思うかもしれませんが、根本的に違う仕組みです。

結論：
RAG： 社内業務サポート・限定情報に強い
ブラウジング： ニュースや最新Web調査に最適

RAGはどんな場面で活躍するの？

RAGは以下のような業務やシステムで非常に効果的です：

• 社内マニュアルを検索して答えるチャットボット
• 医療・法律・不動産など、専門情報の自動回答
• 自社サービスのFAQ自動応答
• 過去の会議録や報告書を活かした情報共有AI

特に社内利用においては、「早く・正確に・根拠を示して」回答できるため、業務効率化や問い合わせコストの削減に貢献します。
企業の方だと社外秘を漏らさずローカルで使用できるので安心です。
私たちもローカルでLLMを使用したいと言ったお声をいただき導入支援をさせていただいております。(クラウドにホスティングしたローカルLLMのAPI化も可能)

RAGとブラウジング、どちらを選ぶべき？

RAGはAI活用の“次の一手”

「AIが情報を調べてから答える」――それを実現するのがRAGです。

ChatGPTなどの生成AIに最新かつ正確な知識を与える手段として、今後ますます注目される技術といえるでしょう。

特に、社内データや顧客サポート、専門業務への応用においては、RAGは強力な味方になります。

「AIを業務に取り入れたい」「情報資産をもっと活かしたい」と考えている方は、ぜひRAGの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

ではRAGを作成する手順については別の記事にて解説いたします。

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