RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは、信頼性の高い情報を格納した「外部データベース」から関連情報を検索し、それを基に大規模言語モデル（LLM）が回答生成する手法のことです。RAGを利用することでAIの回答精度を向上させることが可能です。例えば、OpenAI社のGPTなど汎用的なLLMは、膨大な学習済みのデータを基に回答を生成しますが、学習済みデータに含まれない企業独自の情報や専門領域についての回答は不正確です。一方でRAGは、自社が保有している文書やWeb上から収集した最新情報などが格納された「外部データベース」を参照することで、回答の正確性と信頼性を大幅に改善することができます。さらに、汎用LLMが生成する際に生じる誤情報（ハルシネーション）を軽減できるという利点もあります。本記事では、RAGの仕組みなどの基礎知識から、活用例や課題まで解説します。RAGに関する理解を深めたい方は、ぜひ参考にしてください。※本記事で示している「外部データベース」の「外部」とは、社内・社外といった格納場所の意味ではなく、汎用LLMの参照先を「内部」、それ以外を「外部」として区別するための呼称です。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3E2%E5%84%84%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E3%81%AE%E7%B4%A0%E6%9D%90%E3%81%8B%E3%82%89%E9%81%B8%E3%81%B9%E3%82%8B%EF%BC%81%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%8F%8E%E9%9B%86%E3%81%8B%E3%82%89%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%BE%E3%81%A7%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fh3%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-main%22%3E%0A%09%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-left%22%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3EAI%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AB%E6%AC%A0%E3%81%8B%E3%81%9B%E3%81%AA%E3%81%84%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%80%82%E5%81%8F%E3%82%8A%E3%81%AE%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%81%E3%81%8B%E3%81%A4%E7%9B%AE%E7%9A%84%E3%81%AB%E9%81%A9%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%BA%96%E5%82%99%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%80%81AI%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%AD%A3%E7%A2%BA%E6%80%A7%E3%81%A8%E5%85%AC%E5%B9%B3%E6%80%A7%E3%81%AE%E6%8B%85%E4%BF%9D%E3%81%AB%E7%B9%8B%E3%81%8C%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%B8%80%E6%96%B9%E3%81%A7%E3%80%81%3Cstrong%3E%E3%81%9D%E3%82%82%E3%81%9D%E3%82%82%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AA%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%8C%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%3C%2Fstrong%3E%E3%80%81%E3%81%BE%E3%81%9F%E3%80%81%20%3Cstrong%3E%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%A7%E3%81%AF%E8%A6%81%E4%BB%B6%E3%81%AB%E5%90%88%E3%81%86%E3%82%82%E3%81%AE%E3%81%8C%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%81%20%E5%95%86%E7%94%A8%E5%88%A9%E7%94%A8%E3%81%AE%E9%9A%9B%E3%81%AE%E6%A8%A9%E5%88%A9%E5%95%8F%E9%A1%8C%E3%81%8C%E4%B8%8D%E5%AE%89%3C%2Fstrong%3E...%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%A3%E3%81%9F%E8%AA%B2%E9%A1%8C%E3%82%92%E6%8A%B1%E3%81%88%E3%82%8B%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%81%AF%E5%B0%91%E3%81%AA%E3%81%8F%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3E%E3%82%82%E3%81%97%E3%82%82%E7%8F%BE%E5%9C%A8%E3%80%81%E3%81%9D%E3%81%AE%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AA%E3%81%8A%E5%9B%B0%E3%82%8A%E3%81%94%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%89%E3%80%81%E3%81%8A%E5%AE%A2%E6%A7%98%E3%81%AE%E3%81%94%E7%94%A8%E4%BB%B6%E3%83%BB%E3%81%94%E8%A6%81%E6%9C%9B%E3%81%AB%E5%90%88%E3%82%8F%E3%81%9B%E3%81%A6%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E7%B4%A0%E6%9D%90%E3%81%AE%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%81%8C%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%80%8CFastLabel%E3%80%8D%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E3%82%92%E6%A4%9C%E8%A8%8E%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%81%8B%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%09%3Cul%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E2%E5%84%84%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E3%81%AE%E7%B4%A0%E6%9D%90%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AB%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9%E5%8F%AF%E8%83%BD%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E6%B8%88%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E3%81%AA%E3%82%89%E3%80%81%E6%9C%80%E7%9F%AD3%E5%96%B6%E6%A5%AD%E6%97%A5%E7%A8%8B%E5%BA%A6%E3%81%A7%E6%8F%90%E4%BE%9B%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%09%3Cli%3E%E5%8B%95%E7%94%BB%E3%83%BB%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%83%BB%E9%9F%B3%E5%A3%B0%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%83%8B%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%99%E3%81%AB%E3%81%82%E3%82%8F%E3%81%9B%E3%81%A6%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%96%B0%E8%A6%8F%E6%92%AE%E5%BD%B1%3C%2Fli%3E%0A%09%09%09%09%3C%2Ful%3E%0A%3Cp%3E%E3%81%BE%E3%81%9F%E3%80%81%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E7%A8%AE%E5%88%A5%E3%82%92%E5%95%8F%E3%82%8F%E3%81%9A%E3%80%81%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%92%E4%BB%98%E4%B8%8E%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%94%E7%B4%8D%E5%93%81%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%82%82%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AB%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%8C%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E3%81%99%E3%82%8BAI%E9%96%8B%E7%99%BA%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E6%A7%98%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%AB%E6%A8%A9%E5%88%A9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%81%AA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E3%82%92%E6%A7%98%E3%80%85%E3%81%AA%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%81%E3%81%A7%E3%81%94%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%3C%2Fp%3E%0A%09%09%09%3C%2Fdi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Generation」の略であり、冒頭でもお伝えしたように、外部データベースから関連情報を検索し、それを基に大規模言語モデル（LLM）が回答生成する手法です。具体的には、ユーザーからの質問に対して、まず関連する情報をデータベースや文書から探し出し、その検索結果と質問内容を組み合わせてLLMに入力し、回答を生成します。RAGはLLMのテキスト生成に外部情報の検索機能を追加することから、「検索拡張生成」や、「取得拡張生成」などと訳されます。RAGの仕組みRAGの仕組みは、「検索フェーズ」と「生成フェーズ」の2つの段階で構成されます。1.検索フェーズ検索フェーズは、ユーザーの質問に対して最も適切な情報を見つけるプロセスです。この段階では、以下の手順が行われます。ユーザーが質問を入力する外部データを検索する検索結果を取得するユーザーが質問を入力すると、アプリケーションは外部データを検索します。この「外部データ」には、例えば以下のようなものが含まれます。自社で蓄積している文書、マニュアルIR情報などの外部ドキュメントWeb上から収集したコンテンツ（※）その後アプリケーションは、質問に最も関連性の高いデータを検索結果として取得します。※Web上から収集したコンテンツを参照する際は、質問が入力されるたびにインターネットを検索するわけではなく、Web上の情報を加工してあらかじめRAG用のデータベース（ベクトルデータベース）格納したデータを参照します。2.生成フェーズ生成フェーズでは、検索フェーズで得た情報を使用して、ユーザーの質問に対する回答を作成します。ユーザーの質問に、検索で得たデータを加えてプロンプトを作成LLMが回答を生成まず、ユーザーからの質問に、検索フェーズで集めた関連情報を追加し、LLMに入力するプロンプトを作成します。次に、LLMはこのプロンプトをもとに回答を生成します。この過程で、LLMは自身の事前学習知識と、追加された最新情報を組み合わせて、より正確で関連性の高い回答を作成します。以上が、RAGの主な仕組みです。RAGが注目されている理由RAGが注目されている理由は、大規模言語モデル（LLM）の課題を補完し、より正確な情報を提供できる点にあります。特に、情報の新鮮さ、ハルシネーションの軽減といった側面で、その重要性は高まっています。まとめると、最新の情報を容易に反映できるからハルシネーションを軽減できるからといった課題がRAGによって軽減できます。これらの内容について解説します。最新の情報を容易に反映できるから汎用的なLLMは、特定の時点までのデータが学習されているため、時間が経つと情報が古くなります。その一方で、RAGは自社が日々蓄積している文書やWeb上から収集した最新情報が格納された「外部データベース」の情報を検索し、常に新しい情報に基づいた回答を生成することが可能です。独自のLLMを構築し、最新の情報を再学習させる（ファインチューニング）ことでも情報の更新性は担保できますが、RAGに比べて非常に手間がかかります。外部データの更新が容易に行える点もRAGのメリットです。ハルシネーションを軽減できるからLLMは、膨大な量の学習済みデータを基に回答を生成します。しかし、この生成プロセスは確率的なものであるため、必ずしも正確な情報を提供するとは限りません。その結果、LLMは事実と異なる情報を作り出すリスク、いわゆる「ハルシネーション」が生じることがあります。この現象は、特に専門的な内容や最新のデータが求められる場合に顕著です。一方、RAGは、信頼性の高い情報を格納した「外部データベース」を検索し、その結果を基にLLMが回答を生成します。これにより、ハルシネーションのリスクを大幅に減少させることができます。例えば、医療や法律といった専門的な質問に対して、最新の研究結果や法令、専門家の意見などを参照し、正確で有益な情報を提供することが可能です。RAGの活用例では、RAGは具体的にどのようなところで活用されるのでしょうか。活用例を見てみましょう。社内ナレッジシェアの推進社内のマニュアルや過去のケーススタディを集め、社内ナレッジの検索システムや質問に対する解決方法を提示するチャットボットの構築に活用できます。専門分野での業務効率化例えば、医療分野ではRAGの活用により患者の過去の病歴や診療記録の検索患者に処方する薬のリスクや効果の確認最新の治療ガイドラインや研究論文の取得などが容易になることで、正確で新しい情報を元にした医療判断と、医療従事者の業務負担減少に繋げられます。RAGとファインチューニングの違いRAGと混同しやすい技術として、「ファインチューニング」があります。RAGは、外部データベースから関連情報を取得し、それを基にLLMが回答を生成するアプローチです。対して、ファインチューニングは特定のデータセットを用いてLLMに追加学習させ、特定のタスクや領域に特化させる手法のことを言います。▼RAGとファインチューニングの比較RAGファインチューニングメリット・モデルの再学習が不要なのでコストを抑えられる・導入が比較的容易特定のタスクで高い精度を実現できるデメリット回答生成までの時間が長い・大量のデータ収集と準備が必要・実装後のモデルの評価とチューニングが不可欠なためコストがかかるファインチューニングは特定のタスクで高い精度を実現できるものの、モデルを再学習させ、パラメータを調整して特定のタスクに適合させるため、非常に手間がかかります。一方、RAGはモデルの再学習が不要なのでコストを抑えられ、情報の更新が容易です。コストパフォーマンスの面で、RAGの導入を検討する企業は増えています。ファインチューニングについて詳しく知りたい場合は、下記記事を参考にしてください。関連記事：ファインチューニングの活用方法とは？転移学習との使い分けについてご紹介RAGの外部データ作成における課題と解決法RAGの外部データとして利用される下記の情報は、図表付きのドキュメントなどの「非構造化データ」が多くを占めています。自社で蓄積している文書、マニュアルIR情報などの外部ドキュメントWeb上から収集したコンテンツ非構造化データをRAGデータとして活用するには、書き起こした上でのアノテーションが必要です。しかし、大量のドキュメントや画像・動画データをRAG用のデータとして作成するための人的リソースを十分確保できないというケースも多いでしょう。また、社内で不足しているデータの収集にお困りのケースもあるのではないでしょうか。弊社FastLabelでは、そうしたお悩みを解決するために、マルチモーダルRAG用のデータ作成をご支援しています。RAG用データの収集から、アノテーション作業、マルチモーダルRAGデータ作成までお任せいただけますので、ぜひご検討ください。まとめ本記事では、RAGの仕組みや活用例などについて解説しました。最後にまとめをご覧ください。▼RAGの仕組みユーザーからの質問に対して、まず外部データから関連情報を探し出し、その結果をユーザーの質問と結びつけて大規模言語モデル（LLM）に入力し、回答を生成します。▼RAGのメリット最新の情報を容易に反映できるハルシネーションを軽減できる一方で、RAGの精度を向上させるには、データベース内容情報を最新かつ正確に更新していく必要があります。▼RAGの外部データ作成におけるよくある課題図表つきデータの取り込みの難しさ社内で不足しているデータの収集マルチモーダルRAG用のデータ作成にお悩みなら、ぜひFastLabelにご相談ください。%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite%22%3E%0A%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content%22%3E%0A%09%09%3Ch3%3E2%E5%84%84%E4%BB%A5%E4%B8%8A%E3%81%AE%E7%B4%A0%E6%9D%90%E3%81%8B%E3%82%89%E9%81%B8%E3%81%B9%E3%82%8B%EF%BC%81%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%8F%8E%E9%9B%86%E3%81%8B%E3%82%89%E3%82%A2%E3%83%8E%E3%83%86%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%BE%E3%81%A7%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%AA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%3C%2Fh3%3E%0A%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-main%22%3E%0A%09%09%09%3Cdiv%20class%3D%22ctwhite-content-left%22%3E%0A%09%09%09%09%3Cp%3EAI%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AB%E6%AC%A0%E3%81%8B%E3%81%9B%E3%81%AA%E3%81%84%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%80%82%E5%81%8F%E3%82%8A%E3%81%AE%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%81%E3%81%8B%E3%81%A4%E7%9B%AE%E7%9A%84%E3%81%AB%E9%81%A9%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%BA%96%E5%82%99%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%80%81AI%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%AD%A3%E7%A2%BA%E6%80%A7%E3%81%A8%E5%85%AC%E5%B9%B3%E6%80%A7%E3%81%AE%E6%8B%85%E4%BF%9D%E3%81%AB%E7%B9%8B%E3%81%8C%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82%E3%81%97%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%9D%E3%81%AE%E4%B8%80%E6%96%B9%E3%81%A7%E3%80%81%3Cstrong%3E%E3%81%9D%E3%82%82%E3%81%9D%E3%82%82%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AA%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%8C%E4%B8%8D%E8%B6%B3%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%3C%2Fstrong%3E%E3%80%81%E3%81%BE%E3%81%9F%E3%80%81%20%3Cstrong%3E%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%A7%E3%81%AF%E8%A6%81%E4%BB%B6%E3%81%AB%E5%90%88%E3%81%86%E3%82%82%E3%81%AE%E3%81%8C%E3%81%AA%E3%81%84%E3%80%81%20%E5%95%86%E7%94%A8%E5%88%A9%E7%94%A8%E3%81%AE%E9%9A%9B%E3%81%AE%E6%A8%A9%E5%88%A9%E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