RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、直訳すると「検索で補強した文章生成」。かんたんに言うと、AIが答える前に社内の資料を探して読み、その内容をもとに回答する仕組みです。

ふつうのAIと何が違うのか

一般的な生成AIは、世の中の知識には詳しくても、貴社の規程・マニュアル・過去の対応履歴は知りません。RAGはこのギャップを埋めます。質問が来るたびに社内文書から関連箇所を探し出し、「貴社の情報に基づいた答え」を返します。

業務で効く場面

  • 社内ヘルプデスク: 経費精算のルール、稟議の通し方など「総務に聞けば分かる」質問への即答
  • 顧客対応: 製品仕様・納期・過去のQ&Aに基づいた一次回答
  • 新人教育: 「前任者しか知らない」を、聞けば答えるAIに置き換える

導入時のポイント

RAGの精度は、AIの性能よりも元の文書が整理されているかに左右されます。最初から全部門の文書を対象にせず、問い合わせの多い領域から小さく始めるのが定石です。

自社の文書量や問い合わせ件数でどこまで効果が出そうか、無料相談で一緒に見立てることができます。