AI辞典AI基礎
RAGとは
RAGを、社内資料など根拠を添えて答えを作る考え方として、仕事での意味から理解するための解説。
読了目安 5分更新 2026年7月19日
30 SECONDS
30秒で分かる
- 先に関連資料を探し、その内容を踏まえて回答を作る考え方。
- 「モデルの記憶だけ」に頼らず、根拠を寄せたい時に使う。
- 資料の質と、人が確認する運用が成果を左右する。
IN ONE LINE
一言でいうと
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、必要な情報を検索してから生成する方式です。社内マニュアルや規定を根拠にしたい仕事で、「何を根拠にしたか」を残しやすくします。
WHEN TO USE
どんな時に使う？
法務
社内規程を根拠に、問い合わせ対応の下書きを作る（解釈は人が確定）。
管理職
業務マニュアルを根拠に、手順説明のたたき台を作る。
開発
仕様書や過去チケットを根拠に、調査メモの初稿を作る。
EXAMPLES
具体例
- 社内FAQを検索し、その抜粋をもとに回答案を作る。
- 製品マニュアルを参照しながら、サポート文面を整える。
- 手元のPDFだけを根拠に、要約と確認質問を作る（NotebookLM的な使い方）。
MISCONCEPTIONS
よくある誤解
誤解：RAGがあれば、幻覚（もっともらしい誤り）は起きない。
実際：減らせてもゼロではない。根拠の取り違えや古い資料の影響は残る。
誤解：資料を入れさえすれば、すぐ社内AIが完成する。
実際：権限、更新、評価、人の確認設計が揃って初めて仕事になる。
FAQ
よくある質問
RAGと普通のChatGPTの違いは？
普通の対話はモデル側の知識に寄りがちです。RAGは先に資料を参照してから答える比重を高めます。