RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、生成AIが回答を作る前に、社内文書やデータベースなどの外部情報を検索し、見つかった内容に基づいて回答を生成する技術です。 AIが学習していない自社固有の情報について正確に答えさせるための、現在最も実用的な手法です。
仕組み（3ステップ）
- 検索（Retrieval）: 質問に関連する文書を、社内ナレッジ等のデータベースから探す
- 拡張（Augmented）: 見つかった文書をプロンプトに添えてAIに渡す
- 生成（Generation）: AIが「渡された文書の内容に基づいて」回答を作る
ビジネスでの使いどころ
社内規程・マニュアル・過去の議事録に答えられる社内チャットボット、問い合わせ対応の自動化、契約書の照会などが代表例です。ファインチューニング（モデル自体の再学習）と違い、文書を差し替えるだけで知識を更新できるため、情報が頻繁に変わる業務に向いています。