RAGとは？生成AIに社内データを使わせる仕組みと精度を上げる運用方法【2026年版】

#AIの基礎 #LLM

公開日

2026.07.22

更新日

2026.07.23

RAGとは？生成AIに社内データを使わせる仕組みと精度を上げる運用方法【2026年版】

「社内マニュアルは整っているのに、いざ必要な情報は探し出せない」。生成AIに聞けば一発で解決しそうですが、汎用のAIは自社の規程も手続きも知らないため、社内のことを尋ねても適切な回答を得ることは困難です。

RAG（検索拡張生成）を活用することで、この問題を解決できるかもしれません。この記事では、RAGの仕組みから、企業のどの業務で役立つのか、どう作るのか、そして導入後に特につまずきやすい「精度」をどう上げるのかまでを順に整理します。

※デロイトトーマツミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェントソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

RAG（検索拡張生成）とは

RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）とは、生成AIが回答を作る前に外部の情報源を検索し、その結果を踏まえて答えさせる仕組みのことです。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM＝大量のテキストで学習した言語モデル）に、社内文書のような「学習していない情報」を渡して答えさせる、と言い換えてもよいでしょう。

なぜこの仕組みが必要なのかについて考えるうえで、生成AIがどのような性質をもっているのかについても触れておきましょう。

汎用の生成AIが持たない情報：自社の規程や製品仕様などの非公開情報。そのままだと起きること：「昨年度のプロジェクトの問題と対策をまとめて」と頼んでも、情報を渡していなければ的確に答えられない
RAGがすること：連携した社内データから必要な情報を検索して渡し、「知らないことには答えられない」という限界を補う

考え方そのものは新しいものではありません。RAGという枠組みは、2020年にPatrick Lewisらが発表した論文で提案され、モデルの内部に蓄えた知識（パラメトリックな記憶）と、外部から都度引いてくる知識（非パラメトリックな記憶）を組み合わせる方法として定式化されました。社内データを生成AIに使わせる方法として、この枠組みがあらためて用いられています。

出典：Patrick Lewis ほか「Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks」（arXiv:2005.11401／NeurIPS 2020）

RAGが回答を作る2つのステップ

RAGは「検索」と「生成」の2段階で動きます。ユーザーが質問すると、次の流れで根拠つきの回答が返ってきます。

① 検索フェーズ：質問に関連する社内文書を、社内のデータベースから探し出す
② 生成フェーズ：見つかった文書を質問に添えて生成AIに渡し、その内容を根拠に回答を組み立てる

仕組みの内側では、社内文書をあらかじめ「チャンク」と呼ばれる数百トークン程度の断片に分け、意味を表すベクトル、つまり数値の並びに変換してデータベースへ登録しておきます。質問が来ると、それに近い断片を上位数件だけ取り出し、回答の材料に使います。社内文書を丸ごと読ませるのではなく、関係する部分だけを選んで渡す形です。

従来のキーワード検索との違いは、結果の返し方にあります。

キーワード検索：関連しそうな文書の一覧を出すだけで、読んで理解するのは人
RAG：見つけた文書を読んで要点をまとめ、質問への答えの形にして返す。根拠にした文書も併記できる

たとえば「出張の宿泊費の上限は」と尋ねると、RAGは旅費規程の該当箇所を探し、その条文を根拠に「役職に応じて一泊あたり〇〇円まで」と答えます。担当者への問い合わせを待たずに、根拠つきの答えがその場で得られます。

社内データをAIに使わせる3つの方法

社内情報をAIに使わせる方法は、RAGだけではありません。代表的な選択肢との違いを表にまとめました。

方法	やること	更新のしやすさ	向いているケース
RAG	質問のたびに社内文書を検索し、結果を添えて回答させる	データを差し替えるだけで反映される	規程・マニュアルなど中身が更新される社内情報を扱いたい
ファインチューニング	社内データでモデル自体を追加学習させる	再学習が必要でコストがかかる	専門的な口調や形式を固定で覚えさせたい
ロングコンテキスト	関連文書を毎回まるごとプロンプトに貼り付ける	貼り直すだけでよい	参照する文書が少量にとどまる

ファインチューニングはモデルに知識そのものを覚え込ませる方法のため、情報を更新するたびに追加学習が必要になり、運用の手間やコストが増えやすいという課題があります。一方、RAGは、データベース側を入れ替えれば反映されるので、頻繁に変わる社内情報との相性がよい方法です。また、回答に使った文書を示せるかどうかも、出どころの見えにくいファインチューニングとの大きな違いです。

ただし、RAGとファインチューニングは、二者択一でもありません。社内知識の参照はRAGで担い、特有の言い回しや出力形式はファインチューニングで整える、といった併用も現実的な選択肢です。

参照したい文書がごく少量なら、検索の仕組みを組まず、全文をそのままプロンプトに渡すほうが手軽な場合もあります。Anthropicも、知識ベースが約20万トークン（およそ500ページ）に収まるなら、RAGを使わず全文を渡す手があると説明しています。扱う文書が数千ページ規模にふくらんだとき、はじめてRAGの出番です。

出典：Anthropic「Introducing Contextual Retrieval」（2024年9月）

RAGで解決できる課題と業務別の使いどころ

RAGが企業で扱われるのは、生成AIをそのまま使ったときに残る課題を、検索した社内文書で補えるからです。何が解決できるのか、どの業務で役立つのかを確認します。

RAGがもたらす3つの価値

RAGには、生成AIをそのまま使う場合の弱点を補う3つの価値があります。

誤答（ハルシネーション）を抑える：手元の知識で推測させず、検索した社内文書を根拠に答えさせる。在庫数や規程の数値など、誤れば実害につながる回答ほど効果が大きい
社内固有の情報を扱える：規程・製品仕様・過去の提案書など、汎用の生成AIが学習していない非公開情報も検索対象にできる。元データを差し替えれば最新の内容で答えられる
根拠を示せる：どの文書のどの箇所を使ったかを併記できるため、検証・監査がしやすい。規程のどの条文によるかをたどれるので、法務・金融・公共など説明責任が問われる分野でも扱いやすい

業務別の使いどころ

RAGが向くのは、社内に散らばった情報を「探して・まとめて・答える」必要がある業務です。代表的な使い方を表にまとめました。

業務	RAGの使い方	期待できること
問い合わせ対応	就業規則や経費規程への質問に、該当箇所を示しながらAIが一次回答する	担当者は判断の要る例外対応に集中できる
ナレッジ検索	過去の提案書・議事録・マニュアルを横断検索する	「あの資料はどこか」を探す時間を減らせる
文書作成	社内の過去事例を参照して企画書や回答文書のたたき台を作る	ゼロから書く手間を減らせる
現場支援	製品仕様や手順書を参照する	経験の浅い担当者でも調べながら答えられる

海外では、こうした使い方を実際の業務に組み込んだ例が公開されています。

LinkedIn（問い合わせ対応）：過去の対応履歴をRAG（知識グラフと組み合わせた構成）で参照する仕組みをカスタマーサービスに導入。約半年の運用で、1件あたりの対応時間の中央値を28.6%短縮した
DoorDash（問い合わせ自動化）：社内のサポート記事をRAGで参照して応答し、回答の正確さを継続的に判定する仕組みと、不適切な回答を実時間で止める仕組みを併用。品質を保ちながら自動化を広げている

出典：LinkedIn「Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering」（SIGIR 2024）／DoorDash「Path to high-quality LLM-based Dasher support automation」（2024年9月）

使ううえで押さえておきたい前提もあります。

向く質問・向かない質問がある：「何日以内に申請が必要か」のように事実を一点で問う質問には強い一方、複数の文書を突き合わせる判断や長い要約は精度が落ちやすい
文書化されていない知識は対象外：暗黙知や口頭で引き継がれた知識は、まず文書にしないと検索できない

着手する業務に迷うなら、同じ質問が繰り返し寄せられ、その答えが社内文書に書かれている領域から選ぶとよいでしょう。問い合わせ対応やナレッジ検索が最初の対象になりやすいのは、この条件に当てはまるためです。個別の活用を積み重ねるほど、散らばっていた情報は「質問すれば根拠つきで答えが返る」ナレッジ基盤として整えていくことができます。

RAGの作り方と導入の5ステップ

RAGの構築は、ツールを契約すれば終わり、というものではありません。技術的な組み立てはベンダーや情報システム部門に任せられますが、推進担当が関わるべき部分は残ります。どこに関与し、何を判断するのかを整理します。

構築の流れと推進担当の役割

RAGは、技術的には次の5ステップで動きます。

① データ準備：対象の社内文書を集め、AIが読める形に整える（古い版の更新、表記の統一、PDF・画像内の文字の処理）。音声や画像・表のデータも連携の対象にできる
② チャンク分割：文書を扱いやすい単位に分ける
③ ベクトル化と登録：各断片を検索用のデータベースに登録する
④ 検索：質問に近い断片を探し出す
⑤ 生成と評価：生成AIに回答させ、出来を確かめて改善する

このうち②〜④は技術側に任せられます。一方で、推進担当が主導したいのは次の3つです。ここは業務を知る人にしか判断できず、外注しきれない部分です。

載せる文書を決めて整える：どの規程・マニュアルを対象にするか、最新版か、誰が更新するかを決める。RAGは「文書にある情報」しか答えられないため、ここが精度の土台になる
答えの良し悪しを判定する：技術側には業務上の正解が分からない。想定質問への回答が実務的に正しいかは、業務側が評価する
参照できる範囲を決める：誰がどの文書を見られるか。人事情報や経営情報など、公開してよい範囲を切り分ける

逆にいえば、この3つさえ押さえておけば、技術的な構築そのものはツールやベンダーに委ねやすくなります。

実際のデータ準備でつまずきやすいのは、文書がフォルダやツールに散らばっていたり、同じ規程の新旧版が混在していたりするケースです。いきなり全文書を完璧に整えようとせず、対象業務に関わる文書を最新版に絞って渡すところから始めると、立ち上げの負担を抑えられます。

RAGに載せやすいのは、規程・マニュアル・FAQ・過去の問い合わせ履歴のように、答えが文章で書かれた文書です。頻繁に書き換わる数値表や、判断の経緯が残っていない案件は、そのままでは扱いにくく、別の整備や仕組みが必要になります。

小さく始めて広げる

最初から全社・全データを対象にすると、検証の範囲が広がりすぎて、原因の切り分けが難しくなります。効果の見えやすい一つの業務から始め、確かめながら広げる進め方が無理を生みません。

試す：一つの部署のマニュアルを対象に、想定質問への回答精度を確かめる
広げる：対象部署・対象文書を増やし、運用しながら検索や文書を改善する
固める：アクセス権限・利用ログ・禁止ワードまで含めて、全社で安全に運用できる体制を整える

対象を広げるときは、現場から「答えられなかった質問」を吸い上げ、文書と検索の改善に回す流れを作っておくと、運用を重ねるほど精度の向上が期待できます。

あわせて、効果を測る準備も必要です。。問い合わせ件数や、検索にかけていた時間がどれだけ減ったかを記録できる状態にしておけば、次の投資判断の材料になります。

評価そのものは、業務をよく知るメンバーが「想定質問とあるべき回答」を10〜20問ほど用意し、AIの答え合わせをするところから始められます。専門知識がなくても、業務として正しいかを判断できる人がいれば十分に運用可能です。

進め方としては、最初の一業務でデータ準備から評価までを一度通すのに、数週間から数か月を見ておくと現実的です。時間がかかりやすいのは技術構築よりも、対象文書の選定・整備と、答え合わせの繰り返しにあります。

RAGの精度が上がらない原因と改善の進め方

RAGは構築のハードルこそ下がりましたが、いざ試すと「思ったほど精度が上がらない」という壁に当たることがあります。ここが導入の山場です。原因の在りかと、改善の打ち手を整理します。

精度が上がらない原因はどこにあるか

つまずきの原因を「AIの賢さ不足」だと思い込むと、対策を誤ります。実運用での分析データを見ると、原因の大半はAIモデルそのものではなく、参照させる文書と検索の側にあるからです。

キヤノンITソリューションズが社内検索向けRAGの低評価を分析した結果では、原因の内訳は、文書の不備や不足が46%、検索精度の低さが42%。これに対して、生成AIの精度に起因するものは12%にとどまりました。正しく答えられない最大の理由は、そもそも必要な情報が文書に書かれていない、あるいは書かれていても探し出せないことだった、という構図です。

出典：キヤノンITソリューションズ「RAG導入で社内検索はどう変わった？実践から得た学びと課題」

この内訳は、改善の優先順位をそのまま示しています。最新の高性能モデルに乗り換える前に、参照させる文書を整え、検索が正しい断片を拾えるようにするほうが、効果に直結するという点です。逆にいえば、モデルだけを最新にしても、文書と検索が弱いままでは精度は上がりません。

ここでいう文書の不備とは、手順が古いまま放置されている、表が画像になっていて読み取れない、といった状態を指します。最初に手を入れるべきは、新しい技術よりも、地味に見える文書と検索の足元です。

打ち手① 文書を整える

第一の打ち手は、文書側の整備です。質問されそうな事柄が文書に書かれているかを点検し、抜けを補い、古い版を更新していく作業です。

たとえば「修理に出した機器が返ってくるまでの期間」のように、ユーザーが知りたいのに文書に載っていない事柄は、追記で埋められることがあります。利用後に「答えられなかった質問」を集めて文書へ反映する。

この繰り返しで、扱える範囲は少しずつ広がります。よく問い合わせがあるのに口頭で運用されている事柄ほど、文書化すると効果が見えやすくなります。

打ち手② 検索を改善する

第二は、検索の精度です。文書を断片に分けると、その断片だけでは何の話か分からなくなり、検索で拾えなくなることがあります。「売上は前四半期比で3%増加した」という断片だけでは、どの会社のいつの話か分からず、正しく引き当てられません。

対策として知られているのが、各断片に元文書の文脈を補ってから登録する手法です。Anthropicは、この手法（コンテキスト検索）の効果を次のように報告しています。

コンテキスト検索のみ：検索の失敗を49%削減
意味検索と語句一致検索の併用＋関連度順の並べ替え（リランク）まで加える：失敗を67%削減

専門用語や型番のような固有の表現は意味検索で取りこぼしやすいので、語句一致の検索を併用すると拾える幅が広がります。

出典：Anthropic「Introducing Contextual Retrieval」（2024年9月）

なお、長い文書や多言語を扱う場合は、用途に合う生成AIを選べる環境だと有利な場面もあります。ただし、ここでも土台となる文書と検索の整備が先決です。

打ち手③ 評価を回す

第三は、評価を仕組みにすることです。回答の良し悪しを記録し、外したケースの原因（文書か、検索か、生成か）を分類して直していく。この繰り返しで、精度は段階的に上がります。

正解セットで定点観測：「想定質問と正しい答え」を用意し、改善のたびに同じ質問で測って良し悪しを比べる
PoCで諦めない：精度が上がらなくても、原因の多くは文書と検索の側にある。評価と改善を回せる体制があれば、使える水準へ近づけられる
誤答を前提に運用を備える：誤りが許されない回答は人がレビューし、根拠の文書リンクを添えて利用者が確かめられるようにする

前掲のDoorDashのように、回答品質を自動で判定する仕組みを本番に組み込み、運用しながら品質を保つ進め方もあります。

土台が固まれば、AIエージェントが自ら検索を繰り返すAgentic RAGや、知識をネットワークとして扱うGraphRAGといった発展形にも進めます。

このように、社内データの整備、検索の改善、評価の運用までを自前で回すには、それなりの知見と工数がかかります。当社が支援した導入事例では、課題の特定からデータ連携の設計、効果測定までを当社の専門家が伴走しました。週3回以上利用しているユーザーの週間ログイン率は80%にのぼり（数値は当社調べによります）、定着まで含めた支援が成果を左右することがうかがえます。

社内データ連携（RAG）を安全に運用する選択肢｜エクサベース AI

ここまで見てきたとおり、RAGで成果を分けるのは、AIの性能そのものよりも、データ連携・検索・権限管理・効果測定をどう一体で回すかです。当社のエクサベース AIは、社内データを連携したRAG環境に加え、アクセス権限・利用ログ・禁止ワードの一体管理、削減時間の自動集計、導入から定着までの専門家による伴走支援を備えており、これらの要件を一気通貫でカバーする設計です。

※2026年7月時点

エクサベース AIは、調査会社による「サードパーティ対話型生成AIアプリケーション」分野で市場シェア1位を獲得し、2026年7月時点で1,700社を超える企業に導入されています。

出典：エクサウィザーズ「『エクサベース AI』が市場シェア1位を獲得」（2026年1月／富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」にもとづく）

導入事例

社内データの連携を起点に、効果の見えやすい業務から小さく始め、確かめながら広げた事例が生まれています。

組織	業種	取り組みと成果	活用領域
フジテックス	商社	5,000点以上の商材を扱う商社が、そのうち500点を超える専門印刷機器の商品情報をRAGに連携。経験の浅い営業でも製品知識にもとづく提案ができる体制を構築	社内データ活用（RAG）
滋賀県	自治体	禁止ワード設定などガバナンスの土台を固めたうえで全庁約6,000名に導入。庁内資料を連携したRAGで議事録・文書要約・施策提案を支援	RAG＋ガバナンス
イオン	小売	グループ各社へ展開。社内ドキュメントを横断検索できる環境を整え、情報探索の効率化を起点に次の施策検討へ	文書業務

フジテックスは、社内の商品データをAIに参照させるRAGで、属人化していた製品知識を組織で使える形にしました。滋賀県は、禁止ワード設定などのガバナンスを固めてから、全庁約6,000名へ規模を広げた事例です。いずれも、汎用ツールを配るだけでは届きにくい「データ連携」と「全社統制」を伴う活用で、当社が導入から運用までを支援しました。

規模も業種も異なりますが、文書の連携と全社での統制を段階を踏んで整えていった点は共通しています。

出典：エクサウィザーズ「フジテックスが『エクサベース AI』の販売を開始」（2024年5月）／同「エクサベース AI、滋賀県全庁6,000名に導入」（2025年10月）