RAGって何なの？何の略？どんなAI？

AI界隈で最近よく聞く言葉に「RAG（ラグ）」ってありますよね。

AI業界でも展示会でも「RAG対応してます！」ってドヤ顔でアピールしてるサービス、増えてきました。

でも…正直思いません？

「え、RAGってそんなにすごいの？」

「結局、今までのAIと何が違うの？」

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■ まず、RAGの正体とは？

RAGは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略。

ちょっと難しそうに聞こえますが、やってることはシンプル。

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■ これまでのAI（ChatGPTなど）はこう

過去に学習した情報だけを元に回答

最新の情報や会社のマニュアルWebの中身などにはアクセスできない

知らない質問に対しても「それっぽく答える」ことがある（＝いわゆるハルシネーション）

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■ そこで登場したのがRAG

RAGはこういう構造になってます

1. Retrieval（検索）

　→ 質問に関連する情報をファイルやWebから探してくる

2. Augmented（拡張）

　→ 外部情報を元に、AIの知識を“その場で強化”する

3. Generation（生成）

　→ 情報を使って、自然な文章で答えてくれる

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■ つまり、RAGってなに？

一言で言うと…

「AIが調べてから、考えて答えてくれる仕組み」

です。

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■ たとえば、こんなことができます

社内マニュアルを読み込ませた社内用AIアシスタント

法律や規約を参照して根拠のある回答をするチャットボット

ファイルをアップロードしてその中身に基づいた回答をもらうツール（NotebookLMなど）

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■ 私の実感

私自身はNotebookLMやDeep Researchを使ってから「RAG」という言葉を知りました。だから最初は「いや、こんなん普通やん。名前があったんかいな！」って思ったんです。

でもよく考えてみると…

LLM単体では知ってる範囲で答えるだけ

RAGは調べてから考えるという人間的な行動ができる

この差は精度と信頼性に直結する大きな違いなんですよね。

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■ まとめ

RAGは「目新しい技術」じゃなく「ようやくAIが人間的な回答フローを持てるようになった」って話。

AIが資料を調べて、考えて、返してくれる。

それができるようになったから、今RAGという言葉が騒がれてるわけです。

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RAGをただのバズワードにしないためにも、

その本質は「AIに資料を読ませて考えさせる技術」だとしっかり理解しておくことが大事ですね。