学習のポイント：

  • RAG（検索拡張生成）は、AIが情報を調べてから答える仕組みで、より正確な回答を可能にします。
  • この技術は、医療や法律、教育など、専門的な知識が求められる分野での活用が期待されています。
  • RAGには情報の正確さや自然な文章づくりに課題もありますが、AIの知識の限界を補う大切な手段です。

AIの答えって、本当に合ってる？

AIが身近になってきた今、「この答え、本当に合ってるのかな？」と感じたことはありませんか？たとえば、チャットボットに少し専門的な質問をしてみたら、それっぽいけれど微妙に間違っている返事が返ってきた――そんな経験がある方もいるかもしれません。

実はこうしたズレは、AIが「自分の中にある知識」だけで答えてしまうことから起こります。つまり、あらかじめ学んだ内容だけで返事をしているため、新しい情報や細かな文脈には対応しきれないことがあるのです。

このような課題を解決するために登場したのが、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という仕組みです。

“調べてから答える”AIを支えるRAGとは

RAGは、日本語では「検索拡張生成」と訳されることがあります。少し難しく聞こえるかもしれませんが、その考え方はとてもシンプルです。AIが質問に答える前に、一度“調べもの”をしてから返事をするようなイメージです。

具体的には、「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれるAIに対して、インターネット上の記事やデータベースなどから関連する情報を探させ、その結果をもとに回答を作成させます。つまり、自分の記憶だけで話すのではなく、必要な資料を見ながら説明してくれるようになるわけです。

人間でも、自信のない話題については一度本やネットで調べてから話すことがありますよね。それとよく似ています。

RAGが活躍する場面と乗り越えるべき壁

たとえば、「最近改正された法律について教えて」とAIに尋ねたとしましょう。通常のAIなら、学習した時点までの情報しか持っていないため、古い内容で答えてしまう可能性があります。

でもRAGなら、その質問に関連する最新の記事や公的機関の資料などを検索し、それらを読み込んだうえで答えてくれます。まるで図書館で丁寧に調べてから説明してくれる友人のようですね。

この仕組みによって、AIはより正確で信頼できる情報提供者へと進化しています。

ただし、RAGにも課題があります。まず第一に、検索された情報そのものが必ずしも正しいとは限らないという点。また、それら複数の情報源から得た内容をどう整理し、人間らしい自然な文章としてまとめるかという部分にも工夫が必要です。

それでも、このアプローチによってAIは「知識には限りがある」という壁を乗り越える一歩となりました。そして今後、この技術は医療や法律、教育など、高度な専門性が求められる分野でも重要な役割を果たしていくでしょう。

また、「Embedding（エンベディング）」や「ベクトル検索」といった関連技術も、この仕組みを支えるうえで欠かせません（これについては別の記事で詳しくご紹介します）。

“どうやって答えた？”へのヒントになるRAG

「RAG」という言葉にはまだ馴染みがないかもしれません。でも、「AIがちゃんと調べてから答えてくれる仕組み」と聞けば、その価値や意味合いもぐっと身近に感じられるのではないでしょうか。

私たち人間も、自信のない話題については一度調べてから話すものですよね。そう考えると、この技術にはどこか親しみすら覚えます。

これから先、私たちとAIとの関わりはますます深まっていきます。その中で、「どうやってその答えにたどり着いたんだろう？」という視点を持つことは、とても大切になってきます。

RAGという仕組みは、その問いへのひとつの誠実な答え方なのかもしれません。

用語解説

RAG：「検索拡張生成」とも呼ばれる仕組みで、AIが質問への回答を作る前に関連する情報を探し、それにもとづいて返事をする方法です。これによって、より新しく正確な情報提供が可能になります。

大規模言語モデル（LLM）：大量の文章データから学習したAIで、人間の言葉を理解し、それらしい文章を書く力があります。チャットボットや翻訳ツールなど、多くの日常場面で使われています。

Embedding：言葉やデータをコンピュータ向けに数値化する技術です。このおかげで、似た意味同士の言葉同士を近いものとして扱えるようになります。