RAG（検索拡張生成）の活用事例５選｜生成AIの業務効率化と今後の可能性

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2025.06.25

生成AI技術が急速に発展する中、企業におけるAI活用の最大の課題となっているのが「ハルシネーション」問題です。RAGは、この課題を解決し、より正確で信頼性の高い情報を提供するものとして注目されています。この記事では、企業が実際に成果を上げているRAG活用事例5選を紹介し、明日から始められる実践的な導入ステップをご案内します。

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RAGとは？従来の生成AIとの違いと基本的な仕組み

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、従来の生成AIモデルに検索機能を統合することで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成できる技術です。単なる言葉の予測だけでなく、事実に基づいた回答を提供するこの技術は、ビジネスにおけるAI活用の質を根本から変える可能性を秘めています。

RAGの基本的な仕組みと処理フロー

RAGは「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」の2つのプロセスを組み合わせたハイブリッドな生成方法です。ユーザーからの質問を受けると、まず関連する情報を外部データベースから検索し、その結果をLLM（大規模言語モデル）に提供します。LLMはこの情報を参照しながら回答を生成するため、モデルの知識だけでなく、外部の信頼できる情報源に基づいた回答が可能になります。

このプロセスは以下の流れで進行します。

ユーザーからの質問・プロンプトを受け取る
質問から重要なキーワードや意図を抽出
外部データベースから関連ドキュメントを検索・取得
取得した情報をLLMの入力として提供
LLMが参照情報とプロンプトに基づいて回答を生成

従来型LLMとRAGの決定的な違い

従来型のLLMとRAGには根本的な違いがあり、その差が業務応用においては重要な意味を持ちます。

比較項目	従来型LLM	RAG（Retrieval-Augmented Generation）
情報源	学習データのみ（固定）	学習データ＋外部データベース
最新情報	学習時点までの情報のみ	リアルタイムの最新情報にアクセス可能
専門性	一般的知識が中心	特定分野のデータを参照可能
正確性	ハルシネーション発生リスクあり	事実情報に基づき正確性が向上
カスタマイズ性	限定的	データベース選択により高度なカスタマイズが可能

従来型LLMは学習済みデータのみを基に回答を生成するため、学習データに含まれない最新情報や、組織固有の情報については対応が困難でした。一方RAGは、必要に応じて最新のデータベースや社内文書などを参照できるため、より正確で状況に適した回答を提供できます。

RAGのビジネスメリットと導入による課題解決

RAGの導入により、企業は生成AIの活用で直面する多くの課題を解決し、より高度な業務効率化を実現できます。データに裏付けられた正確な情報提供から、専門性の高い文書作成支援まで、幅広い業務課題に対応可能です。ここでは、RAGの導入によるメリットについて解説します。

ハルシネーション問題の解消とその価値

生成AI導入の最大の障壁となっているのが「ハルシネーション」と呼ばれる問題です。これは生成AIが事実と異なる情報を自信を持って提示してしまう現象で、ビジネス利用において深刻なリスクになります。

RAGはこの問題に対して、回答生成の参照情報として信頼できる文書や知識ベースを使用することで解決策を提供します。AIが「知らないこと」については、データベースから関連情報を検索して回答するため、根拠のない情報の生成を大幅に抑制できます。

ビジネスにおいては、この正確性向上が以下の点で大きな価値をもたらします。

意思決定の品質向上
コンプライアンスリスクの低減
情報提供における信頼性確保
顧客対応時の誤った情報提供防止

企業固有知識の活用と専門性の強化

RAGの最大の強みの一つは、企業固有の知識や専門情報を生成AIに取り込める点です。公開されたLLMは一般的な知識を持っていますが、業界特有の専門知識や自社独自の情報については限界があります。

RAGを導入することで以下のような専門性強化が実現します。

社内文書・マニュアルの知識ベース化
製品情報の正確な提供
業界特有の専門用語や規制への対応
過去の事例・ナレッジの効率的な活用

例えば、法務部門では判例や契約書のデータベースとRAGを連携させることで、非専門家でも高度な法務知識にアクセスできるようになります。同様に、技術部門ではこれまで蓄積された技術文書や特許情報を活用した問題解決支援が可能になります。

RAG活用事例5選：業務効率化の実際

RAGは様々な業種や業務領域で革新的な成果を生み出しています。ここでは、実際に企業が導入して効果を上げている代表的な活用事例を5つ紹介します。これらの事例から、自社でのRAG活用のヒントを得ることができるでしょう。

事例1：金融機関における精度の高いFAQ対応

ある銀行では、従来のチャットボットでは対応しきれなかった複雑な顧客問い合わせに対応するため、RAGを活用したサポートシステムを導入しました。商品説明書や規約、金融商品の最新情報などをデータベース化し、RAGと連携させています。

導入の結果、以下のような成果が得られました。

回答精度：従来のチャットボット比で正確性が約85%向上
対応範囲：複雑な商品説明や個別条件の説明が可能に
最新情報：金利変更や新商品情報をリアルタイムに反映
顧客満足度：問い合わせ解決率の向上により30%向上

特筆すべきは、金融商品の複雑な条件や免責事項についても正確に回答できるようになり、誤った情報提供によるリスクが大幅に低減したことです。顧客はより正確で詳細な情報を待ち時間なしで得られるようになり、オペレーターの負担も軽減されました。

事例2：医療分野における最新知見を活用した診断支援

ある医療機関では、常に更新される医学論文や治療ガイドラインに基づいた診断支援システムの構築にRAGを活用しています。医師が患者の症状を入力すると、関連する最新の医学知見や類似症例を検索・参照し、診断や治療法の提案を支援します。

導入効果は以下の通りです。

診断精度：複雑な症例における診断候補の網羅性が向上
最新治療：公開から数日以内の最新研究結果を反映
診察時間：1患者あたりの情報収集時間が平均40%短縮
希少疾患：過去の類似症例の参照により診断の見落とし防止

このシステムは特に、地方の医療機関や専門医不在の施設において、高度な医療知識へのアクセスを可能にする「知識の民主化」を実現している点が評価されています。また、医師の知識アップデートの負担軽減にも貢献しています。

事例3：法務部門における契約書レビューの効率化

ある法律事務所では、大量の契約書レビュー業務の効率化のためにRAGを導入しました。過去の契約書、判例、法律条文、社内ガイドラインなどをデータベース化し、契約書のレビュープロセスを支援しています。

導入後の変化は以下の通りです。

業務指標	導入前	導入後	改善率
契約書レビュー時間	平均3時間/件	平均1.2時間/件	60%削減
リスク条項の発見率	約75%	約95%	20%向上
参照法令の網羅性	担当者知識依存	95%以上の関連法令参照	–
ジュニア弁護士の生産性	経験者の50%	経験者の80%	30%向上