業務効率の向上や人手不足の解消、人件費削減など、さまざまな業務課題を解決するため、RAGを活用した生成AIツールはすでに多くの企業の現場で浸透しています。
とはいえ、生成AIの進化が加速するなかで「RAGはもう聞き飽きた」「今はAIエージェントの時代だ」と感じる人も少なくありません。
ところが、AIエージェントが台頭してきたことにより、その知識基盤となるRAGの重要性が再評価されはじめています。エージェントが自律的に動くためには、正確で信頼できる情報を取得する仕組みが不可欠であり、その中核を担うのがRAGというわけです。
本記事では「RAGとは何か」を改めて解説し、活用メリットや業界別の具体的な事例、さらに活用を成功させるポイントを紹介します。ぜひ最後までご覧ください。
RAGとは？社内データを安全に生成AIで活かす知識基盤
まずは、RAGの基本情報と、近年改めて注目されている理由について解説します。
- RAGとは｜生成AIと情報検索を組み合わせた技術
- AIエージェント時代に再評価されるRAG
RAGとは｜生成AIと情報検索を組み合わせた技術
RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）とは、生成AIと情報検索を組み合わせた技術のことをいいます。外部データを検索・参照し、それに基づいてAIが最新かつ根拠のある回答を生成する仕組みです。
ChatGPTをはじめとした従来の生成AIは「答えの信頼性」と「情報の更新」がネックでしたが、RAGはこうした課題を解消し、常に正確かつ最新の情報提供を実現します。
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AIエージェント時代に再評価されるRAG
近年まで、RAGは「ハルシネーション対策」や「回答の補強」という役割を果たしてきました。しかし、自律的に計画・実行するAIエージェントが登場したことで、RAGはその「裏方」として再び注目を集めています。
最近は、LangChainやLlamaIndexなど、RAGを統合したエージェント実装も増えてきました。その中で、AIが行動を起こすための「知識の裏付け」として、RAGは不可欠な存在となっています。
また、次のようなRAGの特性が、AIエージェント運用の土台として再評価されています。
- 最新情報や専門的な知識の補完
- 特化した情報の取り込み
- クローズドな環境で生成AIを活用
どのようなAIエージェントを導入したとしても、企業独自の知識を活かす基盤がなければ成果は出ません。その基盤であるRAGの重要性が今、改めて見直されています。
RAGを活用する3つのメリット
RAG技術を活用する、主な3つのメリットを紹介します。
- 回答の信頼性向上
- コスト削減
- 社内環境で完結する安全な情報管理体制
メリット1.回答の信頼性向上
RAGを最新の外部データベースや社内文書と連携することで、顧客対応や業務マニュアルに関する質問に対して、明確な根拠に基づいた回答の生成につながります。
これにより、従来のAIが抱えていた古い情報や間違った情報に基づく誤回答（ハルシネーション）を回避し、より正確かつ信頼性の高い情報を出力できます。
メリット2.コスト削減
RAGは既存のデータベースやドキュメントをそのまま活用できるため、専用データを作成するコストや追加の人的リソースが必要ありません。
従来、生成AIに任せたい業務に最適化させるためには「ファインチューニング」と呼ばれる手法を用いて、新しい情報を追加学習させる必要がありました。
しかし、ファインチューニングには手間とコストがかかるため、継続的な情報更新に適していません。
一方、RAGはデータベースにアクセスして必要な情報を直接参照し、検索結果をもとにリアルタイム回答する技術です。データベースを更新するだけで、即座に最新情報を更新できるため、情報更新に関する手間が大幅に減少します。
参照元となるデータの最新化も手軽なので、企業内のデータ活用を推進しながら、効率的にAIを実装できます。
メリット3.クラウドと連携した安全な情報管理体制
生成AIを活用する際、情報漏えいリスクを懸念する企業は少なくありません。実際、ChatGPTをはじめとした生成AIに質問すると、その内容（プロンプト）や参照データが外部のサーバーに送信されることがあります。
このとき、社内の機密情報や顧客データを入力すると、外部に情報が漏れるリスクが生じます。
一方、RAGなら、クラウド上の社内データベースに社内文書や議事録、マニュアルなどの情報を蓄積することで、情報漏えいリスクを抑えた環境を構築できます。Azure OpenAIやGoogle Cloudなどのクラウドベンダーが提供するLLMを使い、企業向けのセキュリティポリシーに準拠した運用が可能です。
加えて、クラウド環境と連携したシステムとしての運用により、誰が情報にアクセスしたかを記録しやすくなり、監査やコンプライアンス対応の強化にもつながります。
生成AIチャットボットツール「OfficeBot」では、高性能なRAGにより社内資料からの柔軟な回答を実現。AIエージェントによる高精度の解析で、高いセキュリティ性を保ちながら作業効率を高めます。詳しくはこちらの資料をダウンロードの上、ご覧ください。
【業界別】RAG技術を搭載したAIチャットボットツール「OfficeBot」の活用事例6選
ここからは、RAG技術を搭載したAIチャットボットツール「OfficeBot」の活用事例を、業界別に紹介します。
- 【製造業】製造現場でのトラブル対応工数を約270時間削減
- 【自治体】FAQシステムから乗り換えて月1,000件以上の問い合わせ削減
- 【小売業】マニュアルからの情報抽出がスピーディになり、業務効率が格段に向上
- 【サービス業】受注システムの情報検索にかかる時間を大幅短縮
- 【金融業】自己解決力を向上し情報取得時間を約20%削減
- 【物流業】システムマニュアルの導入で新人教育工数と現場負担を大幅削減
【製造業】製造現場でのトラブル対応工数を約270時間削減
従業員約5,000人のメーカーでは、全社規定や過去のトラブル対応に関する資料が社内のさまざまな場所に分散していたことが課題でした。
ファイル数も膨大で、必要な情報がどこに保存されているのかわからず、検索に15〜30分かかっていたほどです。加えて、トラブル対応の知識・情報が属人化し、詳しい社員に質問が集中することが業務のボトルネックになっていました。
課題解消のため、同社はOfficeBotを導入。過去のトラブル対応情報や問い合わせ対応から作成したFAQ、全社的な規定など約500件もの最新データを一括登録。分散していた情報を一元管理し、社内ナレッジを誰でも活用できる状態に整備しました。
過去のトラブル対応などを調べる時間が8割減少し、ノウハウの属人化も解消。結果として、約270時間もの工数削減を実現しています。
従業員は探している情報を即座に取得できるようになり、業務効率が格段に向上しました。
| 【成功のポイント：「情報の集約」と「経験知の登録」】 現場で蓄積されたトラブル・問い合わせ対応の経験をまとめて登録したことで、情報の鮮度・量・見つけやすさが向上。最新かつ信頼できる情報を誰でも即座に検索できる仕組みが、成果につながった。 |
【自治体】FAQシステムから乗り換えて月1,000件以上の問い合わせ削減
職員数約3,000人の地方自治体では、伝票処理・PCの操作・就業規則などの質問が月1,000件以上も職員から電話・メールで寄せられており、業務に支障をきたしていました。
問い合わせ対応の負担軽減に向けてFAQシステムを導入したものの、管理コストの高さ・検索性の低さが課題となり、十分に活用されていない現状がありました。
そこでOfficeBotを導入し、庶務関連資料・伝票処理・職員の福利厚生・契約手続きなどに関する約200件にも及ぶ資料をまとめて登録。OfficeBotは資料を登録するだけで高い回答精度を実現するため、FAQの個別作成がなくなり、運用時間の削減に成功しました。
職員が常に最新の情報にアクセスできる環境を整備できたため、月1,000件以上の問い合わせ件数削減につながり、担当者の負担が軽減しました。
| 【成功のポイント：「情報管理の工数削減」と「回答精度の向上」】 庶務や手続きに関する資料を登録するだけなので、情報管理の工数を大幅に削減。常に最新の情報にアクセスできる状態を保てるため、誰でも最新情報を即座に取得でき、月1,000件以上の問い合わせ削減に貢献した。 |
【小売業】マニュアルからの情報抽出がスピーディになり属人化を解消
従業員数500人の百貨店では、取り扱うテナント数が多く、商品券・サービスに関する社員からの問い合わせが多岐にわたっていました。
課題となっていたのは、必要な情報を探すのに手間と時間がかかる「検索性の低さ」です。その結果、緊急時にはベテラン社員に頼らざるを得ず、判断や対応が属人化してしまっていました。
課題解決に向けOfficeBotを導入し、百貨店内のガイドラインや人事・総務関連資料、食品表示・景品表示・情報セキュリティなど約300件もの最新データを集約。現場で誰でも即座に必要な情報を引き出せるようになり、属人化が解消されました。
さらに、問い合わせ対応にかかる工数が大幅に削減され、社員の自己解決率・業務効率が格段に向上しています。
| 【成功のポイント：「情報の統合」と「現場での活用しやすさ」】 百貨店内のガイドラインや人事・総務関連資料などを一箇所に集約し、探す「場所」と「方法」の双方の課題を解決。従業員は迷うことなく、必要な情報へスピーディーにアクセスできる環境が整った。結果として、これまでベテラン社員に頼りがちだった業務が自己完結するようになり、問い合わせ対応の効率化と自己解決率の向上を実現した。 |
【サービス業】受注システムの情報検索にかかる時間を大幅短縮
従業員約700人のサービス企業では、受注管理システムのFAQやマニュアルを社内サイトに掲載していましたが、検索性に問題があり、必要な情報を見つけるのが難しいという課題がありました。
情報を見つけられない社員からITヘルプデスクに問い合わせが集中し、業務負担は増加。さらに、他部署管轄の質問がITヘルプデスクに寄せられた際、該当部署を案内するなど、時間のロスが大きい点も問題として挙げられています。
こうした課題の解消のためOfficeBotを導入し、店舗・コンプライアンスなどのマニュアルや製品価格表、就業規則などの最新データを一括登録。分散していた情報を見つけやすくなり、60分かかっていた受注システムの情報検索が約1分にまで短縮されました。
ITヘルプデスクでは、問い合わせ対応時間が体感で50％削減されており、さらに、定型文で回答できる質問がなくなったことで、社員の負担軽減につながっています。
| 【成功のポイント：「情報の一元化」と「検索性の向上」】 受注管理システムの情報や各種マニュアルを一元管理することで、社員が必要な情報にすぐアクセスできる環境を整備。ITヘルプデスクへの問い合わせが削減された上、他部署が担当する内容でも社員が自ら解決できるようになった。社員が自ら情報を見つけられるようになったことで、ITヘルプデスクの負担が軽減し、業務効率が向上した。 |
【金融業】自己解決力を向上し情報取得時間を約20%削減
従業員約800人を擁する金融機関では、本部へ問い合わせられる人員が限られていたため、新入職員や異動直後の職員が疑問を自己解決できないケースもあり、担当変更時にミスが増加していました。
特に問い合わせが多い融資部門の効率化と併せて、規定などを簡単に確認できる環境の構築を検討しましたが、業態共通ルールと自社ルールの双方を横断的に検索・参照できないという課題がありました。
そこで、資料の横断検索ができるRAGツールとしてOfficeBotを導入し、融資業務の要領や、リーガルチェック・個人情報保護に関する規定・人事総務関連の規則など、最新資料約900件を統合して登録。
職員が自分で必要な情報を見つけ出せるようになったことで、情報取得までの時間が約20％削減され、本部への問い合わせ件数の減少も実感されています。
同社では今後、文言だけで情報検索をおこなう利用者にプロンプトを伝え、よりピンポイントに情報取得ができる方法を周知する予定です。
| 【成功のポイント：「横断検索の実現」「情報のサイロ化解消」】 融資業務や規定、人事総務関連の資料をまとめて登録することで、業態共通ルールと自社ルールの両方を横断的に確認できる仕組みを実現。新入職員や異動直後の職員でも疑問を迅速に解決できるようになり、本部照会や先輩への質問待ちの時間を削減した。 |
【物流業】システムマニュアルの導入で新人教育工数と現場負担を大幅削減
従業員数約2,500人の物流企業では、専門的で複雑な物流管理システムを扱う際、ベテラン社員が新人に操作方法を教えなければいけないことが課題でした。
新人教育には1人あたり約2ヶ月を要し、ベテラン社員の負担は実に約168時間にのぼります。さらに、新業務システム導入時には、システムヘルプデスクへ質問が集中していました。
業務の負担軽減に向けてOfficeBotを導入した同社は、物流システムの利用者からのよくある質問や、貨物輸送管理システムの操作マニュアルなど、約100件の最新資料をまとめて登録。属人化していたノウハウも見つけやすくなり、教育にかかる時間が削減され、現場の負担が大きく軽減されました。
OfficeBotは、外国語や画面キャプチャを多用した手順書からも的確に回答を抽出できるため、操作に関する疑問点をその場で解消できるようになっています。
| 【成功のポイント：「ノウハウの可視化」と「現場での即時解決の実現」】 物流システムの操作マニュアルやよくある質問をまとめて登録することで、属人化していた知識を誰でもすぐに参照できる環境を構築。新人教育にかかる時間が削減され、ベテラン社員やシステムヘルプデスクの負担が軽減した。 |
下記からダウンロードできる資料では、上記で紹介した以外にもさまざまな業界の実例を紹介しています。
課題解決のために活用しているデータの種類や組織の規模、利用イメージ、効果など、より具体的な内容を知りたい場合は、以下からご覧ください。
RAGの活用を成功させる3つのポイント
ご紹介した事例からもわかる通り、情報の鮮度と量、そして見つけやすさが、企業でのRAG活用を成功させる重要な鍵となっています。
十分な量の新鮮な情報を、誰でも常に見つけやすくするためには、次の3つのポイントが大切です。
- 登録する情報の更新・メンテナンスを定期的におこなう
- 検索精度を高め、回答品質を維持する
- 情報漏えい対策を徹底する
1.登録する情報の更新・メンテナンスを定期的におこなう
RAGを活用する際、データベースに古い情報や誤った情報が混ざっていると、それを基に誤った回答をしてしまう「ハルシネーション」が起こるリスクがあります。
ハルシネーションを防ぐためには、定期的なデータの更新・不要なデータを削除するなどのメンテナンスが欠かせません。データの構造化や最適化などにより、情報源の正確性を保つ仕組みが必須です。
2.検索精度を高め、回答品質を維持する
RAGツールでも、検索精度が十分でないと、探している情報を見つけられないため、使い勝手が悪いと感じることもあります。検索精度の低さは、誤った回答や不十分な回答が生成される原因にもなります。
中でも、図表や画像などのデータは検索されにくい傾向があり、ユーザーの質問に対し、適切に回答できないケースも少なくありません。
業務効率向上や人件費削減などの効果を期待して利用するにもかかわらず、AIの使い勝手が悪く活用しきれないという状況を回避するためにも、検索精度が高いツールを利用しましょう。中でも、図表・画像・PDFからでも必要な情報を抽出し、回答できるツールがおすすめです。
3.情報漏えい対策を徹底する
学習データの情報漏えいリスクが低いいRAGですが、機密情報が意図せず流出する可能性が全くないわけではありません。活きた情報を安心して使うためには、セキュリティ対策も必須です。
基本ではありますが、企業内の部門や役職ごとに閲覧権限を設け、情報漏えいのリスクを軽減しましょう。
加えて、機密情報の取り扱い方を定めた「利用ガイドラインの策定」や、全従業員のセキュリティ意識を高める「社内教育」も合わせて実施することで、より安全で効果的な運用体制を確立できます。
| 【合わせて読みたい】 ・ChatGPTの情報漏洩はどう防ぐ？対策と安全に利用する方法を解説 |
RAG技術を搭載した生成AIチャットボットツール「OfficeBot」
OfficeBotは、生成AIにより、社内資料検索の効率を大幅に向上できるRAG特化サービスです。社内資料をアップロードするだけで、効率的なナレッジ共有を実現します。
一般的なチャットボットツールと比べ、文字ベースのデータだけでなく、図表や画像、PDFからも必要な情報を検索し、回答として出力可能な点が特徴です。
また、OfficeBotは「AIエージェント機能」を搭載しています。AIエージェント機能では、会話ログを分析し、不足している情報を分析・提案・資料探索・登録まで自動対応可能です。データベースの情報更新や精度向上にまつわる作業も自動化できるため、導入後の担当者の負担軽減につながります。
さらに、OfficeBotは「Azure OpenAI Service」APIの活用により、堅牢なセキュリティ体制を実現しています。外部からの攻撃による情報漏えいリスクを低減し、安心して利用可能です。
累計導入500社のノウハウで、導入前から運用、改善まで、専門チームが日本語で手厚くサポートするため、社内に専門知識を有する人材がいない場合でも、手軽な運用を実現します。
まとめ｜RAGで自社データを活用し、AI導入の効果を最大化しよう
RAGは、生成AIと情報検索を組み合わせた技術です。
社内のナレッジが部門ごとに分散していたり、情報更新に手間がかかったりする企業にとって、RAGはその課題を抜本的に解決する有効な手段といえます。
従来の生成AIでは難しかった「根拠に基づく回答の生成」や「効率的な情報更新」を可能にし、少ない工数で正確な知識を活用できます。莫大な自社データを最大限に活かし、生成AIを“現場で本当に使えるツール”に変えるために、RAGの導入は欠かせません。
RAG技術を搭載したチャットボットサービス「OfficeBot」なら、データを登録するだけで社内情報検索の効率が大幅に向上します。問い合わせ業務の負担が大きい、社内情報の検索に時間がかかりすぎるなどの課題を抱えているなら、ぜひ導入をご検討ください。
