NEWS

近年、生成AIや大規模言語モデル（GPTなど）の活用が進む中、「RAG」という新しい技術が自然言語処理（NLP）の分野で注目を集めています。
しかし「RAGとは何か？」「従来のNLP技術やGPTと何が違うのか？」と疑問に感じている方も多いのではないでしょうか。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識を検索して統合する“ハイブリッド検索”の仕組みを持ち、従来のNLPアプローチや単なるテキスト生成モデルよりも柔軟で高精度な情報提供を可能にします。

本記事では、RAGの仕組みやナレッジ統合の特徴、一般的なNLPやGPTとの違いを分かりやすく解説し、自社の業務や課題解決への具体的なヒントを得たい方に役立つ内容をお届けします。

目次

• RAGとは何か
• 従来の自然言語処理（NLP）とは
• RAGと従来のNLPの主な違い
• RAGのメリットとデメリット
• 従来のNLPのメリットとデメリット
• RAGと従来NLPの活用事例
• RAGと従来NLPの選び方
• まとめ
• よくある質問（FAQ）

RAGとは何か

近年、AIおよび自然言語処理（NLP）の発展により、企業の業務効率化やナレッジ活用が急速に進んでいます。その中で注目されているのが、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術です。
RAGは、情報検索と生成AIという2つの異なるAI技術をハイブリッドで組み合わせる仕組みです。従来の生成AI（例：GPTなど）は、訓練データに基づく知識しか回答できず、最新情報や独自ナレッジの反映が困難でした。一方、RAGは外部データベースや社内ドキュメントから関連情報を検索し、その情報を元にAIが回答を生成するため、常に最新かつ実用的な答えを提供できます。

カオピーズでは、RAGを活用したコンサルティングやプロダクト開発も数多く行っています。法務、金融、製薬など正確性と専門性を要する分野で、クライアント固有ナレッジ統合によるDX推進を強力に支援しています。
具体的なサービス事例は、AI開発の導入事例一覧で紹介されています。

従来の自然言語処理（NLP）とは

AIの基盤となる自然言語処理（NLP）の仕組みや特徴を理解することは、RAGとの違いを把握するうえで重要です。

従来のNLPは「ルールベース」または「機械学習ベース」で設計されてきました。初期は単語の出現頻度や辞書をもとに手作業でルールを作成し、文章分類や機械翻訳などに利用されていました。その後、BERTやGPTなどの巨大モデルが登場し文脈理解や生成能力が向上しましたが、学習済み知識しか応答できません。
そのため、最新情報や企業独自資料を応用した実務的な対応には限界がありました。

現在、企業はNLPを活用してDXを進めていますが、「ナレッジ連携」や「知識のアップデート」が課題となっています。AIチャットボット構築サービスの記事では、従来NLPの応用やその制約についても解説しています。

RAGと従来のNLPの主な違い

知識の統合方法と応答生成プロセスが決定的に異なります。
GPTなど従来NLPは訓練済みモデル内部の知識に依存して回答します。更新にはモデル再訓練が必須で、柔軟性に制約があります。
RAGは「検索」と「生成」を組み合わせ、外部データソースから動的に情報を抽出し、その内容をAIが自然な応答として生成します。これにより、専門性や最新情報が必要な分野で高いパフォーマンスを発揮します。

カオピーズの事例では、RAGを活用し企業独自マニュアルやAPIドキュメントを検索、AIが現場Q&Aに自動応答する仕組みを導入しています。
大量の外部データをリアルタイムで検索し、人間のような回答文を生成できるのが特徴です（ Forbes Japan「ChatGPTを超越する生成AI参照型の可能性」）。

RAGのメリットとデメリット

RAG導入のメリット

• 高精度な応答：多様なナレッジソースを統合し、AIが正確に引用・応答可能。
• 柔軟な情報更新性：ドキュメント追加やルール変更にも迅速対応（再学習不要）。
• ハイブリッド検索：大規模データベースから意味で関連情報を抽出。
• 応答の根拠提示：参照元を明示でき、事実誤認やガバナンスリスク低減。

カオピーズでは、製薬企業への「医薬品情報ナレッジBASE＋AI応答」RAGシステム導入で、高度なQA対応の効率化と正確性向上を実現しています。

RAGのデメリット

• 設計・構築のコスト：ナレッジベース整理やシステム連携設計が複雑。
• 運用体制への要求：誤検索・誤生成を自動チェックする体制やガバナンスが必須。
• データセキュリティ・プライバシー：内部連携時の権限管理などが必要。

課題に対し、カオピーズはPoC～本格導入までサポート・運用ノウハウの提供も行っています。詳しくは生成AI活用の勘所も参照ください。

従来のNLPのメリットとデメリット

従来NLPのメリット

• シンプルな設計・導入：社内FAQや定型業務などで手軽に自動化可能。
• 低コスト：小規模なシステムで、運用や調整も容易。
• セキュリティ管理：外部データ連携が少なく、情報漏洩リスクが低減。

カオピーズの社内AIチャットボット事例でも、コールセンターFAQや総務向けチャットボットなど多くの従来NLP事例があります。

従来NLPのデメリット

• 応用力・汎用力の限界：未登録データや新規質問への対応が困難。
• 知識更新の難しさ：後から情報を追加・修正するには再訓練が必要。
• 最新情報や専門性への弱さ：専門知識や最新データの反映が困難。

DX・業務自動化では、RAGのような新アプローチと従来NLPの強みを組み合わせて、最適解を選ぶことが推奨されます。

RAGと従来NLPの活用事例

RAG型の事例

• 製薬企業の「医薬品ナレッジAI応答」：大量データベースやマニュアルを検索し、AIが根拠付きでQA応答（カオピーズ事例）。
• 法務部門の法規制チェック：最新法令DBと社内規程を横断検索し、AIが一貫した回答を生成（経産省・AI白書参照）。

従来NLP型の事例

• 運送会社の電話自動応答：荷物問い合わせなどを定型シナリオで自動化。
• 社内総務問い合わせボット：労務や社内ルールなど少数QAに定型化AI対応。

RAG型は「情報量・多様性・専門性・根拠明示」が求められる領域、
従来NLP型は「定型的・限定的な業務」の自動化に最適です。
カオピーズでは両者の適用をクライアント要件に合わせて提案しています。

RAGと従来NLPの選び方

RAGが適しているユースケース

• ナレッジの範囲が広い、またはデータ更新頻度が高い
• 回答に根拠や正確性が求められる
• 法令や専門用語が入り混じる業務
• ナレッジ連携を他部署や他システムまで広げたい

従来NLPが向いているユースケース

• 定型的QAや限定範囲の自動化
• 開発・運用コストを抑えたい
• 外部データ連携が難しい情報セキュリティ要件
• ナレッジ更新が少なく、範囲が明確

DXコンサルティングページでは、業務ヒアリングから要件整理、最適な技術選定まで支援しています。営業支援や経理自動化、技術研修QAなどの最新プロジェクト事例も掲載しています。

まとめ

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部の知識や情報をリアルタイムで参照しながら自然言語を生成できる最新技術です。
従来の自然言語処理（NLP）モデルは、学習時のデータのみをもとに応答するため、知識の鮮度や網羅性に限界がありましたが、RAGを活用することでより正確で最新の回答が期待できます。

RAGの導入によって、ビジネスシーンでもカスタマイズ性や信頼性の高い対話体験が実現でき、業務効率化にも大きく貢献します。
従来型NLPに比べて柔軟性・拡張性が高い点も特徴です。

RAG技術の導入や最適なNLPソリューションをご検討中の方は、専門知識と実績豊富なカオピーズまでお気軽にご相談ください。
最先端のAI技術で、貴社の課題解決を全力でサポートいたします。