RAGの精度を向上させるには？最新手法と導入のポイントをやさしく解説

Arsagaブログ
DXコラム

2026.01.13

AIが生成する文章の質を高めるために、近年、企業や開発現場で注目されているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術です。

生成AIの出力に、より正確で信頼性のある情報を反映させるには、RAGの精度をいかに向上させるかが重要なポイントになってきます。

この記事では、RAGとはどんな技術なのかをわかりやすく解説しながら、精度向上のためにできる対策や、実務にどう生かせるのかについて丁寧に紹介していきます。少しでも興味を持たれた方は、ぜひこの先も読み進めてみてください。

RAGとは何か？基本を押さえておこう

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、直訳すると「検索を補助とする生成」です。

簡単にまとめると、AIが文章を生成する際に、自分の持つ知識だけに頼るのではなく、外部のデータベースやドキュメントから情報を参考にして、文章を作り出すという仕組みです。

ChatGPTなどの生成AIは、膨大なテキストデータを学習しているとはいえ、情報が古かったり、一部の知識に偏っていたりすることがあります。そのため、外部から最新かつ関係性の高い情報をリアルタイムで取り入れることで、より信頼性のある回答や提案が可能になります。これにより、事実に基づかない情報をあたかも事実のように話してしまう「ハルシネーション」という問題を抑制できるのです。

関連記事：RAGとは？AIの検索精度を高める注目技術をわかりやすく解説

どんな場面で使われる技術なのか？

RAGは、専門的な知識が必要な業務や、頻繁に更新される情報を扱う場面で非常に有効です。たとえば、社内のナレッジベースから必要な情報を抽出して、社員の質問に回答するサポートボットや、顧客対応に使われています。医療や法律、金融など、複雑で正確さが問われる分野でも実装が進んでいます。

RAGが適切に機能すれば、膨大なデータの中から必要な情報を瞬時に取り出し、根拠のある回答を導くことが可能になります。

RAGの精度が求められる理由

誤情報やノイズを防ぐための精度向上

RAGの出力結果は、参照するデータに大きく依存しています。万が一、類似性の低い文書を参照してしまえば、生成された内容も誤解を招くものになりかねません。

たとえば、過去の古いFAQや誤った情報が混在している社内文書をAIが拾ってしまった場合、出力された文章もその内容を反映してしまいます。このような“ノイズ”が混じると、ユーザーにとっての利便性が下がるばかりか、業務上のミスにつながることもあるでしょう。

だからこそ、RAGにおける「精度」とは、ただ単に情報を探してくる能力ではなく、「必要な情報だけを、的確に選択して取り出す力」と言い換えることができるのです。

ビジネス活用での重要性とは？

ビジネスシーンでRAGを活用する場合、その情報の正確さは重要です。たとえば、コールセンター業務でAIが顧客対応を支援するケースでは、情報の食い違いがクレームや信頼損失につながる恐れがあります。

また、社内の意思決定に関わるリサーチ業務でも、RAGが誤った判断材料を表示してしまえば、プロジェクト全体に影響を及ぼす可能性もあります。

だからこそ、RAGの導入にあたっては「精度を高めること」が、業務の質を高めることと直結していると言えるでしょう。

使いやすさやスピードももちろん重要ですが、それ以上に「正しく、役立つ情報」を安定して提供できる設計が求められています。

RAGの精度を高める具体的な方法

RAGの精度を上げるための出発点は、まず「どんなデータを使うか」という点です。いくら高度なAIであっても、元となるデータに誤りやノイズが含まれていれば、出力される情報の質は下がってしまいます。

そのため、まずは使用する文書やナレッジベースを精査することが重要になります。以下のような取り組みが有効です。

古い情報を最新のものに更新する
表記の揺れや誤記を修正する
PDFなどのドキュメントをテキストデータへ変換する
画像を含む資料の場合、OCR等で文字情報を抽出する

特に、ユーザーの問い合わせ内容に対して、どの文書が本当に役立つのかを見極めるためには、データの「前処理」が欠かせません。

データの分割とチャンク化

RAGでは、長い文章をそのまま扱うのではなく、一定の長さに分割して管理します。これを「チャンク」と呼びます。適切なサイズで分割しないと、検索時に文脈が途切れたり、余計な情報が含まれたりします。AIが一度に処理できるトークン数には制限があるため、このチャンク化の最適化は、検索精度と生成品質の両方に影響する重要な工程です。

また、専門用語の統一や、データのメタデータ（作成日やカテゴリなど）の一覧整備を行い、構造を整理することも効率的な検索の助けになります。

検索精度を高めるRetrieverの強化

RAGの中核を担うのが、「Retriever（リトリーバー）」と呼ばれる検索パートです。これはユーザーが入力したプロンプト（指示や質問）から、関連性の高い文書を探し出す役割を担っています。

このRetrieverの性能が低いと、どれだけ優れた生成AIがあっても、的外れな回答になってしまいます。そこで重要になるのが、検索の手法を工夫することです。

ハイブリッド検索の導入

たとえば、単なるキーワードマッチ（全文検索）だけではなく、意味ベースで文書を探す「ベクトル検索」を組み合わせる「ハイブリッド検索」を実装することで、文脈に合った情報をより正確に取得を実現します。

キーワード検索は特定の製品名や型番に強く、ベクトル検索は「使い方が知りたい」といった曖昧なニュアンスに強いため、同じ検索でもアプローチを使い分けることで精度が向上します。

さらに、Retrieverに使用する検索モデル自体を、自社のドキュメント傾向に合わせて微調整（ファインチューニング）するのも有効な手段です。

Generatorのチューニングとファインチューニング

Retrieverが情報を正しく集めても、それをわかりやすく、誤解のない形で出力するには、生成部分（Generator）の質も重要です。

プロンプトの作成と最適化

AIへの指示出しであるプロンプトの設計も、精度向上には欠かせません。「以下の情報を要約して回答してください」「専門用語は使わずに解説してください」といった具体的な制約を与えることで、回答のブレを防ぎます。

また、検索結果として得られた複数の情報を比較させたり、「情報がない場合は『わからない』と答える」よう指示したりすることで、無理な回答生成（ハルシネーション）を防ぐ対策になります。

特化型モデルへの適応

Generatorのチューニングでは、特定の業界用語や表現スタイルに合った文章が出力されるよう調整を加えることが求められます。たとえば、医療分野であれば、専門用語を正確に使いつつも、患者にも理解しやすい言葉で説明を加えるような“バランスの取れた表現”が必要です。また、社内データを使って再学習させる「ファインチューニング」によって、その会社独自の言い回しや文化的な背景に配慮した回答も可能になります。

関連記事：RAGとファインチューニングの違いを徹底解説

精度向上に効果的なツールと技術

◎ベクトル検索エンジン（例：FAISS、Weaviateなど）

RAGにおいて、最も基本的でありながら非常に重要な要素のひとつが「検索の質」です。中でも、ベクトル検索エンジンはRAGの精度を大きく左右する存在です。

従来のキーワード検索では、ユーザーが入力したクエリと、文書に含まれる語句が一致していなければ情報が拾えませんでした。一方で、ベクトル検索では、文章全体の意味を数値ベクトルとして表現し、それをもとに類似性を判断して検索が行われます。

たとえば、FAISS（Facebook AI Similarity Search）は、高速で大規模なベクトル検索が可能なオープンソースライブラリとして多くのプロジェクトに使われています。また、Weaviateはスキーマレスでの柔軟な検索やGraphQLによるデータ操作ができる点が魅力で、AIとの連携にも適しています。

こうしたベクトル検索エンジンを使えば、意味的に近い情報を的確に取得できるため、RAGの検索段階における精度が格段に向上します。

◎LLMとRetrieverの統合手法

もうひとつの注目ポイントは、「Retrieverと生成モデル（LLM）をどのように統合するか」です。単純に情報を渡して生成するだけではなく、そのつなぎ方や構造にも工夫が必要です。

RAGの実装においては、「Retrieverで取得した複数の文書のどれを重点的に使うか」を判断し、出力に反映させるためのスコアリングやフィルタリングといった処理が行われることがあります。これにより、情報の優先度や信頼性を調整できるため、出力される文章の質を一定に保ち、複雑な問題も解決しやすくなります。

また、近年では「RAGパイプライン」と呼ばれる処理の流れをカスタマイズしやすいフレームワークも登場しています。たとえばLangChainやLlamaIndexなどは、RetrieverとLLMをつなぎつつ、前処理・後処理を柔軟に設計できる点が特長です。

◎エージェント機能と拡張性

さらに一歩進んだ技術として、RAGを単なる検索システムとしてだけでなく、自律的に思考して行動する「エージェント」として拡張する動きも注目されています。

たとえば、ユーザーの質問が高度で多岐にわたる場合、エージェントが自動で質問を分解し、複数のステップに分けて検索を実行する仕組みなどが考えられます。こうしたツールや機能を適切に選択・活用することで、より洗練されたRAGシステムが構築でき、継続的な精度向上にもつながっていきます。

実務での導入と検証のポイント

社内データへの適用時に注意すべきこと

RAGを社内業務に導入する際には、公開されている一般情報とは異なる注意点がいくつかあります。特に大切なのは「データの質と構造」です。

社内文書は多くの場合、形式や書き方が統一されておらず、曖昧な表現も含まれています。そのため、そのままAIに使用させると、適切な文書を見つけにくくなったり、誤解を招くような出力につながったりする恐れがあります。

また、情報の更新頻度にも目を向ける必要があります。古いマニュアルの存在は、ユーザーに誤解を与え、業務ミスにつながるリスクを孕んでいます。そのため、実務導入時にはまず「どのデータを使うか」「どのデータを除外するか」をきちんと選定し、必要に応じて文書の構造やタグ付けを整備することが推奨されます。

さらに、コスト面も無視できません。高性能なモデルを使えば精度は上がりますが、その分運用コストもかさみます。社内向けであれば、どの程度の精度とレスポンス速度が必要かを見極め、予算とのバランスを考慮した設計が必要です。

ABテストや評価指標の活用法

RAGの効果を評価する際に欠かせないのが「客観的な評価基準の設定」です。「なんとなく良さそう」といった印象ではなく、具体的な指標をもとに判断できる体制を整えることで、継続的な改善が可能になります。

その手段として有効なのがABテストです。従来型のFAQとRAGを同時に運用し、どちらの方が正確で満足度が高いかを比べてみることで、導入の効果を確認できます。

また、RAGの回答に対して「関連性」、「正確性」、「読みやすさ」などの評価軸を設けて、スコアリングを行うのも有効です。特に複数の回答候補を提示する場合は、それぞれに順位を付ける評価方式（nDCGなど）を用いると、Retrieverの精度検証にもつながります。

このように、RAGの実務活用では、技術を導入するだけでなく、検証と改善を続ける仕組みの構築が成果につながります。

RAG精度向上のカギは「設計と検証の丁寧さ」

RAGは、生成AIに信頼性と柔軟性を与える非常に有効なアプローチです。しかし、その効果を最大限に引き出すためには、「どの情報を、どのように、どのタイミングで取り入れるか」を慎重に設計する必要があります。

特に実務で活用する場合には、RetrieverとGeneratorのそれぞれについて、精度を高める工夫が欠かせません。たとえば、意味的に合致する文書を正確に見つけ出すためのベクトル検索エンジンの導入や、取得した情報を正しく再構成するための生成モデルの調整が求められます。

さらに、これらを継続的に評価・改善していくプロセスの設計も重要です。こうした一連の取り組みを積み重ねることで、ユーザーが安心して活用できるAI環境が着実に構築されていきます。