こんにちは、ワークスアイディの奥西です。
メッセンジャーやブラウザなど、仕事やプライベートで日常的に使うアプリに『AI』が当たり前のように組み込まれるようになってきましたね。「よし、AI活用だ！」と意気込まなくても、AIが自然と日常に溶け込んでいく日も近そうです。
私自身、多くの企業のAI活用をご支援する中で、
その理由はシンプルに『AIの進化』です。
使い始めた頃は文章作成がメインでしたが、今ではAIエージェントやデータ分析、そして前回お話ししたマルチモーダル化と、仕事の幅を広げる技術へと進化しています。
しかし、実際に企業でAIを導入してみると、多くの担当者様が『精度の壁』にぶつかります。
- AIの回答が正しいか分からない
- 社内ルールと違う回答を返してしまう
- 最新情報ではないため最終確認が人手になる
これらは業務でのAI活用における、まさに“あるある”ですよね。
この課題を解決し、AIを実務レベルに引き上げる鍵となるのが『RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）』です。
RAGとは、簡単に言えば
本日は、この『業務に活かせるRAGの3つの重要性』について、一緒に考えていきましょう。
過去の『RAG』に関する関連コラムもぜひご覧ください！
なぜ今『RAG』が企業の業務に必要なのか – AI活用は情報の鮮度が命 –
生成AIを導入した企業が最初にぶつかる壁は、『回答の精度』と『根拠の不明確さ』です。
🔍事例：メーカー
［プロダクト仕様書アシスタント］を作成し、仕様書や関連するデータを読み込み、RAGとしてAI活用
↓
AIが旧データを基に回答してしまい、現場から「結局、最終確認は人間がやるしかない」と不信感を持たれる
↓
【原因】頻繁に更新される仕様書が、アシスタントに反映されていなかった
これはAIの問題ではなく、
この数年、市場では製品・サービス・法規制ともに変化が激しいですよね。
これからの時代は、最新の自社情報を使いこなせる企業こそが競争力を持ちます。
RAGは企業固有の最新ナレッジをAIが扱えるようにする鍵。金融・保険・医療・製造・小売など、多くの業界で、最新かつ正確な情報で判断する重要性は高まっています。
だからこそ、
重要性（1）いつでも“最新の正しい情報”で判断ができる
RAGの最大の価値は、常に最新の情報に基づいた回答が得られる点です。
📌RAGの仕組み：最新の社内情報を自動的に参照
（1）社内文書を検索 →（2）関連箇所を抽出 →（3）抽出情報をもとに回答生成
という流れで動きます。
実際に、法務部門をご支援したプロジェクトでは、法改正や内部規程の更新頻繁が高く、従来は人手によるチェックが必須でした。しかし、RAG導入後は［契約書チェック・法改正による改訂・最新ルール］をAIが自動参照して回答するため、
「正しい情報を、正しいタイミングで」
企業が最も苦手としてきた領域を、RAGの技術によって根本から変えてくれます。
重要性（2）組織ナレッジを『型化』し、誰でも同レベルへ
2つ目の価値は、組織の暗黙知を標準化し、属人化を解消できることです。
多くの企業において、業務品質は個人の“経験値”に依存しています。
☎️例：問い合わせセンター
- ベテラン…いつも正答率が高い
- 新人…マニュアルを見ても「どれが正しい回答か」が分からず困っている
…問い合わせ業務だけではなく、色んな業務で発生している課題ですよね。
しかしRAGを活用すると、ベテランが普段使っている知識・FAQ・判断基準をAIが参照できるようになります。
つまり、新人がAIを使うことで、
最近では、新人研修のパートナーとしてAIを活用する企業も増えています。
知識の習得には個人差があり、時間を要します。ならば、「正解を与える」よりも「適切な問いを立てる」ことに集中し、
コールセンターの受付をAIで実装する企業も増加していますよね。
ナレッジやFAQが整備されるほど回答品質が安定し、待ち時間の短縮や二次対応（SV対応）の削減にもつながります。
組織で蓄積してきた知識を『誰でも使える型』に変換する。
これはRAGがもたらす最大の特徴です。
重要性（3）『説明できるAI』が意思決定の質を高める
ビジネスにおけるAI活用で最も重要なのは、説明できることです。
LLM（大規模言語モデル）単体では、「なぜその答えになったのか？」という回答の根拠が見えにくい弱点があります。
一方、RAGは以下を明示してくれます。
- どの文書の
- どの部分を
- どのように参照したか
これは、
例えば、「新規事業Aの市場規模は有望か？」という議論を行うとします。
通常のAIなら「市場は成長しており有望です。」といった一般的な要約に留まるかもしれません。
しかし、社内データと連携したRAGなら以下を併せて提示できます。
- 市場調査レポートの該当ページと引用
- 過去の社内議事録の関連箇所
- 顧客インタビューの洞察ポイント
このように
さらに、監査対応、ISO運用、内部統制、法務チェックといった業務とも相性が抜群です。
- どの文書を根拠にしたか
- いつ取得した情報か
- どの社内規程と整合したか
といった証跡が自動で残るため、
結果として、根拠を添えて回答できるAIは『信頼できるAI』『説明責任を果たせるAI』になります。
ぜひ、RAG技術に優れた【neoAI Chat】もお試しください！
まとめ
本日ご紹介した3つの重要性を振り返りましょう。
- 正しい情報で判断すること【情報の鮮度】
- 組織ナレッジを標準化すること【属人化の解消】
- 根拠ある意思決定を行うこと【説明可能性】
これらは単なるツールの導入効果ではなく、企業文化のアップデートそのものです。
RAGは、“正しい情報 × AI”という新しい業務スタイルを実現し、
経営者・管理職・リーダーの皆さまには、AI導入を単なる『テクノロジーの話』としてではなく、“組織の内部情報のあり方を変える改革”として捉えていただければと思います。
ぜひ、皆さまの会社でも『業務に活かせるRAG』について議論してみてください。
それでは、本日もGOOD JOB！！
▼こちらもおすすめ
