2026.08.13

【G検定対策】RAGとは？｜なぜ生成AIに必要なのかをわかりやすく整理

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ChatGPTなどの生成AIは、自然な文章を作れる一方で、間違った情報を自信満々に出してしまうことがあります。

また、最新情報に弱かったり、社内資料のような外部情報を知らなかったりする課題もあります。

そこで重要になるのが「RAG（検索＋生成）」です。

RAGは、必要な情報を検索してからAIが回答を生成する仕組みで、ハルシネーションの軽減や、より正確で信頼性の高い回答につながります。

この記事では、RAGとは何か、なぜ生成AI時代で重要なのか、GPT単体との違いやAI内部の流れまで、AIの学習をはじめたばかりの人向けにわかりやすく整理します。

ジャンプするもくじ

RAGとは？
混同しやすい用語
AI内部では何が起きている？
1. GPT単体
2. RAG
混同しやすい用語
G検定ではどう問われる？
まとめ
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RAGとは？

RAG は Retrieval-Augmented Generation の略です。

意味を分解すると

Retrieval → 検索・情報取得
Augmented → 強化された
Generation → 文章生成

です。

GPTなどの生成AIは便利ですが

間違った情報を出す
古い情報を使う
自信満々に誤答する

という問題があります。

そこで登場したのが RAG です。

RAGでは「AIの知識だけで答える」のではなく、「必要な情報を探してから回答する」ようになります。

つまり

検索

↓

情報取得

↓

文章生成

という流れです。

これは「AIの弱点を補う技術」として非常に重要です。

なぜRAGが必要になったのか？

ここが最重要です。

GPTなどのLLMは「理解している」のではなく「予測している」からです。

GPT内部では

入力

↓

次に来そうな単語を予測

↓

文章生成

が行われています。

そのため

事実確認していない
最新情報が弱い
間違っていても自然な文章になる

という問題があります。

これが ハルシネーション です。

つまり

GPTだけ

↓

自然な文章は得意

↓

でも事実保証は弱い

↓

だから外部情報が必要

↓

RAG

という流れです。

RAGでは何が起きている？

RAGでは「まず検索する」という処理が追加されます。

流れは

質問

↓

GPT単体とRAGの違い

GPT単体とRAGの違いを下の表にまとめました。

項目	GPT単体	RAG
情報源	学習データのみ	外部情報も参照
最新情報	苦手	比較的強い
ハルシネーション	発生しやすい	減少しやすい
社内文書対応	苦手	得意
事実確認	弱い	強化される

ここで重要なのは「RAGでも完全に正しいわけではない」ことです。

検索した情報自体が間違っている可能性もあります。

なぜRAGは生成AI時代で重要？

現在の生成AIでは

ChatGPT
社内AI
AI検索
AIチャットボット

などでRAGが大量に使われています。

特に重要なのは「社内情報を使える」ことです。

例えば

社内マニュアル
PDF
FAQ
業務資料

などを検索して回答できます。

そのため「企業AI」で非常に重要 です。

混同しやすい用語

AIの学習をはじめたばかりの人は

GPT
LLM
RAG
検索エンジン

を混同しやすいです。

混同しやすい用語をまとめたものが下の表です。

特に多い誤解は「ChatGPTは検索している」です。

しかし、実際は

GPT → 予測中心
RAG → 検索＋予測

です。

つまり「検索しているかどうか」が大きな違いです。

AI内部では何が起きている？

GPT単体とRAGを使用したイメージは下記のように異なります。

GPT単体

入力

↓

次単語を予測

↓

文章生成

RAG

入力

↓

混同しやすい用語

事前学習、ファインチューニング、RAG、RLHFは、生成AIやLLMの理解で混同しやすい用語です。

どれもAIの性能や使いやすさに関係しますが、役割は異なります。

用語	意味	見分け方
事前学習	大量のデータから、言葉や知識のパターンを広く学ぶ段階	土台を作る
ファインチューニング	事前学習済みモデルを、特定の目的に合わせて追加調整する方法	目的に合わせて専門化する
RAG	外部情報を参照しながら回答を生成する仕組み	外部情報を使って補う
RLHF	人間の評価を使って、好ましい回答に近づける調整方法	人間の評価で調整する