【G検定対策】LLMとは？｜GPTとの違いからわかりやすく整理
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【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？
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
↓
関連情報を検索
↓
必要情報を取得
↓
その情報を使って生成
↓
回答
です。
通常のGPTとの違いは「外部情報を見ているか」です。
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
- 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。
G検定ではどう問われる？
G検定では
- 生成AI
- LLM
- ハルシネーション
- AI活用
- 最新技術
の流れで問われる可能性があります。
特に重要なのは「なぜRAGが必要なのか？」です。
単語暗記ではなく
GPTの弱点
↓
ハルシネーション
↓
外部情報必要
↓
RAG
という「因果関係」で理解することが重要です。
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
↓
関連情報検索
↓
情報取得
↓
次単語を予測
↓
文章生成
つまりRAGは「検索処理が追加された生成AI」です。
まとめ
RAGとは「検索で生成AIを強化する技術」です。
GPTだけでは
- ハルシネーション
- 最新情報不足
- 事実確認の弱さ
があります。
そこで
検索
↓
情報取得
↓
文章生成
を組み合わせることで「より正確な回答」を目指します。
重要なのは「なぜRAGが必要になったのか？」です。
その背景には
- GPTは予測している
- 理解しているわけではない
- だから間違える
という「生成AIの本質」があります。
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RAGを理解するには、まず「GPTは何をしているのか？」を整理することが重要です。
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書いている人
このブログの運営者です。文系出身です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
