RAGの活用方法
RAGとは？
RAG（ラグ）とは、ユーザーがアップロードした資料を AIがリアルタイムで検索・参照して、回答を生成する技術です。「RAG検索ファイル」からアップロードされたファイルはRAG検索用のストレージに格納されます。「Retrieval-Augmented Generation」の略となり、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。
RAGを利用しない場合
通常のAIは、あらかじめ学習した膨大な情報しか持っていません。そのため、以下のような弱点があります。
-
- 最新の情報や、社内限定のルールは知らない
- 知らない情報を質問されると、もっともらしい嘘の回答（ハルシネーション）をしてしまうことがある
RAGの提供価値
-
- ハルシネーションの防止: AIは資料に基づいて回答するため、不正確な情報を生成するリスクが大幅に低下します。
-
信頼性の向上: 回答の根拠が明確になり、情報の正確性を担保できます。
-
専門性の付与: 社内マニュアル、規定集、商品カタログなどを読み込ませることで、AIを特定の業務に特化させることが可能です。
RAGはどんな時に使う？
AIに、組織独自のルールや、まだ世に出ていない最新情報を扱わせたいときに使うと絶大な効果を発揮します。
一般的なAIは、社内規定や昨日更新された商品情報のような「組織内部の閉じた情報」を知りません。RAGは、そうした情報をAIにリアルタイムで参照させることができる機能です。
各設定項目の使い方
RAG機能は、 AIエージェントで利用することができます。AIエージェント設定は各項目を使い分けることで、RAG検索を用いたより高度で精緻なAIエージェントを構築できます。
「システムプロンプトファイルのアップロード」は必須項目ではありませんが、下記を推奨とさせていただきます。
| 設定項目 | 役割 |
| 「どのようなAIエージェントですか？」 （必須） | AIの「核となる人格・役割」を定義する |
| 「システムプロンプトファイルのアップロード」 | AIの「詳細な行動ルール・思考プロセス」を指示する |
| 「RAG検索ファイルのアップロード」 | AIが回答を生成するための「知識・データ」を格納 |
1. 「どのようなAIエージェントですか？」 (必須)
- 役割：AIの「核となる人格・役割」を定義する場所
- 目的： このAIエージェントが何者であるかを、最もシンプルかつ直接的に定義します。AIが思考を始める際の、最も基本的な前提条件となります。
-
入れる情報：
- 役割（例：「あなたは優秀なマーケターです」）
- 専門分野（例：「ファッション業界のSNS運用に特化しています」）
- 基本的な性格（例：「常に丁寧で、ユーザーを励ますような口調で話します」）
-
ポイント：
- 簡潔かつ核心的な情報に絞り込みます。AIにとっての「自分はこういう存在だ」という自己認識の部分です。
- ここがAIのキャラクターの土台になります。
2. 「システムプロンプトファイル」
- 役割：AIの「詳細な行動ルール・思考プロセス」を指示する場所
- 目的： テキストボックスには書ききれない、複雑で構造化された指示を与えます。AIがどのように振る舞い、どのような形式で出力すべきか、といった具体的な業務手順書の役割を果たします。
-
入れる情報：
- 出力フォーマットの指定（例：「回答は必ず、結論、理由、具体例の順で構成してください」）
- 禁止事項や制約（例：「提供した情報以外の回答はしないでください」）
- 思考のステップ（例：「1. ユーザーの質問の意図を分析する。 2. RAGファイルから関連情報を検索する。 3. 検索結果を要約して回答する。」）
- トーン＆マナーの詳細な規定（例：「です・ます調を基本とし、専門用語は使わない」）
-
ポイント：
- テキストボックスで定義した「人格」が、「どのように仕事を進めるべきか」という具体的なルールを学習する場所です。
- 長文で複雑なルールや、箇条書きで整理したい指示はこちらに記述するのが最適です。
3. 「RAG検索ファイル」
- 役割：AIが回答を生成するための「知識・データ」の格納場所
- 目的： AI自身の知識にはない、社内独自の情報や最新データをAIに与え、それを根拠とした回答を生成させるために使用します。
-
入れる情報：
- 社内規定、マニュアル (
就業規則_2025年度版.pdf) -
経費精算.pdf など
- 社内規定、マニュアル (
-
ポイント：
- これはAIの「振る舞い」ではなく「知識」そのものです。AIはユーザーから質問を受けると、まずこのファイル群から関連情報を検索し、その情報に基づいて回答を組み立てます。
- ハルシネーション（事実に基づかない回答）を防ぎ、回答の信頼性を担保する上で最も重要な機能です。
【実践例】「社内就業規則ヘルプデスク」を作成する場合
| 設定項目 | 入力内容の例 |
| どのようなAIエージェントですか？(必須テキスト) | あなたはABC社の就業規則に関する問い合わせに対応する、親切で正確なヘルプデスク担当者です。社員がスムーズに回答を得られるようサポートすることがあなたの使命です。 |
| システムプロンプトファイル |
就業規則Q&A行動ルール.txt 行動ルールの例 1.回答は必ず「就業規則_2025年度版.pdf」に基づいて行ってください。 2.規定に記載のない質問には「規定に記載がないため、経理部に直接お問い合わせください」と回答してください。 3.回答の最後には、必ず参照した規定のページ番号や項目名を「参照：経費精算規定 P.15『交通費の申請』」のように記載してください。 4. 感情的な表現は使わず、常に客観的な事実のみを伝えてください。 |
| RAG検索ファイル | 就業規則_2025年度版.pdf 経費精算.pdf |
このように3つの項目を使い分けることで、「親切なヘルプデスク担当者（人格）」が、「厳格なルール（行動規範）」に従いながら、「最新の就業規則（知識）」を基に回答するという、高度なAIエージェントが完成します。
RAG機能によるユースケースの紹介
ユースケース 1： 市場動向・トレンド把握
| アップロード資料 | できること | 具体的な活用シーン |
| 業界レポート、ニュース記事、公的統計 | キートピック抽出、時系列サマリ、トピックのクラスタ化 | 週次の「市場インサイト」自動レポート作成／経営会議向けに“今週押さえる3点”を生成 |
ユースケース 2：顧客サポートの高度化と品質向上
| アップロード資料 | できること | 具体的な活用シーン |
|
FAQリスト、顧客対応履歴
|
サポートノウハウのAI学習
定型的なFAQだけでなく、過去の複雑なトラブルシューティングの履歴を学習し、より高度で正確な回答を生成します。 |
コンタクトセンターの回答精度向上: オペレーターが回答に迷った際に、過去の類似事例や対応手順をRAGが提案。顧客体験のばらつきを解消。 |
ユースケース 3：顧客の声（VoC）分析
| アップロード資料 | できること | 具体的な活用シーン |
| アンケートCSV、NPSコメント、口コミサイト、コールログ書き起こし | 不満・満足ドライバーの抽出、テーマ分類、優先度付け | 改善バックログ作成／訴求メッセージのAB案作成 |
