RAGの立ち上げ方：開発・構築のプロセスや作成・制作のコツ

結論として、生成AIの活用が本格化する中、企業内データを活かして精度の高いAI応答を実現できる「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」が注目されています。RAGはChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）に自社文書を参照させ、業務に即した応答を目指す技術です。

RAGをゼロから立ち上げるときは、開発・構築の工程だけでなく、データ整備、検索設計、プロンプト、運用までを一続きで考える必要があります。以下では、RAGの作り方が分からない方や、PoCをどこから始めるか検討している方に向けて、実務上の進め方と注意点を整理します。

本テーマの全体像は、RAG構築・LLM開発の完全ガイドでも確認できます。

RAGとは何か？業務活用で注目される理由

RAGは、Retrieval（検索）とGeneration（生成）を組み合わせたアーキテクチャです。検索した社内文書をLLMへ渡し、その内容を踏まえた回答を生成します。

RAGの基本構造

基本的な処理は、次の順で進みます。

1. ユーザーの入力に対して、検索対象の文書をベクトル検索で特定
2. 検索結果（複数文書）をプロンプトとともにLLMに渡す
3. LLMが文書の内容を踏まえた自然な回答を生成

この構成により、単なるLLMでは難しい「正確性」や「業務ドメイン対応」を目指せます。

なぜRAGが必要とされるのか

企業の業務では、自社固有の情報や出典の確認が重要です。RAGには次のような活用上の利点があります。

• 社内マニュアルや契約書などの独自情報を活用可能
• ChatGPT単体よりも事実に基づいた回答を返せる
• 生成結果の出典を明示できるため業務での信頼性が高い
• 法務、製造、教育、医療などドキュメント中心の業務にフィット

RAG開発・構築の全体プロセス

RAGの立ち上げは、目的の明確化からUIや業務フローへの組み込みまで、段階的に進めるのが一般的です。

ステップ1：目的と業務範囲の明確化

最初に、「なぜRAGを使うのか」「どの業務で使うのか」を定義します。利用例には次のようなものがあります。

• 例1：社内FAQの自動応答
• 例2：営業支援としての資料作成サポート
• 例3：契約書の自動検索＋要約支援

成果指標（問い合わせ削減率、作業時間短縮など）も設定しておくと、後の評価がしやすくなります。

ステップ2：検索対象データの収集と整備

RAGにとって重要なのは「参照する文書の質」です。社内のPDF、Word、Excel、Notion、SharePointなどから対象データを抽出し、章・段落単位などに分割します。不要な改行や図表を整え、タイトル、カテゴリ、作成日などのメタデータを付加します。

この前処理の精度が、最終的なRAGの品質を左右します。

ステップ3：ベクトル化と検索エンジンの構築

文書の意味を数値として表現する「ベクトル化」処理を行い、検索可能な状態にします。埋め込み（Embedding）モデルはOpenAI, Cohere, Sentence Transformersなどから選定し、「日本語対応」「コスト」「検索精度」などを比較します。

ベクトルデータはQdrantやWeaviateなどのベクトルDBに格納します。この検索基盤が、RAG全体のパフォーマンスに直結します。

ステップ4：LLMと連携したプロンプト設計

検索結果をどのようにLLMへ渡すか、その指示文（プロンプト）を設計します。

• 「以下の文書を参照して回答してください」などの指示を明示
• 検索結果が複数ある場合のフォーマットを統一
• 不要な情報を削除し、回答精度を上げる調整を行う

ChatGPTやClaudeなどのLLMを活用するためのAPI連携も実装します。

ステップ5：チャットUIや業務フローへの組み込み

ユーザーが日常的に使えるインターフェースを用意します。

• Webチャット、Slackボット、TeamsアプリなどでUIを実装
• ファイルアップロードや履歴管理、ロール別アクセス制御なども追加可能
• RAGを通じた操作が業務フローに自然に組み込まれるよう設計

ここでのユーザー体験が、RAGの定着を左右します。

RAG開発を成功させるための制作・設計のコツ

RAGの精度や業務適用性を高めるには、データとプロンプトを作って終わりにせず、回答の根拠と改善方法まで設計します。

データの粒度は「細かすぎず、粗すぎず」

文書を分割する際、1文単位やページ単位ではうまくいかないケースが多いため、段落〜章レベルが適切です。意味が完結する単位で分割することが、精度の高い検索と回答につながります。

ファクト型 vs 要約型プロンプトの使い分け

「事実をそのまま伝える」プロンプトと、「複数資料を要約・比較する」プロンプトは、意図に応じて分ける必要があります。業務目的に応じてプロンプトを柔軟に切り替えることが成功の鍵です。

幻覚（ハルシネーション）対策を組み込む

RAGを使っても、誤った情報が生成される可能性はゼロではありません。根拠となる文書を明示表示させ、出典がない場合は「分かりません」と答える設計も有効です。信頼性を担保するための設計配慮が不可欠です。

継続的なプロンプト・データチューニング

ユーザーの利用ログやフィードバックを元にプロンプトを改善します。新しい文書が追加された際の定期的な再学習・再登録も必要です。初期構築だけでなく、運用フェーズの改善体制が重要になります。

RAGを立ち上げる際の注意点と落とし穴

RAG開発では、設計やデータ面以外にも、運用まで含めて確認すべきポイントがあります。

データ品質が悪いと精度が出ない

RAGの精度は、元データの品質と文書分割（chunking）の設計が8割を占めます。PDFのノイズ、非構造データ、粒度のばらつき、古い文書が混在する状態では精度が上がりません。クリーニング・構造化・バージョン整理が必須です。

検索精度を軽視すると“ズレた回答”になる

RAGの核心は検索（Retrieval）です。embeddingモデルの選定、chunkサイズ、類似度閾値、メタデータ設計が不適切だと、「答えは文書にあるのに出てこない」「変な文書がヒットする」という問題が発生します。LLMの性能より、検索設計のほうが成果に直結します。

運用設計が弱いと“古い情報を返す危険なRAG”になる

RAGは構築より運用が重要です。文書更新の反映フロー、権限管理、品質チェックを設計しないと、古い・誤った文書を返すリスクの高いRAGになります。「誰が文書を更新するのか」「いつ反映するのか」を明確にすることが必須です。

まとめ

RAGは、生成AIを業務に本格活用するためのアーキテクチャで、特にナレッジ検索や文書ベースの業務で効果を発揮します。立ち上げには、データ整備、ベクトル検索、プロンプト設計、UI構築など複数の技術と設計力が求められます。

• RAGは検索＋生成のハイブリッドで高精度なAI応答を実現
• データ整備とプロンプト設計が成否を分ける
• 段階的なPoCからの展開が現実的なアプローチ
• 業務現場に自然に溶け込むUI設計が定着の鍵
• 設計・構築・運用まで一貫して見据えた体制が必要

会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。