RAG構築の進め方とは？自社開発と外注（構築サービス）の選び方

RAGとは何か｜基本的な仕組みと活用シーン

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、自社のデータベースやドキュメントから関連情報を検索（Retrieval）し、その情報をもとに大規模言語モデル（LLM）が回答を生成（Generation）する技術です。

一般的な生成AIのように学習済みの知識だけで回答するのではなく、質問に応じて社内文書やFAQ、マニュアルなどをリアルタイムで検索・参照し、その内容をもとに回答を生成する点が大きな特徴です。

そのため、自社のナレッジを反映した、より正確で信頼性の高い回答を実現できます。

RAGと一般的な生成AIの違い

一般的な生成AIは、あらかじめ学習した知識をもとに回答するため、自社固有の情報や最新の情報には十分対応できない場合があります。

一方、RAGは、質問に応じて自社のドキュメントやデータベースを検索し、その内容を踏まえて回答を生成します。そのため、社内ナレッジを活用した問い合わせ対応や業務支援など、企業での活用に適しています。

RAGの主な活用シーン

RAGは、自社のナレッジを活用できることから、さまざまな業務で利用されています。主な活用シーンは以下のとおりです。

このようにRAGは、必要な情報を素早く検索し、根拠のある回答を提供したい業務と相性のよい技術です。そのため、社内のナレッジ活用や問い合わせ対応の効率化を目的として、多くの企業で注目されています。

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RAG構築が必要とされる背景

近年、多くの企業では、マニュアルやFAQ、議事録、メールなどの情報が増え続けています。一方で、それらの情報は複数のシステムやファイルに分散して管理されていることも多く、必要な情報を探すだけでも時間がかかるケースは少なくありません。

また、生成AIを業務で活用する企業は増えていますが、汎用的なAIだけでは自社独自の商品情報や社内ルール、業界特有の用語を十分に扱えないという課題があります。

その結果、「回答の根拠が分からない」「期待した精度が出ない」といった理由から、実運用に至らないケースも見られます。

こうした課題を解決する手段として注目されているのがRAGです。自社のナレッジを検索対象として活用することで、より正確で根拠のある回答を実現しやすくなり、問い合わせ対応の効率化やナレッジ活用の促進につながります。

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RAG構築でよくある課題

RAGの構築は、自社が抱える課題によって優先すべきアプローチや選ぶべき方法が変わります。そのため、まずは現状の課題と目指すべきゴールを明確に定義することから始めましょう。

データの整備が不十分で回答精度が上がらない

RAGの回答精度は、参照するデータの品質に大きく左右されます。

古い情報や重複したドキュメント、形式が統一されていないファイルをそのまま取り込んでも、期待する精度は得られません。

そのため、構築前にデータを整理・統一しておくことが重要です。データ整備は、RAGの成果を左右する重要なプロセスといえるでしょう。

構築できても回答品質が安定しない

RAGを構築したものの、「質問に対して的外れな回答が返ってくる」「同じ質問でも回答内容にばらつきがある」といった課題が生じるケースも少なくありません。

こうした問題は、検索の設計やチャンクサイズ（文書をAIが検索しやすいように分割する単位）、プロンプトなど、複数の要素が影響しています。

そのため、構築後も継続的に精度を検証し、チューニングを重ねていくことが欠かせません。

運用・改善のリソースを確保できない

RAGは、構築して終わりではありません。

データの更新や回答精度のモニタリング、改善対応などを継続的に行うことで、初めて高い精度を維持できます。

一方で、社内のエンジニアリングリソースが限られている企業では、運用や改善まで手が回らず、徐々に回答精度が低下してしまうケースも見られます。

自社開発と外注のどちらを選ぶべきか判断できない

RAGを導入する際には、自社で開発するべきか、構築サービスを利用するべきかで悩む企業も少なくありません。

技術力や予算、導入までのスピード、カスタマイズの必要性など、判断材料はさまざまです。

自社の状況に合わない方法を選んでしまうと、開発コストや運用負担が想定以上に膨らむ可能性もあるでしょう。

次の章では、RAG構築の全体像を整理したうえで、自社開発と外注のそれぞれの特徴や選び方を解説します。

RAG構築の全体ステップ

RAGの構築は、以下の5つのステップで進めるのがおすすめです。

最初から全社展開を目指すと、設計が複雑になり、十分な精度検証も行いにくくなります。

まずは特定のユースケースに絞って構築・検証し、効果を確認しながら対象範囲を広げていくことが重要です。

Step1：ユースケースの定義とデータの棚卸し

何のためにRAGを使うのかを明確にする

RAGの構築を始める前に、まず「どの業務課題を解決するためにRAGを活用するのか」を明確にしましょう。

ユースケースが曖昧なまま進めてしまうと、必要なデータを適切に選定できず、回答精度を評価する基準も定まりません。その結果、構築後の効果を測定しにくくなる可能性があります。

◾️ 確認すべき項目

• 自動化したい問い合わせや検索業務は何か
• 現在、その業務にどれくらいの工数がかかっているか
• RAGを導入することで期待できる効果（対応時間の短縮、回答精度の向上など）
  

データの棚卸しと品質を確認する

ユースケースが決まったら、次にRAGが参照するデータを整理します。

どのようなドキュメントが存在するのか、情報は最新か、どの形式で管理されているのかを確認し、一覧化しておきましょう。

◾️ 確認すべき項目

• 対象ドキュメントの種類（PDF・Word・スプレッドシート・Webページなど）
• 情報の鮮度（最終更新日や内容の正確性）
• 重複や矛盾している情報がないか

◾️ 向いている企業・状況

• 社内に大量のドキュメントがあるものの、十分に検索・活用できていない
• 問い合わせ対応の自動化を検討しているが、活用すべきデータを整理できていない

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Step2：データの前処理と整備

RAGに適した形にデータを整える

収集したデータを、そのままRAGへ取り込むだけでは、精度の高い回答は期待できません。

不要な情報の削除や形式の統一、チャンクの設計など、RAGに適した形へデータを整える前処理が必要です。

◾️ 前処理の主な作業

• 古い情報や重複したドキュメントの削除・更新
• PDFや画像ファイルからのテキスト抽出（OCR処理など）
• チャンクサイズの設計（文書をどの単位で分割するか）
• メタデータの付与（カテゴリ・更新日・部門など）

◾️ ポイント

チャンクサイズは、検索精度に大きく影響する要素です。

細かく分割しすぎると文脈が失われやすくなり、反対に大きすぎると不要な情報まで検索対象に含まれてしまいます。ユースケースに応じて、適切なサイズを設計することが重要です。

◾️ 向いている企業・状況

• 社内ドキュメントの形式が統一されていない
• 古い情報と最新情報が混在しており、整理が必要になっている

Step3：システム構成の設計

必要なコンポーネントを選定する

RAGは、複数のコンポーネント（RAGを動かすために必要な構成要素）を組み合わせて構築します。

代表的な構成要素は、「ベクトルデータベース」「埋め込みモデル」「LLM（大規模言語モデル）」「オーケストレーション層（制御基盤）」の4つです。

それぞれの選択によって、回答精度や運用コスト、保守性が大きく変わるため、自社の要件に合わせて選定することが重要です。

セキュリティ要件もあわせて確認する

社内の機密情報を扱う場合は、システム構成だけでなくセキュリティ要件も事前に確認しておきましょう。

例えば、クラウドへのデータ送信可否やアクセス権限の設計、ログの管理方法などは、導入後の運用に大きく関わる重要なポイントです。

◾️ 向いている企業・状況

• 機密情報を扱うため、セキュリティ要件が厳しい
• CRMや社内Wikiなど、既存システムとの連携を検討している

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Step4：構築と精度検証

小規模から構築し、制度を検証する

設計が完了したら、まずは限定的な範囲で構築・検証を進めます。

最初から全社展開を前提とした大規模な構築を行うと、精度に課題が見つかった際の修正コストが大きくなりがちです。

まずは特定の部門や業務に絞って検証し、十分な精度を確認したうえで対象範囲を広げることをおすすめします。

■ 精度検証で確認したい指標

• 検索精度：質問に対して、関連性の高いドキュメントを取得できているか
• 回答精度：生成された回答が正確かつ適切か
• ハルシネーション率：事実に基づかない回答が生成される頻度
• レイテンシ：質問から回答が返るまでにかかる時間
  
  

チューニングを繰り返して精度を高める

検証結果をもとに、チャンクサイズの見直しやプロンプトの調整、検索アルゴリズムの改善などを繰り返します。

RAGの精度は、一度の構築で完成するものではありません。継続的に検証と改善を重ねることで、より実用的な回答品質へと高めていくことが重要です。

■ 向いている企業・状況

• 特定の部門・業務からRAGを試験導入したい
• 精度を確認しながら段階的に利用範囲を広げたい

Step5：運用と継続改善

運用データから改善点を把握する

RAGを運用し始めると、「どのような質問が多いか」「どの回答の精度が低いか」「どこでユーザーが離脱しているか」といったデータが蓄積されます。

これらのデータを分析することで、改善すべきポイントを客観的に把握し、回答精度の向上につなげることができます。

■ 確認したい指標

• 回答満足度：ユーザーによる回答の評価
• 未解決率：RAGで適切な回答を提供できなかった質問の割合
• 参照ドキュメントの更新状況：古い情報が回答に利用されていないか
  
  

継続的な改善サイクルを回す

運用後は月次でデータを分析し、回答精度の低いパターンや不足しているナレッジを特定しましょう。

その結果をもとに、ドキュメントやプロンプトを改善していくことで、RAGの品質を継続的に高められます。

■ 月次改善の進め方

• 未解決率が高い質問カテゴリを特定し、関連するドキュメントを追加・更新する
• 古くなったドキュメントを見直し、最新情報へ更新または削除する
• 回答精度が低い領域について、チャンク設計やプロンプトを改善する
  
  

■ 向いている企業・状況

• RAGを導入したものの、効果測定の仕組みが整っていない
• 改善活動が担当者の経験や感覚に依存している

自社開発と外注（構築サービス）の選び方

RAGを構築する際に悩みやすいのが、「自社開発（内製）」と「外注（構築サービス）」のどちらを選ぶべきかという点です。

どちらが適しているかは、社内の技術力や予算、求めるスピード、システム要件などによって異なります。まずは、それぞれの特徴を比較してみましょう。

自社開発が向いているケース

次のような企業では、自社開発が適しているでしょう。

• 社内にMLエンジニアやインフラエンジニアが在籍している
• 特殊なデータ形式や既存システムとの高度な連携が必要
• 長期的に内製で運用・改善する体制を構築したい
• セキュリティ要件が厳しく、データを外部へ持ち出せない

外注・構築サービスが向いているケース

一方、次のような場合は、構築サービスの活用が有力な選択肢になります。

• まずは短期間でRAGを検証・導入したい
• 社内に専任のエンジニアリングリソースがない
• 構築だけでなく、運用や改善まで支援を受けたい
• 品質を確保しながら、開発工数を抑えたい

判断に迷った場合は小規模な検証から始める

自社開発と外注のどちらが適しているか判断できない場合は、まずはPoC（概念実証：本格導入の前に、小規模な環境で効果や実現性を検証する取り組み）を構築サービスで実施する方法がおすすめです。

小規模に検証することで、RAGが自社の業務でどの程度効果を発揮するかを確認できます。その結果を踏まえて本格導入や内製化を検討すれば、リスクを抑えながら自社に合った進め方を選びやすくなるでしょう。

■ この進め方がおすすめの企業

• 自社開発と外注のどちらを選ぶべきか判断できていない
• まずは効果を確認してから本格導入を進めたい
• コスト・品質・開発スピードのバランスを見極めたい

RAG構築サービスの選定基準

RAG構築サービスを選ぶ際は、価格だけで判断するのではなく、回答精度や運用サポートまで含めて比較することが重要です。

特にRAGは構築後の改善が成果を左右するため、導入後も継続的に支援を受けられるかどうかを確認しておきましょう。

Helpfeelが実現する次世代のAIナレッジ体験

RAGの効果を最大化するには、システムを構築するだけでなく、参照するナレッジの質を継続的に高めていくことが重要です。

顧客の自己解決を促し、問い合わせ件数そのものを削減する仕組みとして注目されているのが、AIナレッジプラットフォーム「Helpfeel」です。

Helpfeelは、検索ヒット率98%を誇る独自の特許技術により、ユーザーの検索意図を予測します。

曖昧な表現や表記ゆれにも柔軟に対応できるため、RAGと組み合わせることで、顧客が求める情報へよりスムーズにたどり着ける環境を実現します。その結果、自己解決率の向上とオペレーターの負担軽減が期待できます。

さらに、AIが検索キーワードや閲覧データを分析することで、顧客が抱える課題やニーズを可視化することも可能です。RAGの参照データの改善だけでなく、商品・サービスの改善施策にも活用できます。

導入後は専任担当によるサポートも受けられるため、蓄積されたデータをもとにナレッジの継続的な運用改善を進めやすい点も特徴です。

社内ナレッジの活用を最大化し、RAGと組み合わせた自己解決の仕組みを構築したい企業は、導入実績900サイト以上を誇るAIナレッジプラットフォーム「Helpfeel」の導入を検討してみてください。

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まとめ

RAGの構築は、技術を導入すれば完了するものではありません。

まずは、何のためにRAGを活用するのかを明確にし、参照するデータを整備することが重要です。そのうえで、小規模な検証から始め、チューニングを重ねながら対象範囲を段階的に広げていくことが、高精度なRAGを定着させる近道といえるでしょう。

また、自社開発と外注のどちらが適しているかは、技術リソースや予算、導入までのスピード、求めるカスタマイズ性などによって異なります。判断に迷う場合は、まずPoCで効果や実現性を検証し、その結果を踏まえて本格導入や内製化を検討する方法がおすすめです。

RAGを適切に構築・運用できれば、問い合わせ対応の自動化だけでなく、業務効率化や顧客体験の向上にもつながります。さらに、継続的なデータ更新と改善を重ねることで、自社ナレッジを最大限に活用したAI基盤を育てていくことができるでしょう。