RAGとAIエージェントの違いとは？特徴・使い分け・組み合わせ方を解説

RAGとは何か｜基本的な仕組みと活用シーン

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、自社のドキュメントやデータベースから関連情報を検索し、その内容をもとに大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する技術です。

生成AIは、学習済みの知識をもとに回答を作成します。そのため、自社固有の情報や最新情報には対応できない場合があります。

RAGでは、社内マニュアルやFAQ、契約書などを検索して、その情報を参照しながら回答を生成します。自社のナレッジをもとに回答できるため、社内ルールや製品情報を踏まえた案内がしやすくなります。

RAGの主な活用シーン

RAG活用に最適なシーンは以下の通りです。

RAGは、自社の情報を参照しながら回答できることが特徴です。社内FAQやマニュアルなどを活用し、根拠のある回答を行いたい業務で活用されています。

▼あわせて読みたい

RAG（検索拡張生成）とは？従来の生成AIとの違いや活用例を解説

AIエージェントとは何か｜仕組みと主な活用シーン

AIエージェントとは、与えられた目標に応じて計画を立て、複数のツールやシステムと連携しながら、一連のタスクを実行するAIです。

生成AIがユーザーからの質問に回答したり、文章を作成したりすることを得意とするのに対し、AIエージェントは、目標を達成するために必要な処理を順番に実行できる点が特徴です。

例えば、メールの内容を確認し、必要な情報を検索したうえで返信文を作成し、送信まで行うといった一連の業務を自動化できます。

AIエージェントの主な活用シーン

AIエージェントは以下のようなシーンで役立ちます。

AIエージェントは、複数の工程にまたがる業務をまとめて処理できることが特徴です。繰り返し発生する定型業務や、複数のツールを利用する業務の効率化に活用されています。

▼あわせて読みたい

AIエージェントの活用事例7選！企業での導入事例も解説

RAGとAIエージェントの違い

RAGとAIエージェントは、どちらも生成AIを活用した技術ですが、役割やできることは異なります。

簡単にいうと、RAGは「必要な情報を探して回答する技術」、AIエージェントは「複数の工程をまとめて処理する技術」です。

社内FAQやマニュアルを活用した回答を行いたい場合はRAG、複数のシステムを連携させて業務を効率化したい場合はAIエージェントが適しています。

RAGとAIエージェント、どちらを選ぶべきか

RAGとAIエージェントは、それぞれ得意とする用途が異なります。導入を検討する際は、何を解決したいのかを明確にしたうえで選ぶことが大切です。

RAGが向いているケース

• 社内ナレッジを活用して問い合わせ対応の質を高めたい
• 必要な情報をすぐに検索・参照できる環境を整えたい
• FAQや社内マニュアルを活用したい
• まずは社内データを活用する仕組みから導入したい

AIエージェントが向いているケース

• 繰り返し発生する複数工程の業務を自動化したい
• メールやCRM、社内ツールをまたいだ業務を効率化したい
• 担当者が行っている定型業務の負担を減らしたい
• 営業やバックオフィス業務の効率化を進めたい

迷った場合の考え方

社内の情報を活用して回答の質を高めたい場合はRAG、業務そのものを自動化したい場合はAIエージェントが向いています。

また、どちらか一方を選ぶとは限りません。RAGで必要な情報を取得し、その情報をもとにAIエージェントが業務を進めるなど、両者を組み合わせて活用するケースも増えています。

まずは、自社で解決したい課題を整理したうえで、必要な仕組みを選ぶとよいでしょう。

▼あわせて読みたい

AIカスタマーサポートの自動化事例12選！効果と難易度で比較

RAGとAIエージェントの組み合わせ方

RAGとAIエージェントは、それぞれ役割が異なるため、組み合わせて活用することもできます。情報検索はRAG、業務の実行はAIエージェントが担うことで、回答だけでなく、その後の処理まで一連の流れを自動化しやすくなります。

組み合わせの基本的な考え方

一般的には、AIエージェントが業務全体を進めるなかで、必要な情報を取得する際にRAGを利用する構成が採用されています。

例えば、問い合わせ対応では、次のような流れになります。

このように役割を分けることで、社内ナレッジを参照した回答と、問い合わせ対応後の業務をあわせて効率化できます。

組み合わせが有効なユースケース

組み合わせる際の注意点

RAGとAIエージェントを同時に導入すると、システム設計や運用が複雑になる場合があります。

そのため、まずはRAGを導入して社内ナレッジを活用できる環境を整え、その後、AIエージェントを活用して業務の自動化へ広げていく進め方が取り組みやすいでしょう。

また、導入後は回答の内容や業務フローを定期的に見直し、社内情報や運用ルールの変更にあわせて更新していくことも重要です。

▼ナレッジ・RAG検索AIで業務効率化を実現するHelpfeelの詳細はこちら

疑問解決・ナレッジ構築まで実現する
AIナレッジプラットフォーム

3分でわかるHelpfeel Agent Mode

まずは資料ダウンロード

RAGとAIエージェントの導入でよくある課題

RAGやAIエージェントの導入を検討する際は、導入後の運用も見据えて課題を整理しておくことが大切です。ここでは、導入時によくある課題を紹介します。

RAG・AIエージェントのどちらを選べばよいか判断できない

RAGとAIエージェントの違いを十分に理解しないまま検討を進めると、ツール選定に迷いやすくなります。

まずは「どのような課題を解決したいのか」を整理することが重要です。社内ナレッジを活用して回答の質を高めたい場合はRAG、業務プロセスを効率化したい場合はAIエージェントを検討すると、方向性を決めやすくなります。

導入したものの期待どおりの結果が得られない

RAGでは参照するデータの内容や更新状況、AIエージェントではプロンプトやワークフローの設計が、回答や処理の品質に影響します。

そのため、一度設定して終わりではなく、検証と改善を繰り返しながら運用することが大切です。まずは小規模な範囲で運用を始め、課題を確認しながら調整を進めるとよいでしょう。

運用・改善のリソースを確保できない

RAGでは社内データの更新、AIエージェントではプロンプトやワークフローの見直しなど、導入後も継続的な運用が必要です。

社内だけで対応することが難しい場合は、導入時だけでなく、運用や改善まで支援を受けられるサービスを選ぶことも検討しましょう。

組み合わせた場合に設計が複雑になる

RAGとAIエージェントを組み合わせると、システム連携や業務フローの設計が複雑になり、導入コストや開発工数が増える場合があります。

そのため、最初から両方を導入するのではなく、まずはどちらか一方から導入し、効果を確認しながら段階的に活用範囲を広げる進め方が現実的です。

次の章では、RAGやAIエージェントを導入する際の具体的なステップを解説します。

RAG・AIエージェント導入の全体ステップ

RAGやAIエージェントの導入は、以下の5つのステップで進めるとスムーズです。

最初から複数の業務へ展開しようとすると、設計や検証が複雑になりやすくなります。まずは1つのユースケースに絞って導入・検証を行い、効果を確認しながら対象範囲を広げていく進め方がおすすめです。

Step1：ユースケースの定義と技術選定

解決したい課題を明確にする

導入前に、「どの業務課題を解決したいのか」を整理します。課題が曖昧なまま選んでしまうと、RAGとAIエージェントのどちらが適しているのか判断しづらくなり、導入後の効果も評価しにくくなります。

◾️ 確認しておきたい項目

• 自動化・効率化したい業務は何か
• 情報検索や回答品質に課題があるのか、業務の自動化が課題なのか
• 現在どの程度の工数がかかっているか

RAG・AIエージェント・組み合わせのどれを選ぶか決める

ユースケースが整理できたら、RAG、AIエージェント、または両者を組み合わせるかを検討します。

判断に迷う場合は、情報を活用した回答を改善したいのか、業務そのものを自動化したいのかを整理すると、方向性を決めやすくなります。

◾️ 向いている企業・状況

• AI活用を検討しているが、何から始めればよいか分からない
• RAGとAIエージェントの違いを踏まえて、自社に合う方法を選びたい

Step2：データ・ナレッジの整備

RAGを活用する場合のデータ整備

RAGでは、参照するデータの内容が回答に影響します。古い情報や重複した資料が多い場合は、導入前に整理しておくことが大切です。

◾️主な作業

• 古い情報や重複したドキュメントの整理
• PDFや画像ファイルからのテキスト抽出（OCR）
• 文書を分割する単位（チャンク）の設定
• 更新日やカテゴリなどのメタデータの付与

▼あわせて読みたい

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

AIエージェントを活用する場合の業務フロー整理

AIエージェントでは、自動化したい業務の流れを整理しておくことが重要です。

どのタイミングで何を処理し、どのツールを利用するのかを明確にしておくことで、導入後の設計や調整が進めやすくなります。

◾️ 向いている企業・状況

• 社内ドキュメントが整理されていない
• 業務の進め方が担当者によって異なっている

▼あわせて読みたい

AIエージェント導入の進め方は？選定基準と失敗しないポイント

Step3：システム構成の設計と連携

必要なシステムを整理する

RAGとAIエージェントでは、必要となるシステム構成が異なります。

導入前に、どのデータを参照するのか、どのシステムと連携するのかを整理し、自社の環境に合った構成を検討しましょう。

セキュリティ要件を確認する

社内の機密情報を扱う場合は、クラウドへデータを送信しても問題ないか、誰がどの情報にアクセスできるか、操作履歴（ログ）をどのように管理するかなどを、事前に確認しておきましょう。

◾️向いている企業・状況

• CRMや社内ツールと連携したい
• セキュリティ要件が厳しい

Step4：試験運用と検証

小規模から始める

設計が完了したら、まずは対象を限定して試験運用を行います。

最初から全社展開すると、改善が必要になった際の影響範囲が大きくなるため、まずは一部の部署や業務から始めるのがおすすめです。

◾️確認したい指標

RAG

• 検索精度：必要な情報を正しく見つけられているか
• 回答の適切さ：質問に対して適切な回答ができているか
• ハルシネーションの発生状況：事実と異なる内容を回答していないか
• 参照元の適切さ：適切なマニュアルやFAQを参照できているか

AIエージェント

• タスク完了率：指示された業務を最後まで実行できた割合
• 処理結果の適切さ：期待どおりの処理結果になっているか
• エラー率：処理が途中で止まったり失敗したりした割合
• 処理時間：処理が完了するまでにかかった時間

検証結果をもとに調整する

検証結果を確認しながら改善を進めます。

RAGでは、参照するデータの内容や、文書を検索しやすい単位に分割する設定（チャンク設定）、プロンプトを見直します。AIエージェントでは、業務の流れや、ほかのシステムとの連携方法を調整します。

このように試験運用と改善を繰り返すことで、回答や処理の精度を高めていきます。

◾️ 向いている企業・状況

• 一部の部門から試験導入したい
• 効果を確認しながら導入範囲を広げたい

Step5：データを活用した継続改善

運用データを分析する

運用を続けると、回答できなかった質問や、処理が止まりやすい業務などのデータが蓄積されます。

こうしたデータを分析することで、改善すべきポイントを把握できます。

◾️確認したい指標

RAG

• 未解決率：回答できなかった質問の割合
• 検索ヒット率：必要な情報を正しく見つけられた割合
• 参照ドキュメントの更新状況：古い情報が使われていないか

AIエージェント

• タスク完了率：指示どおりに処理を完了できた割合
• エスカレーション率：人による対応へ引き継いだ割合
• エラーの発生傾向：どのような場面で処理が失敗しやすいか

月次で見直しを行う

分析結果をもとに、データやプロンプト、業務フローを定期的に見直すことが重要です。

例えば、回答できない質問が多い場合は社内ナレッジを追加し、特定の業務でエラーが多い場合はワークフローや設定を見直します。

現場からのフィードバックも取り入れながら改善を続けることで、より実務に適した運用につながります。

◾️ 向いている企業・状況

• 導入後の効果を継続的に確認したい
• 改善を担当者の感覚ではなく、データをもとに進めたい

▼あわせて読みたい

【2026年最新】AIエージェント比較おすすめ9選と種類・選び方を解説

RAGとAIエージェントを定着させる3つのポイント

RAGやAIエージェントは、継続的な運用と改善によって効果を発揮しやすくなります。導入後に押さえておきたい3つのポイントを紹介します。

① データや設定を定期的に見直す

RAGは参照するドキュメント、AIエージェントは業務の流れや設定が最新の状態でなければ、回答や処理の精度が低下する可能性があります。

そのため、「誰が」「いつ」「どのように」更新するのかをあらかじめ決めておくことが大切です。業務フローやサービス内容が変わった際は、あわせてデータや設定も見直す運用を整えましょう。

② 現場の担当者からフィードバックを集める

実際にRAGやAIエージェントを利用する担当者は、「回答が期待と違う」「処理が途中で止まる」といった課題に最も気付きやすい立場です。

現場から定期的に意見を集め、その内容をもとにデータや設定を改善することで、より使いやすく、精度の高い運用につながります。

③ 改善の効果を定期的に確認する

改善を続けるためには、取り組みの成果を定期的に確認することも重要です。

例えば、回答精度やタスク完了率、処理時間などを継続的に確認すると、改善の効果を把握しやすくなります。結果を関係者へ共有することで、改善活動も継続しやすくなるでしょう。

RAG・AIエージェントのツール・サービス選定基準

RAGやAIエージェントのツール・サービスを選ぶ際は、価格だけでなく、自社の業務や運用体制に合っているかを総合的に確認することが重要です。

RAGもAIエージェントも、導入して終わりではありません。運用を続けながらデータや設定を見直すことで、より効果を発揮します。そのため、導入後の改善まで支援を受けられるサービスを選ぶと、長期的に運用しやすくなるでしょう。

RAG・AIエージェントの活用を支援するAIナレッジプラットフォーム「Helpfeel」

RAGやAIエージェントの効果を最大化するには、参照するナレッジの質を継続的に高めることが重要です。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、AIエージェントが処理する業務フローの改善にも活用できます

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。

RAGやAIエージェント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。

疑問解決・ナレッジ構築まで実現する
AIナレッジプラットフォーム

3分でわかるHelpfeelサービス資料

まずは資料ダウンロード

まとめ

RAGとAIエージェントは、どちらも生成AIを活用した技術ですが、役割や得意な業務が異なります。情報の検索・回答精度を高めたい場合はRAG、業務プロセスを自動化したい場合はAIエージェントが適しています。必要に応じて組み合わせることで、より幅広い業務に対応できます。

導入を進める際は、何を解決したいのかを明確にし、小規模な検証から始めることが重要です。また、導入後もデータや設定を見直しながら運用を続けることで、より安定した活用につながります。

自社の課題や目的に合わせてRAGとAIエージェントを使い分け、段階的に活用範囲を広げていきましょう。