RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、日本語で「検索拡張生成」と呼ばれ、AIが質問に答えたり文章を作ったりする際に、その能力を格段に向上させる技術です。従来のAIは、事前に学習した情報だけを頼りに回答を生成していましたが、RAGは、インターネット検索のように外部の情報源（データベース）から関連情報を探し出し、その情報も組み合わせて回答を生成します。これにより、より正確で、最新の情報に基づいた回答が可能になりました。この記事では、そんなRAGの仕組みや歴史、今後の可能性について解説します。
RAGとは何か：知識を拡張する生成AIの核心
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）が持つ知識の限界を克服し、自然言語処理タスクの精度と応用範囲を飛躍的に向上させるための革新的な技術です。従来のLLMは、学習したデータに基づいて文章を生成しますが、その知識は学習データに含まれる情報に限定されていました。そのため、学習後に発生した新しい情報や、専門的な知識には対応できないという課題がありました。
RAGは、この課題を解決するために、外部の知識を利用するというアプローチを採用しています。RAGの基本的な仕組みは、次の2つのステップから構成されます。
- 検索（Retrieval）: ユーザーからの質問や指示（プロンプト）を受け取ると、まず、その内容に関連する情報を外部のデータベースから検索します。この際、単純なキーワード検索だけでなく、言葉の意味を理解して関連情報を探し出す「セマンティック検索」（例えば、「赤い果物」というクエリに対し、「リンゴ」「イチゴ」など、意味的に関連性の高い情報を検索する技術）や、情報をベクトルという形で表現して類似度を計算する「ベクトル検索」（情報を数値のベクトルで表現し、意味が近いベクトル同士を類似情報として扱う検索方法）などの高度な技術が用いられます。
- 生成（Generation）: 検索によって得られた関連情報と、元の質問や指示を組み合わせて、LLMに入力します。LLMは、この拡張された情報を基に、より適切で情報量の多い文章を生成します。
この仕組みにより、RAGはLLMがアクセスできる知識の範囲を大幅に拡大し、従来のLLMでは難しかったタスクを可能にします。例えば、最新のニュース記事の内容を要約したり、専門的な論文の内容に基づいて質問に答えたり、特定の業界の動向を踏まえたレポートを作成したりすることが、RAGでは可能になります。
RAGの利点は、知識の拡張だけではありません。
- LLMの知識を常に最新の状態に保つことができる
- 回答の根拠となった情報を提示できるため、AIの説明可能性が向上する
- さまざまな知識源に接続できるため、特定の分野に特化したAIを構築できる
これらの利点から、RAGは、質問応答システム、チャットボット、コンテンツ生成ツールなど、幅広い分野で活用されています。
RAGの歴史：知識獲得と利用の飽くなき探求
RAGの登場は、AI研究の歴史における長年の課題、すなわち「AIがいかにして知識を獲得し、効果的に利用するか」という問題に対する、一つの画期的な解答でした。AIの研究は、1950年代に始まりましたが、初期のAIは、ルールに基づいて問題を解くものが主流で、知識の表現や利用は限定的でした。
1980年代には、専門家の知識をルールとして記述する「エキスパートシステム」が登場しましたが、知識の獲得や更新に手間がかかるという問題がありました。2000年代以降、機械学習、特にディープラーニングの発展により、AIは大量のデータから自動的に知識を学習できるようになりました。大規模言語モデル（LLM）も、この流れの中で登場した技術です。
しかし、LLMは学習データに依存するため、学習後に得られた新しい情報や、学習データに含まれない専門知識を利用することは困難でした。この問題を解決するために、2020年にFacebook AI（現Meta AI）の研究者たちがRAGを発表しました[1]。RAGは、情報検索技術と生成モデルを組み合わせるという新しいアプローチを提示し、大きな注目を集めました。
RAGの登場は、AIが「閉じた世界」から「開かれた世界」へと移行する転換点となりました。従来のLLMは、学習データという限られた情報源に基づいていましたが、RAGは、外部のデータベースにアクセスし、必要に応じて情報を検索・利用することで、より広範な知識を活用できるようになったのです。
RAGの現在と未来：知識拡張の可能性と未踏の課題
RAG技術は、発表から数年で、質問応答システム、対話型AI（チャットボット）、情報検索、コンテンツ生成など、さまざまな分野で利用されるようになりました。特に、最新の情報や専門知識が必要とされるタスクにおいて、RAGは従来のAIシステムを上回る性能を発揮しています。
現在のRAG技術のトレンドとしては、
- 情報検索精度の向上
- LLMとのより緊密な統合
- 特定の分野への特化
などがあげられます。
情報検索技術の分野では、ベクトル検索の進化や、知識グラフ（情報を構造化して表現したもの。例えば、「AはBの一種である」「CはDに位置する」といった関係性をグラフ構造で表す）との連携など、より高度な検索手法が開発されています。LLMの分野でも、性能向上が進んでおり、RAGはこれらの技術を取り入れることで、さらに進化を続けています。
RAGの将来は非常に明るく、教育、医療、研究開発など、さまざまな分野で革新をもたらすと期待されています。例えば、
- 教育分野：生徒一人ひとりの学習状況に合わせた教材を提供するAIチューター。例えば、生徒の理解度に合わせて、RAGがオンライン教材から最適な学習コンテンツを検索・提案する。
- 医療分野：医師の診断や治療を支援するAIアシスタント。例えば、RAGが最新の医学論文データベースから患者の症状に合致する治療法を検索し、医師に提示する。
- 研究開発：新しい発見や技術革新を加速させるAI研究パートナー。例えば、RAGが വിവിധ分野の論文データベースを横断的に検索し、研究者に新たな仮説や着想を提供する。
といった応用が考えられます。
しかし、RAG技術がその潜在能力を最大限に発揮するためには、いくつかの課題を克服する必要があります。
- 外部データベースの品質：誤った情報や偏った情報が含まれていると、RAGの性能に悪影響を及ぼす。
- セキュリティ：外部データベースへの不正アクセスや情報漏洩のリスクがある。
- 倫理的な問題：著作権侵害、プライバシー侵害、誤情報拡散などのリスクがある。
これらの課題に対処しながら、RAG技術を発展させていくためには、AI研究者、開発者、企業、政府、そして社会全体が協力していくことが重要です。
[1] Lewis, Patrick, et al. “Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks.” Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020): 9459-9474.