生成AIを使ったRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、知識を検索してから文章を生成する仕組みです。これによりAIがより正確に、そして根拠を示しながら回答できるようになります。最近はChatGPTやオープンソースのモデルを活用して、自分だけのRAGシステムを作ろうと考える人が増えています。ただ「どうやって構築すればいいの？」「無料で試せる方法はあるの？」と悩む方も多いのではないでしょうか。
私自身も会社員時代に、生成AIの基礎から学び直しました。バイテック生成AIスクールでMidjourneyやStable Diffusionの使い方、プロンプト設計や商用利用の知識を体系的に学び、副業として画像素材を海外サイトで販売することからスタート。少しずつ収益を積み上げ、月50万円を安定して稼げるようになり、独立に踏み切ることができました。RAGの仕組みを理解していたからこそ、生成AIを安心して仕事に活かせたと実感しています。
この記事では、初心者の方でも理解できるように、RAGの仕組みから実際の作り方までやさしく解説します。読み進めれば、無料で始める方法や事例もつかめるはずです。
この記事を読むとわかること
- RAG生成AIの仕組みと役割
- RAGを構築する基本的な手順
- ChatGPTなどを活用したRAGの作り方
- 無料で始める方法と実際の事例
RAGの作り方を基礎から学ぶ
RAG生成AIの仕組みをやさしく解説
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIに検索機能を組み合わせた仕組みです。通常のAIは学習データの範囲でしか答えられないため、最新の情報や社内の独自データを反映するのが苦手です。そこで役立つのがRAGです。
基本の流れはとてもシンプルです。
- ユーザーが質問を入力
- 質問内容をAIが理解し、関連する情報を検索
- 検索で見つけたデータを文章生成に反映
- 根拠を踏まえた自然な回答を返す
たとえば、あなたが「自社マニュアルに沿った手順を教えて」と聞いた場合、通常のChatGPTでは的外れな答えが返ることがあります。しかしRAGを導入すれば、自社マニュアルの内容を検索してから回答するため、常に正確で信頼できる答えを得られるのです。
RAGを導入するメリットと注意点を整理すると以下のようになります。
| メリット | デメリット・注意点 |
|---|---|
| 最新情報を反映できる | 初期の構築に知識が必要 |
| 根拠を提示できる | データの整備に時間がかかる |
| ハルシネーションを減らせる | 検索精度が低いと回答も不正確 |
| 社内データを活用できる | セキュリティ対策が必須 |
こうした特徴を押さえておくと、次の「RAGをどう構築するか」の理解がグッと進みます。
RAGの構築方法をステップで紹介
RAGの仕組みを理解したら、次は実際の構築方法を見ていきましょう。といっても最初から難しく考える必要はありません。小さく作って試しながら改善するのが成功の近道です。
RAG構築の基本ステップは以下の通りです。
- データを準備する
→ マニュアル、FAQ、論文など、AIに参照させたいテキストを集めます。PDFやWordでも構いません。 - データをチャンク化する
→ 大きな文章をそのままでは扱えないため、数百文字単位に分割（チャンク）します。適切な分割が検索精度を大きく左右します。 - 埋め込みモデルでベクトル化
→ 分割したテキストをベクトルと呼ばれる数値に変換します。ここで使う「埋め込みモデル」は検索の性能に直結するので、用途に合ったものを選びましょう。 - ベクターデータベースに格納
→ PineconeやWeaviate、あるいはElasticsearchなどを使って保存します。これにより「意味検索」が可能になります。 - 生成AIと組み合わせる
→ LLM（ChatGPT、Claude、Llama2など）に検索結果を渡し、それを元に文章を生成します。 - 全体をオーケストレーションする
→ LangChainやLlamaIndexといったフレームワークを利用すると、検索→生成の流れを簡単に構築できます。
代表的な構築パターンをまとめると、次のようになります。
| 構築方法 | 特徴 | 向いている人 |
|---|---|---|
| LangChain + OpenAI API | 開発者に人気、ドキュメント豊富 | コードを書いて試したい人 |
| LlamaIndex | 既存データとの接続が得意 | 多様なデータを扱いたい人 |
| Azure AI Search | Microsoft環境と相性が良い | 企業システムと連携したい人 |
| AWS Bedrock | AWS上で完結可能 | インフラをAWSに統一したい人 |
まずは小さな規模で構築し、徐々に精度や機能を高めていくことがポイントです。
ChatGPTでRAGを作る基本手順
「自分でコードを書いて構築するのは難しそう…」という方には、ChatGPTを使ったRAGの簡単な始め方がおすすめです。実はChatGPTには、RAG的な仕組みを体験できる方法がいくつか用意されています。
基本の進め方は以下の通りです。
- ファイルを直接アップロードする
ChatGPT Plus（GPT-4）では、PDFやWordファイルをアップロードして質問できます。これも小さなRAGのような動作で、文書の内容を検索して回答してくれます。 - カスタムGPT（GPTs）を作成する
ChatGPTには「GPTs」という機能があり、自分専用のAIを作れます。ここにドキュメントを読み込ませれば、社内専用のQ&Aボットとして活用可能です。 - プラグインを利用する
例えば「ブラウザプラグイン」や「コードインタープリター」を組み合わせれば、検索結果や外部データをAIが処理できるようになります。
無料プランと有料プランの違いも押さえておきましょう。
| プラン | できること | 制限 |
|---|---|---|
| 無料プラン（GPT-3.5） | 基本的な会話や簡単な質問対応 | ファイルアップロード不可、長文処理が弱い |
| ChatGPT Plus（GPT-4） | ファイルアップロード、GPTs作成、精度の高い回答 | 月額20ドルが必要 |
最初は無料プランで試し、実際に「業務に使えそう」と感じたらChatGPT Plusに移行する流れが安心です。
このようにChatGPTを活用すれば、コードを書かずにRAG的な仕組みを体験できるため、初心者でも一歩踏み出しやすいでしょう。
生成AI RAGとは何かを初心者向けに説明
RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語にすると「検索拡張型生成」と呼ばれます。つまり、検索で取り出した情報をAIの生成に組み合わせる仕組みです。
通常の生成AI（LLM）は、学習済みデータの範囲でしか答えられません。そのため、古い情報しか持っていなかったり、知らないことを勝手に作り上げてしまう「ハルシネーション」という問題があります。そこで役立つのがRAGです。
RAGを導入することで次のようなことが可能になります。
- 最新のニュースや法律改正など、AIが学習していない情報も回答できる
- 社内マニュアルや商品データなど、自分専用の知識を組み込める
- 回答に根拠を示せるため、安心して業務に活用できる
ファインチューニングとの違いもよく質問されます。
ファインチューニングは「AI自体を再学習させる方法」で、特定の文体や専門知識に適応させたいときに有効です。一方、RAGは「AIの外で検索する仕組み」を作るイメージで、最新性や柔軟性に優れています。
簡単にまとめると、
- ファインチューニング＝モデルを育て直す
- RAG＝必要な情報を探して持ってくる
初心者の方が実務で成果を出すには、まずRAGを理解して使えるようになるのが効率的です。
RAG生成AIを実装する流れと手順
ここからは、実際にRAGを構築して動かすまでの流れを整理していきましょう。難しく感じるかもしれませんが、ステップごとに進めれば初心者でも実装可能です。
結論から言うと、小さく作って検証しながら改善するのが最短ルートです。
RAG実装の流れは大きく以下の手順になります。
- データを整理する
→ AIに参照させたい資料を用意します。FAQ、マニュアル、記事などをまとめておきましょう。 - テキストを分割（チャンク化）する
→ 文章を適切なサイズに分けておくと検索精度が高まります。数百文字程度が目安です。 - 埋め込みモデルでベクトル化する
→ 各チャンクを数値ベクトルに変換します。OpenAI EmbeddingsやSentence Transformersが代表例です。 - ベクトルデータベースに保存する
→ Pinecone、Weaviate、Elasticsearchなどを利用します。検索に強いデータベースを選びましょう。 - 検索して関連情報を取り出す
→ ユーザーの質問をベクトル化し、最も近いチャンクを取得します。 - 生成AIに渡して回答を作る
→ 検索結果をコンテキストとして生成AIに入力し、根拠を踏まえた回答を返します。 - 評価と改善を繰り返す
→ 回答の正確性をチェックし、必要に応じてデータの整備や分割方法を調整します。
実務では、以下のようなチェックポイントを設けると安心です。
- 検索結果が質問に関連しているか
- 回答が事実に基づいているか
- 根拠を提示できているか
小さな成功体験を積みながら改善していくことで、「使えるRAG」へと育てていけます。
無料で試せる生成AI RAGの始め方
「RAGを学びたいけれど、まずはお金をかけずに試してみたい」という方も多いでしょう。幸い、無料または低コストで体験できる方法はいくつかあります。
おすすめの無料スタート方法をまとめると次の通りです。
| 方法 | 特徴 | 制限 |
|---|---|---|
| ChatGPT（無料版） | 基本的な会話でRAGのイメージを体験できる | ファイルアップロード不可、長文に弱い |
| ChatGPT Plus トライアル | ファイルを読み込ませてQ&A可能 | トライアル終了後は月額20ドル |
| LlamaIndex / LangChain（オープンソース） | コードを少し書けばRAGを再現できる | 開発環境の準備が必要 |
| 無料ベクトルDB（Weaviate Cloud Free、Pinecone Free） | 小規模データで検索性能を試せる | データ量やリクエスト数に上限あり |
まずはChatGPT Plusの無料トライアルやオープンソースの枠から始めるのが現実的です。コードに慣れていない方なら、ファイルをアップロードして「社内マニュアルに沿った回答が返ってくる」体験をするだけでも十分な理解につながります。
私自身も、会社員時代に最初は無料の環境から触れ始めました。その後、バイテック生成AIスクールで体系的に学んだことで、MidjourneyやStable Diffusionの画像生成に加え、RAGの考え方や商用利用の知識を得られ、副業で画像素材を販売するまで成長できました。学んだことを副業に活かす流れが自然にできたのは、まず「無料で試して感覚をつかんだ」ことがきっかけです。
無料で触れられる環境を活用しながら、自分に必要なスキルを整理し、本格的な学習や副業につなげる第一歩を踏み出してみましょう。
ファインチューニングとRAGの違いと使い分け
RAGを学び始めると、よく出てくるのが「ファインチューニング」という言葉です。両者は似ているように思われがちですが、仕組みも適した用途も異なります。
結論から言えば、RAGとファインチューニングは競合するものではなく、補い合う関係です。
RAGの特徴
- 外部のデータベースを検索し、その結果を文章生成に利用する
- 最新情報や独自データをすぐに反映できる
- モデルそのものは再学習しないため、柔軟に更新可能
ファインチューニングの特徴
- AIモデル自体を追加学習させ、特定のタスクや文体に最適化する
- 専門用語や独自表現に強くなる
- 一度学習させると更新が難しく、コストもかかる
両者の使い分けを整理すると次のようになります。
| 目的 | 向いている手法 |
|---|---|
| 最新情報を反映させたい | RAG |
| 社内マニュアルやナレッジを利用したい | RAG |
| 特定の文体や専門的な回答をさせたい | ファインチューニング |
| コールセンター対応の一貫性を保ちたい | ファインチューニング |
| 「根拠を提示しながら回答」させたい | RAG |
前述の通り、両方を組み合わせるケースもあります。たとえば、専門用語を理解できるようにファインチューニングしたモデルに対して、RAGで最新情報を供給する形です。
ただし注意点として、ファインチューニングはコストと運用負担が大きいため、初心者や小規模なチームにはRAGからの導入をおすすめします。まずはRAGを使って仕組みを理解し、その後に必要に応じてファインチューニングを検討すると無駄がありません。
生成AI RAGの活用事例をまとめて紹介
ここまででRAGの仕組みや作り方を理解したところで、実際にどのように使われているのかを見ていきましょう。事例を知ることで、自分の活用イメージもぐっと具体的になります。
代表的なRAGの活用事例は以下の通りです。
| 活用シーン | 具体例 | 得られる効果 |
|---|---|---|
| 社内ナレッジ検索 | 社内マニュアルや議事録を検索し、正確に回答 | 社員の問い合わせ対応時間を削減 |
| カスタマーサポート | 製品FAQやサポート記事をAIに参照させる | 顧客満足度向上、問い合わせ件数削減 |
| 研究・学術分野 | 論文データベースを検索し、要約や比較を生成 | 情報収集の効率化 |
| EC・商品検索 | 商品情報を検索し、最適な商品提案 | 売上アップ、顧客の選択肢を広げる |
| 法務・規制対応 | 法律やガイドラインを参照して回答 | 誤解やリスクの軽減 |
たとえば、大手企業では「社内の知識共有」を目的にRAGを導入し、社員がチャットで質問すると即座に根拠つきの回答を得られる仕組みを作っています。これにより、属人的な知識を組織全体で活用できるようになり、生産性が飛躍的に向上しました。
一方で、スタートアップや個人でも十分に応用できます。私自身も最初は副業として、画像生成AIとRAGを組み合わせて効率的に情報収集や販売活動を進めました。その経験から言えるのは、小さく試しても成果を実感できるのがRAGの強みだということです。
このように、規模や目的に応じて柔軟に活用できるのがRAGの魅力です。次に進むときは、自分の状況に合わせて「小さく導入し、効果を見ながら拡張していく」ことを意識すると良いでしょう。
まとめ
ここまで、生成AIでRAGを作る方法を基礎から実践まで解説してきました。RAGは、AIに検索機能を加えることで正確性・最新性・信頼性を高められる仕組みです。小さなステップから始められるので、初心者でも実務で十分活用できます。
私自身も、最初は無料で触れてみるところからスタートしました。その後、バイテック生成AIスクールで体系的に学んだことで、副業から独立にまでつなげることができました。RAGを理解しておくと、生成AIを「ただの便利ツール」ではなく、収益化やキャリアアップの武器に変えられます。
これから始める方は、まず小さなデータで試し、成果を実感しながらスキルを広げていきましょう。必要に応じて、専門的に学べる環境を利用するのもおすすめです。
よくある質問（FAQ）
個人でもRAGを実装できますか？
はい、可能です。ChatGPTのファイルアップロード機能や、LlamaIndex・LangChainといったオープンソースを使えば、専門知識が少なくても小規模なRAGを試せます。まずは無料で触れてみるのが安心です。
無料でどこまでできますか？
無料プランでは扱えるデータ量や機能に制限がありますが、RAGの仕組みを体験する程度なら十分です。本格的に業務で使いたい場合は、有料プランやクラウドサービスを利用した方が効率的です。
RAGとファインチューニングはどちらを優先すべき？
初心者や小規模な利用なら、RAGを優先するのがおすすめです。RAGは最新情報の反映や柔軟性に優れており、導入コストも低いのが利点です。ファインチューニングは専門用語や文体を強化したいときに活きます。
セキュリティ面は大丈夫でしょうか？
社内データを扱う場合は、必ずセキュリティ対策が必要です。オンプレミス環境や、信頼できるクラウドサービスを選び、アクセス権限やログ管理を徹底することが重要です。
どんな学習方法が効率的ですか？
独学も可能ですが、体系的に学べる場を利用すると効率が大きく変わります。特にバイテック生成AIスクールのように、実務で使える知識を網羅的に学べる環境は、短期間で成果につながりやすいです。
