はじめに

「ChatGPTを業務で使いたいけれど、社内データを活用できないのがネック」「社内マニュアルを参照した回答が欲しい」「過去の事例を踏まえた提案書をすばやく作りたい」と悩む担当者の方は多いのではないでしょうか。

通常のChatGPTは、一般に公開されている情報のみを学習しているため、自社独自のシステムやルールに関する具体的な質問には回答できません。しかし、「RAG（ラグ）」という技術を活用することで、社内データを基にした実践的なAI活用が可能になります。

本記事では、RAGの基本概念から、ChatGPTでの導入方法、企業の先進的な活用事例、導入時の注意点まで分かりやすく解説します。社内データを活用した効率的なAI導入を検討している方は、ぜひ最後までお読みください。

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ナレフルチャットは初心者でも使いやすい設計で、組織全体への生成AI浸透を支援するツールです。プロンプト自動生成機能や社内共有機能により、AIリテラシーに差があっても全員が活用できます。企業のAI導入を検討している方は、こちらをご覧ください。

RAGとは？

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」と呼ばれる技術です。

• Retrieval（検索）
• Augmented（拡張）
• Generation（生成）

※RAG（検索拡張生成）とは、生成AIに外部のデータベースやファイルを組み合わせ、自社の独自情報を検索させた上で回答を作成させる仕組みのことです。

RAGを利用することで、たとえば「経費申請の手順を教えて」という質問に対し、社内の経費申請マニュアルを参照した具体的な回答を得ることができます。
また、「過去の類似案件はありますか？」という問い合わせに対しても、社内データベースから関連事例を瞬時に検索し、それを基にした提案を自動生成できます。

このようにRAGを活用すれば、一般的な知識の収集や定型業務だけでなく、企業独自の情報をフルに活用した高度な業務効率化が実現できます。

ChatGPTでRAGを活用する仕組み

通常のChatGPTはインターネット上の一般情報を中心に学習したデータだけで回答しますが、RAGを追加することで、社内文書やマニュアル、過去の事例なども参照できるようになります。これにより、企業独自の情報についてAIへ質問できるようになります。

従来のChatGPTでは、「経費申請の手順を教えて」という質問に対して一般的な経費申請の流れしか回答できず、当然ながら自社独自のシステムや承認フロー、申請期限などの情報は回答に含まれません。学習データに含まれない社内情報は参照できないためです。

一方、RAGを導入したシステムでは、同じ質問に対して社内文書やマニュアルを元にした、自社の総務部門が答えるのと同様の回答を得ることができます。

RAGシステムでは、以下の2つのステップで回答が作成されます。

1. 検索フェーズ（Retrieval）：質問に関連する情報を外部データベースから探し出す。
2. 生成フェーズ（Generation）：見つけた情報を参考に、LLM（大規模言語モデル）が適切な回答を作成する。

※LLM（大規模言語モデル）とは、人間のように自然な対話や文章作成ができるよう、膨大なテキストデータを学習させたAIモデルのことです。

1. 検索フェーズ（Retrieval）

ユーザーが質問を入力すると、システムは事前に関連マニュアルや社内文書を格納してあるデータベースから、質問に関連する箇所を抽出します。

たとえば「経費申請」というキーワードに対し、経費規定や申請フォームのデータ、過去の承認ルールなどを探します。

2. 生成フェーズ（Generation）

検索で得られた文書の情報を組み合わせ、ChatGPTが回答を生成します。

「3万円以上の場合は事前承認が必要です。専用システムから申請をおこなってください」といった具体性のある回答を得られます。

どの資料から情報を引用したのかという「参照元（出典）」も合わせて表示できるため、情報の信頼性も担保できます。

ChatGPTでRAGを活用するメリット

RAGを導入することで、業務効率化において大きな3つのメリットを享受できます。

回答結果に最新情報が反映される

従来のChatGPTは学習データの時点までしか知らないため、最新の業界動向や社内変更は反映されませんでした。しかしRAGなら、外部データベースを定期更新することで、常に最新情報を回答に反映できます。

新製品情報や変更されたルールなどが即座に反映されるため、古い情報で困ることがありません。従業員はいつでも最新情報をベースにした正確な回答を得られるのです。

社内データが一元化され組織全体に共有される

RAGを使うと、会議資料、提案書、マニュアル、過去の事例など、社内に蓄積された知識を一元的に検索・活用できます。

これまで部署ごとに分散していた情報や特定の人しか知らない知識を、組織全体で共有できます。新人でも過去の成功事例や詳しい手順をチャットに投げるだけで瞬時に参照できることや、ベテラン社員の知識を気軽にAIに教えてもらえるのも、大きなメリットです。

回答結果の確実性が高く、嘘（ハルシネーション）を防げる

RAGでは、回答の根拠となった文書や情報源を明確に示すことができます。これにより、生成AIでよく問題となる「ハルシネーション」（嘘の回答）を大幅に減らせます。

「この情報は営業部のマニュアル第3章を参照しています。」といった形で、使用データの出典を明確にすることができるため、回答の透明性も向上し、信頼性を担保できるのです。

ファイルアップロード機能とRAGの違い

ChatGPTには、ユーザーが画面上で直接ファイルをアップロードし、その内容を参照して回答させる機能があります。

ここでは上記機能とRAGの違いについて解説します。

比較項目	ファイルアップロード機能	RAG
利用方法	毎回手動でファイルをアップロードする	一度設定すれば、常に自動で検索対象となる
対象データ	個別の単一ファイル（その場限り）	事前に整理・索引化された大量の社内データ
ファイル形式	限定的（文字数制限等あり）	PDF、Word、Excel、PowerPoint等に幅広く対応
業務効率	毎回のアップロード作業が必要	質問するだけで、膨大なデータから即座に回答

ファイルアップロード機能は「個別のファイルをその場で分析する」のに向いていますが、RAGは「社内のどこにあるか分からない膨大なデータから、最適な情報を自動で探し出す」仕組みです。全社規模でナレッジを共有・活用する場合は、RAGが必須となります。

RAGの活用イメージ

RAGは業界を問わず、様々な業務シーンで効果を発揮します。代表的な3つの活用例を紹介します。

社内ヘルプデスク対応の効率化

従業員からの「経費申請の手順は？」「休暇申請の方法は？」といった定型的な質問に、RAGシステムは即座に回答できます。これまで総務部門が個別対応していた質問の大部分を自動化できるため、業務効率が大幅に向上します。

マニュアルを読めば分かる基本的な質問でも、調べる場所や項目がわからないと意外と時間がかかってしまいます。それがRAGの活用で24時間いつでも回答を得られるのは、大きなメリットです。

カスタマーサービスの質向上

顧客からの問い合わせに対して、新人のカスタマーサービス担当者でも過去の類似事例や製品マニュアルから適切な回答を用意できるのも大きな強みです。

多様な問い合わせがある中で、即座に完全な回答をすることは容易ではありませんでした。しかし、RAGを活用することでそれが実現するのです。

営業担当者の案件準備支援

営業担当者が過去の類似提案書や事例から素早く情報を抽出し、商談の準備をスムーズに進めることができます。
HubSpot Japanが実施した『日本の営業に関する意識・実態調査2026』によると、営業現場における生成AIの活用率は43.4%に拡大しており、有料版AIへの投資に対しては45.1%が「高いリターンがある」と実感していると報告されています。

参照：HubSpotが「日本の営業に関する意識・実態調査2026」の結果を発表

RAGの活用により、顧客とのやりとりや商談前の準備に掛かる時間が格段に減るため、営業担当者がコア業務に専念できるのです。

RAGを活用した企業の成功事例

RAGは様々な業界で実際に導入され、大きな成果を上げています。ここでは、それぞれ異なる業界や用途でRAGを活用して効果を上げている3社の事例を紹介します。

こちらの事例以外にも、RAGについては以下の資料にて詳しく解説しています。
無料ダウンロード可能ですので、ぜひご参照ください。

LINEヤフー株式会社の社内問い合わせ効率化

LINEヤフーでは、2023年12月にRAGを用いた社内AIシステム『チャットAI』をリリースし、タイムパフォーマンスにも配慮した業務効率化を実現しています。

このツールでは情報収集やエンジニアのコーディング支援、翻訳、文章の作成に活用され、導入後8ヶ月間で累計約38万時間を削減という大きな実績を上げました。

具体的には社内ワークスペースツールや社内データを参照元として、従業員が入力した質問に対する回答を表示するシステムで、これによりエンジニアのコーディング業務における検索・選定工数の削減に成功。年間70～80万時間の削減を実現しています。

東洋建設株式会社の施工管理業務効率化

東洋建設では、RAGを活用した労働災害事例を検索できるシステムを構築しました。業務用端末から社員がいつでもどこからでもアクセスでき、朝会やミーティング中はもちろん、業務中の何気ないタイミングでも確認が取れるため、安全事項の徹底と若手社員のスキルアップ、事例を調べる負担軽減につながっています。

また、社内に眠っていた安全対策にまつわる資料を誰でも閲覧できるようにし、成功事例だけでなく失敗事例も掲載。施工実績のナレッジ化にも一役買っています。

株式会社ゆめみの新人教育支援

ゆめみではRAGを活用して、社内情報に精通していない新入社員であっても、膨大な社内ナレッジから必要な情報を抽出可能とする自社のオリジナルシステムを使用しています。自分で考え、行動して知識を得られるような教育環境をこれによって実現しています。

このシステムでは、新入社員が膨大な量の社内情報から必要な情報に迅速にアクセスでき、事業やサービス内容に精通していなくても探しやすい環境を実現。疑問がその場で解決できるため新人育成のためのリソースを割かずとも育成が可能な環境を構築できました。

上記のLINEヤフー株式会社、東洋建設株式会社、株式会社ゆめみの事例と同様に、生成AIで業務効率化がを図れるツールが、ナレフルチャットです。

当社CLINKS株式会社が提供するナレフルチャットでは、PDF/Word/CSVなど社内の多種多様なドキュメントから、生成AIが回答を提供する”RAG”を簡単に構築できます。さらに使い勝手抜群の「RAGリンク（URL共有）」を利用すれば社内ポータルなどからワンクリックでアクセス可能。スマホ対応で、いつでもどこでも社内FAQや業務マニュアルへの問い合わせが可能になります。

RAG導入時の注意点

R非常に高いメリットがあるRAGですが、導入に向けてはいくつかクリアすべき課題もあります。

自社開発には高いコストやリソースが必要

自社でゼロからRAGを開発する場合、AIエンジニアやデータサイエンティストなどの専門人材が必須となります。また、数ヶ月から1年近くの開発期間がかかることがあり、導入費用だけでなく、システムの運用・保守、検索精度向上のためのチューニング（調整作業）にも継続的なリソースが必要です。

データの準備・整理に手間がかかる

RAGを精度高く動かすためには、社内のPDF、Word、Excelといった異なる形式のデータからノイズを除去し、適切なデータ形式に変換する作業（前処理）が必要です。
また、抽出したテキスト情報を、AIが効率的に意味検索できるように変換する「ベクトル化」という処理をおこなう必要があり、このデータ整理の工程に多くの時間と労力がかかります。

※ベクトル化とは、テキストの意味やニュアンスをコンピューターが理解できるよう、数値データに変換する処理のことです。

ChatGPTにRAGを導入する方法

ChatGPTでRAGを活用するには、主に3つの方法があります。それぞれにメリット・デメリットがあるため、企業の状況に応じて最適な方法を選択しましょう。「まずは手軽にRAGを利用してみたい」というような場合は、初期コストや運用リソースが低い「ツールの導入」がおすすめです。

導入方法	初期コスト	開発期間	運用リソース
自社開発	高	長期	高
外部委託	中〜高	中期	中
ツール導入	低	短期	低

自社で開発する

自社でRAGを開発すれば、自社の要件に完全対応でき、セキュリティポリシーも自社の基準に合わせて設計できます。

ただし、先述の通りAI系のエンジニアやデータサイエンティストなどの専門人材が必要で、開発期間も長期間を要します。継続的な改善やメンテナンスにも専門知識が必要で、開発コストの中に、人的リソースの確保も重くのしかかります。

外部に開発を依頼する

外部のシステム開発会社にRAGの開発を依頼する場合は、開発コストは自社開発より高くなる場合がありますが、専門知識を持つチームが開発を進めるため、しっかりとしたシステムが高確度で構築できます。

ただし、要件の伝達や仕様変更への対応で時間がかかる場合があり、運用後のメンテナンスも外部に依存することになってしまいます。

ツールを導入する

既存のRAGツールを導入すれば、開発期間が短く、初期コストも抑えられるため、多くの企業にとってはおすすめです。

自社にエンジニアがいない場合や、外部に依頼する体力のない企業でも、RAGツールを活用できます。また、ツールベンダーが継続的に機能改善を行うため、最新の技術を常に利用できる点も大きなメリットです。

高精度RAGで社内データを活用するならナレフルチャット

RAG導入の課題を解決し、誰でも簡単に社内データを活用できるのがナレフルチャットです。

複雑な設定や専門知識は必要なく、直感的な操作で高精度なRAGを構築できます。ここではその特徴を二つ紹介します。

高精度RAGを簡単展開

会社独自の情報を読み込ませられるナレフルチャットを使えば、簡単に独自の生成AIの作成が可能です。また、RAG専用のウェブページの作成もできるため、社員に専用のツールをインストールしてもらう必要もありません。

RAGの設定も簡単で、業務効率化したい作業にフォーカスして対応できるため、生成AI初心者でも使いこなせます。スマートフォンからのアクセスも可能なため、活用されやすいのも魅力です。

簡単にRAGを利用できる独自の仕組み

ナレフルチャットの革新的な共有体験『RAGリンク』は、作成したボットごとに専用チャットページのURLを発行できる機能です。「リンクを送るだけ」で、作成したボットを全社・チームに向けて共有でき、各部署・チームごとに特定情報のエキスパートがいる、という状況を作ることができます。

スマートフォンでもアクセス可能なので、社外にいてもAIにチャットするだけで社内データが活用できます。RAGでボットを作成し、リンクURLを発行して共有すれば、チャットで回答を得られる流れが完成。この仕組みにより、いつでもどこでも社内情報にアクセスできる環境を構築できます。

本記事では、RAGについて、そしてChatGPTでRAGを導入する方法についてご紹介しました。RAGは非常に便利なものですが、導入には様々な障壁があります。多くの企業では専用ツールの導入がおすすめです。

公開日：2025年11月20日　更新日：2026年7月3日

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