LLMとRAGの違いとは？生成AIの回答精度を高める仕組みと企業での活用方法を徹底解説

LLMとRAGは生成AIでよく使われる技術ですが、「LLMとRAGの違いは？」「RAGはどのような仕組みなのか」「実際のやり方や使い方がわからない」と感じている方も多いのではないでしょうか。

また、社内データを活用した生成AIの導入を検討している企業では、RAGの構築方法やローカル環境での運用、MCPとの違いを理解することが重要です。

この記事では、LLMとRAGの違いやRAGの仕組み、構築方法、使い方、ローカル環境での活用、RAGとMCPの違いまでをわかりやすく解説します。生成AIを業務で効果的に活用したい方は、ぜひ最後までご覧ください。

LLMとRAGの主な違い

生成AIを業務に導入する際、LLMとRAGの違いを正しく理解しておくことは非常に重要です。この2つは競合するものではなく、AIの回答精度を高めるためのアプローチが異なります。ここでは、それぞれの仕組みや特徴についてわかりやすく整理します。まずは基本となる用語の意味から確認していきましょう。

LLMとは

LLM（Large Language Model）とは、インターネット上の膨大なテキストデータを事前に学習し、人間のように自然な文章を生成できるAIモデルのことで、「大規模言語モデル」とも呼ばれます。文章の作成・要約・翻訳・質問応答・コード生成など、言葉を扱う幅広い業務に活用できます。代表的なものは、ChatGPTの基盤技術であるGPTや、AnthropicのClaudeなどです。

例えば、一般的な知識に基づく文章・メールの作成や議事録の要約、社内向けマニュアルのたたき台作成、翻訳などに役立ちます。

一方で、学習データに含まれていない最新のニュースや更新頻度の高い情報、企業内の機密情報に関する質問には答えられないという弱点があります。そのため、業務で使う際は人による確認や情報源のチェックが欠かせません。

LLMについて詳しく知りたい方は、以下の記事に詳細がまとめられています。ぜひご覧ください。

RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索拡張生成」と呼ばれ、外部のデータベースから関連する情報を検索し、その情報をLLMに渡して回答させる仕組みです。RAGでは、社内文書・FAQ・マニュアル・ナレッジベースなどから関連情報を探し、その内容をもとにLLMが回答を生成します。

事前に学習していない情報であっても、検索して見つけた最新データや組み込んだ社内マニュアルなどを参照しながら回答を組み立ててくれます。そのため、事実に基づいた精度の高い回答の出力が可能です。この仕組みは、ハルシネーションを抑制する手段として有効です。

LLMとRAGの違い

項目	LLM（大規模言語モデル）	RAG（検索拡張生成）
役割	事前に学習したデータに基づき、自然な文章を生成	外部データベースを検索し、その情報をLLMに渡して回答させる仕組み
情報源	学習済みの過去データ	外部データ（社内文書や最新情報など）
得意な業務	文章作成・要約・翻訳・アイデア出し	社内FAQ・独自データに基づく回答
弱点・注意点	最新・機密情報に未対応、ハルシネーションの恐れ	精度は元のデータ品質に依存、処理時間がやや長め
導入ケース	汎用的な文章作成や要約のサポート	自社独自の非公開情報を答えさせたい場合

両者の決定的な違いは、回答の作り方と参照する情報源にあります。

LLMは過去に学習した自身の記憶のみに頼って回答を生成しますが、RAGは外部のデータベースという「辞書」を引き、その情報をLLMに渡して回答を作成します。

学校の試験で例えるなら、LLMが知識を持った学生であるのに対し、RAGは持ち込み可能な教科書や参考書です。LLMだけの場合はすでに持っている知識で答えますが、RAGを組み合わせると学生の知識以外の内容も駆使してくれます。自社の独自情報や専門的な内容を答えさせたい場面では、RAGの仕組みを取り入れることが有効な選択肢となります。

MCPとの違い

MCP（Model Context Protocol）とは、LLMが外部ツールやデータベース、業務システムなどと連携するためのプロトコルで、RAGと同じくLLMと組み合わせて利用されますが役割は異なります。

RAGは社内文書やFAQ、ナレッジベースなどから必要な情報を検索し、その内容をもとにLLMが回答を生成しますが、MCPはLLMと外部システムをつなぐためのプロトコルなので、MCPサーバー側が提供するツールを通じて、ファイル操作やデータ取得などが可能になります。

つまり、RAGは「回答に必要な情報を取得する技術」で、MCPは「LLMが外部システムを利用するための仕組み」と考えると理解しやすいでしょう。

MCPを利用して社内システムと連携し、その先でRAGによる検索・回答を行う構成も注目されており、組み合わせることでより実用的な生成AIシステムを構築できます。

LLMでRAGが回答を生成する仕組み

RAGは文章を生成する生成AIではなく、質問に関連する情報を検索してLLMへ渡す仕組みです。実際に回答を生成するのはLLMなので、RAGはその回答に必要な情報を提供する役割を担います。

RAGにはキーワード検索やハイブリッド検索を採用する構成もありますが、今回は一般的なベクトル検索を用いたRAGを例に処理の流れを解説します。

LLMとRAGの使い方・活用シーン

これまで解説してきたとおり、LLMとRAGを組み合わせることで社内文書やマニュアルやFAQなどの独自データを参照しながら回答を生成できるようになります。

そのため、一般的な文章作成だけでなく自社のルールや業務内容に基づいた回答が可能です。ここでは、企業で活用される代表的な使い方や活用シーンをご紹介します。

社内文書を検索できるチャットボット

RAGを活用した社内チャットボットでは、就業規則や経費精算のルール、社内マニュアルなどを検索し、その内容をもとに回答できます。これにより、社内からの問い合わせを減らせるだけではなく、社員も必要な情報をすぐに確認できるため業務効率が向上します。

また、拠点や部署を問わず同じ情報を提供できるため、回答品質のばらつきを抑えられる点もメリットの一つと言えるでしょう。

社内文章検索については下記でも解説しています

カスタマーサポートの回答支援

カスタマーサポートでは、製品マニュアルやFAQ、過去の問い合わせ履歴などを参照しながら回答を生成できるため、オペレーターは必要な情報を素早く確認でき、回答時間の短縮や対応品質の均一化が可能となります。

さらに、チャットボットと組み合わせることで、よくある質問は自動対応し、個別対応が必要な問い合わせのみ担当者へ引き継ぐ運用も可能となるため業務効率を上げることもできます。

生成AI×カスタマーサポートは下記で解説

マニュアルやFAQの検索

社内マニュアルやFAQは情報量が多く、目的の内容を見つけるまでに時間がかかることもありますが、RAGを活用すればキーワード検索ではなく自然言語での質問も可能なため、必要な情報にアクセスしやすくなります。

そのため、新入社員の教育や社内ヘルプデスク、バックオフィス業務など幅広い場面で活用されており、情報検索にかかる時間を削減することが可能になります。

一方で、古いマニュアルが残っていると誤った情報を生成する可能性もあるため、参照データの管理が重要です。

契約書・研究資料の検索と要約

契約書や研究資料、仕様書など大量の資料を扱う業務でもRAGは活用されています。

例えば「この契約書の解約条件を教えて」「過去の研究資料から○○に関する内容をまとめて」といった自然言語での質問を行うことで、RAGが関連する文書を検索し、その内容をもとにLLMが要点を整理して回答します。

これにより、膨大な資料を一つひとつ確認する手間を減らせるため、リーガルチェックや製品開発などに必要な情報収集や内容確認を効率的に進めることが可能です。

自社サービスの情報案内

RAGを導入することで、自社サービスに関する情報案内も効率化することができます。

例えば、料金プランや機能説明、利用方法、トラブルシューティングなどの自社サービスに関する情報を参照しながら回答できるため、WebサイトのFAQだけでは対応しにくい質問にも柔軟な対応が可能です。

これにより、ユーザーは必要な情報を短時間で確認でき、企業側も問い合わせ対応の負担軽減や顧客満足度の向上が期待できます。

LLMでRAGを構築するやり方

LLMとRAGを組み合わせたシステムは、ツールを導入するだけで完成するものではありません。目的を明確にしたうえで、参照データの整備や検索方法の設計、回答精度の検証まで一貫して行うことが重要です。次に、LLMでRAGを構築するやり方を工程ごとに詳しく解説します。

LLMとRAGを社内に導入するステップ

実際にLLMやRAGのシステムを企業に導入する際、どのような手順で進めれば良いのでしょうか。ここでは、導入から本格運用までのやり方を8つのステップに分けて解説します。

RAG＆LLMを併用するメリット

これまで、LLMとRAGの概要や導入方法についてご紹介してきましたが、LLMとRAGを併用することでさまざまなメリットを得ることができます。

ここでは、LLMとRAGを併用する代表的なメリットについて詳しく解説します。

社内の独自情報を回答に反映できる

LLM単体では、学習済みの一般的な知識をもとに回答を生成するため、自社マニュアル、製品仕様など企業独自の情報を自動的に参照することはできませんが、RAGを組み合わせることで、社内文書やFAQ、ナレッジベースなどから必要な情報を検索し、その内容をもとにLLMが回答を生成できるようになります。

そのため、自社ルールに沿った問い合わせ対応や業務支援ができるようになり、社員が必要な情報を迅速に確認することが可能となります。

最新情報を参照できる

LLMは学習時点までの情報をもとに回答を生成するため、それ以降に更新された情報や新しく追加されたデータを反映できない場合がありますが、RAGを併用することで回答時に外部データを検索し、その時点で必要な最新情報を参照しながら回答を生成できます。

さらに、参照させるデータの更新は必要なものの、最新の社内マニュアルや製品仕様、料金プラン、社内ルールの変更内容などの更新されたデータを反映した回答が可能になります。

ハルシネーションを抑えやすい

LLMは学習データに存在しない情報や十分な根拠がない場合、ハルシネーションが発生するリスクがあります。

しかし、RAGを組み合わせることで、社内文書やナレッジベースなどの関連情報を検索し、その内容をもとにLLMが回答を生成できるため、ハルシネーションの発生リスクを減らすことができます。

特に、社内ルールや製品仕様、業務手順など正確性が求められる情報を扱う場面では、参照データをもとに回答を生成できるため、LLM単体で利用するよりも回答精度を上げることが可能となります。

回答の根拠を提示しやすい

RAGを活用すると、LLMが回答を生成する際に参照した文書やデータを確認できるため、回答の根拠を提示しやすくなります。

例えば、社内ルールや製品マニュアルをもとに回答する場合、どの資料のどの部分を参照したのかをユーザーへ提示することができるので、回答内容のファクトチェックも簡単に行うことが可能です。

そのため、契約内容の確認や社内ルールに関する問い合わせなど、回答の根拠が求められる場面では大きなメリットとなるでしょう。

モデルを再学習する負担を抑えられる

LLMに新しい知識や自社独自の情報を追加したい場合は、モデルの追加学習やファインチューニングなどの対応が必要になる場合がありますが、RAGを活用することで社内文書やデータベースなどの参照情報を更新することで、既存のLLMを活用したまま最新情報に対応できます。

そのため、頻繁に更新されるマニュアルや製品情報、社内ルールなども効率的に反映でき、システム運用の負担を減らすことができます。

RAG＆LLMを併用するときの注意点

LLMとRAGを組み合わせることで、社内データや最新情報を活用した回答生成が可能になりますが、RAGを導入すれば必ず正確な回答が得られるわけではありません。

回答精度を高めるには、参照データの管理や検索精度の改善、セキュリティ対策など、継続的な運用が重要です。ここでは、RAGとLLMを併用する際に押さえておきたい注意点について解説します。

RAGを導入しても誤回答は完全になくならない

RAGを活用することでLLMが外部データを参照しながら回答を生成できるため、ハルシネーションの抑制につながりますが、RAGを導入したからといって誤回答が完全になくなるわけではありません。

例えば、質問に関連する情報を正しく検索できなかった場合や、参照元のデータに誤情報が含まれている場合は不正確な回答が生成される可能性があります。

そのため、RAGを導入する際は生成された回答をそのまま利用するのではなく、参照元の情報を確認するなど、最終的には人間の目で情報を確認する必要があります。

元データの品質が回答精度を左右する

RAGを活用する場合、参照データの品質が回答精度に大きく影響します。

そのため、RAGを活用する際は単に大量のデータを登録するのではなく、不要な情報の削除や最新版への更新、文章内容の整理を行うことが重要です。

回答精度が低い場合は、参照データの見直しやメンテナンスを行う必要があります。

検索精度の継続的な改善が必要

ユーザーが求める情報をRAGが正しく取得できなければ、どれだけLLMの文章生成能力が高くてもハルシネーションが発生してしまうため業務での利用が難しくなります。

そのため、検索結果の内容を確認しながら必要に応じて、チャンクの分割方法や検索条件、参照データの構成など継続的な改善が必要です。

アクセス権限を適切に設定する

RAGでは社内文書や業務データなど、企業内のさまざまなデータを活用するためアクセス権限を適切に設定することが必要です。

例えば、部署や役職によって閲覧できる情報が異なる場合、すべての社員が同じデータへアクセスできる状態にすると、情報漏えいが発生する可能性があります。

そのため、RAGを導入する際はユーザーや部署ごとに閲覧可能なデータ範囲を設定することをおすすめします。

個人情報や機密情報の取り扱いに注意する

RAGでは、社内マニュアルや業務資料だけでなく、契約書や顧客情報など重要なデータを参照させるケースもあります。そのため、登録する情報の種類や利用範囲を事前に整理しておくことが大切です。

特に、社内の機密情報を扱う場合は、必要な社員だけが情報へアクセスできるよう権限設定を行うなどの対策を行う必要があります。

また、利用するLLMによってデータの保存方法や管理方法が異なるため、導入前にセキュリティ対策や利用条件などの確認も行いましょう。

よくある質問

LLMとRAGを活用して業務効率化を実現しよう

これまでご紹介してきたとおり、LLMとRAGはそれぞれ異なる役割を持つ技術ですが、組み合わせて活用することで活用シーンが広がります。導入するまでには、システムの構築や参照データの整理などさまざまな対応が必要です。また、導入後も参照データの更新や検索精度の改善、セキュリティ対策など継続的な運用が欠かせません。

しかし、目的に合わせて適切に設計・運用することで、社内データを活用した高精度な回答を生成できるようになり業務効率化にもつながります。

自社の業務にどのような課題があるのかを整理し、LLMとRAGを活用した生成AIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

最後に

LLMとRAGの違いを理解すれば、文章作成だけでなく社内データ検索やFAQ対応まで生成AI活用の幅が広がります。自社の目的に合わせた設計で、業務効率化と回答精度の向上を両立できます。