RAG（検索拡張生成）
RAGは、生成AIが回答を作る際に、社内文書やデータベースなど外部の情報を検索して参照させることで、回答の正確さや根拠の示しやすさを高める仕組みのことです。
総務省のウェブサイトで公表されている「AI事業者ガイドライン」（2026年9月時点の最新は2026年3月31日公表の第1.2版）の別添では、RAGによって、ハルシネーションの抑制、参照元の明示などによる根拠の透明性の向上、モデルを再トレーニングせずに参照するデータを追加できることによるコストの低減が期待されると説明しています。
ファインチューニングがモデル自体を追加学習させるのに対し、RAGはモデルを変えずに参照する情報を差し替えられるため、情報の更新が多い業務に向いています。一方で、同じ別添では、間接プロンプトインジェクションなどによってRAGが悪用されるリスクにも触れています。検索対象の文書の権限管理や品質が、回答の品質を左右します。
参考資料