用語集 ／ 使うとき
RAG（検索拡張生成）とは？答える前に資料を調べて、その内容をもとに答えさせる方法。
追加：2026-10-11確認：2026-10-11
RAG（検索拡張生成）とは、答える前に資料を調べて、その内容をもとに答えさせる方法です。
たとえ：記憶だけで答えずに、手元の資料を開いて確かめてから答える人。
| 読み方 | らぐ |
|---|---|
| 英語 | Retrieval-Augmented Generation |
| 別の呼び方 | 検索拡張生成 |
| 分類 | 使うとき |
| 始まり | 2020年5月（論文の公開） |
RAG（検索拡張生成）の意味
Retrieval-Augmented Generation の略です。質問に関係する文書を先に探し出し、それをAIに渡して答えを作らせます。
社内マニュアルや最新の情報など、AIが学んでいない内容に答えさせたいときに使われます。ハルシネーションを減らす工夫としても広く使われています。
名前は、2020年に Facebook AI Research（今の Meta）などの研究者が発表した論文から広まりました。
RAGのしくみ
1. 質問を受ける 2. 社内資料などから、関係のある部分を探す（検索） 3. 見つけた部分と質問をいっしょにAIに渡す 4. AIが資料をもとに答える、という流れです。
資料を探す部分には、意味の近さで探せるエンベディングやベクトルデータベースがよく使われます。
ファインチューニングとの違い
ファインチューニングは、AIそのものに追加で学ばせる方法です。RAGは、AIはそのままで、答えるたびに資料を見せる方法です。
資料がよく変わる場合や、答えの根拠を示したい場合はRAGが向いています。言葉づかいや答え方のくせを変えたい場合は、ファインチューニングが向いています。
RAG（検索拡張生成）のよくある質問
RAGとファインチューニングの違いは？
RAGはAIはそのままで答えるたびに資料を見せる方法、ファインチューニングはAIそのものに追加で学ばせる方法です。
RAGは何の略ですか？
Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略です。
関連する用語
エンベディング（埋め込み）言葉や文章の意味を、数字の並び（ベクトル）に置きかえること。ベクトルデータベースエンベディングした文章などを保存し、意味の近いものを素早く探せるデータベース。ハルシネーションAIが、事実でないことをもっともらしく答えてしまうこと。グラウンディングAIの答えを、検索結果や資料などの確かな情報にもとづかせること。ファインチューニング学習ずみのAIに、特定の目的のデータを追加で学ばせて調整すること。チャンク（チャンキング）長い資料を、AIが扱いやすい大きさの小さなかたまりに分けること。セマンティック検索言葉が同じかどうかではなく、意味が近いかどうかで探す検索。ナレッジベース社内のマニュアルやよくある質問など、AIに参照させるための知識をまとめた置き場。