RAGだけでは業務AIにならない──失敗の構造と、Agentによる正しい設計（要約版）

ChatGPTやGeminiの登場により、生成AIは誰でも使える時代になりました。業務にAIを組み込み効率化を図ろうとする企業も増えています。しかし多くの現場で、AI導入は「便利になった」と同時に、「期待したほど成果が出ない」という声も聞かれます。

特に企業が最初に取り組む代表例である RAG（Retrieval-Augmented Generation） は、社内文書を参照しながら回答できる強力な仕組みです。契約書・FAQ・マニュアルなど、業務で扱う情報をAIに参照させることで「知識を与える」ことができます。しかし現実には、

正しい答えが返ってこない

それっぽいけど間違っている

業務ルールを守らない

といった“違和感のある失敗”が頻出します。
この原因は、RAGという技術そのものではなく 設計の前提の誤り にあります。

1. RAGは「答える装置」であって「判断する装置」ではない

続きは、リベシティにログインしてからお読みください

＼初月30日間無料／ リベシティで会員登録をする ログインする

ノウハウ図書館でできること

• すべての記事の閲覧

• ブックマーク

• いいね・レビュー

• 記事の投稿※応援会員（有料）のみ

• ポイントの獲得※応援会員（有料）のみ

※会員登録には、新入生会員（初月30日無料）と応援会員（有料）があります

応援会員制度とは？

さらに！

• リベシティの他の機能やサービスもご利用いただけます（詳しく見る）