作成日 : 2025年10月24日

AIエージェントの課題を解決するRAGとは？活用するメリットを解説

AIエージェントは意思決定や顧客対応など多様な業務を担える一方で、誤情報の混入や判断プロセスの不透明さといった課題を抱えています。そのまま活用すれば業務効率化どころか、信頼を損なうリスクにもつながります。こうした課題への対策として注目されているのがRAG（検索拡張生成）です。

当記事では、RAGの仕組みやAIエージェントとの違い、組み合わせることで得られるメリットを詳しく紹介します。

AIエージェントとは？
RAG（検索拡張生成）とは？
RAGとAIエージェントの違い
AIエージェントの主な種類
- 組込み型AIエージェント
- 自律型AIエージェント
AIエージェントにできる業務の例
AIエージェントの活用例
AIエージェントの課題
RAGとAIエージェントを組み合わせるメリット
従来のRAGにAgentの機能を統合した「Agentic RAG」とは？
RAGのデータ品質がAIエージェントの精度に直結する理由
AIエージェントとRAGが切り拓く次世代業務のかたち

AIエージェントとは？

AIエージェントとは、人の代わりに情報処理や意思決定を担い、業務の効率化を実現する仕組みを指します。従来のシステムが定型処理や検索機能に限定されていたのに対し、AIエージェントは自然言語を理解してやり取りできる点が大きな特徴です。例えば社内で「この規程の手続きはどうなっている？」と質問すると、関連文書を検索し要点をまとめて提示することができます。これにより、従来なら担当者が時間をかけて探す必要があった情報も、即座に取得できるようになります。

さらに、過去の問い合わせ履歴や業務ルールを踏まえて回答できるため、単なるFAQ検索以上の活用が可能です。近年は経理や人事といったバックオフィス業務にも導入が進み、属人化していた知識を共有資産として活用できるようになっています。AIエージェントは「情報を探す負担を軽減し、判断を助ける相棒」として、企業の生産性向上に寄与する存在です。

RAG（検索拡張生成）とは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）とは、AIが文章を生成する際に検索機能を組み合わせ、関連する情報を取り込みながら回答を行う仕組みです。通常のAIは学習済みデータに依存しているため、情報が古かったり不正確になるリスクが残ります。RAGではまず外部の知識ベースや社内の文書から必要な情報を検索し、その結果を入力として活用します。こうすることで回答に根拠が伴い、利用者は「どの文書を参照したか」を確認でき、安心して利用できる仕組みです。

特に企業においては、業務マニュアルや規程などをRAG対応のAIに組み込むことで、問い合わせ対応や文書作成の効率が向上します。生成AIの強みである自然な文章生成と、検索による正確な情報参照を組み合わせたRAGは、実務でAIを信頼して使うための重要な基盤です。

RAGとAIエージェントの違い

RAGとAIエージェントの違いは、役割の本質にあります。RAG（検索拡張生成）は「正確な情報を探して提供する仕組み」であり、AIエージェントは「その情報を使いこなし業務を実行する存在」です。RAGは社内文書や外部データベースを検索し、得られた情報を回答生成の根拠として利用します。そのため、AIが単独で動作するときに懸念される誤情報や古い知識の問題を解消しやすい特徴があります。

一方でAIエージェントは、タスクの実行や意思決定、利用者との対話を担うのが特徴です。例えば人事担当者が「休暇規程を踏まえた対応方法」を知りたい場合、RAGは規程文書を検索し要点を返し、AIエージェントはそれを基に「具体的な申請手順や回答文書」を作成します。

つまり両者は競合するものではなく、RAGは情報の信頼性を支える基盤であり、AIエージェントはその基盤を生かして実務を遂行する相棒だと言えます。

AIエージェントの主な種類

AIエージェントは、その活用領域や動作原理によっていくつかのタイプに分けられます。それぞれの特徴を理解することで、自社に適した導入方法が見えてくるでしょう。

ここからは、代表的な「組込み型AIエージェント」と「自律型AIエージェント」の2種類について紹介します。

組込み型AIエージェント

組込み型AIエージェントとは、特定のアプリケーションやシステムに組み込まれ、限定された領域で自律的に動作するAIのことを指します。大規模で汎用的なAIではなく、特定の用途に最適化されているため、安定した性能を発揮できる点が特徴です。例えば、コールセンターのチャットサポートに組み込まれたAIは、顧客からの問い合わせに即時に対応し、関連FAQを提示する役割を果たします。

また、会計ソフトに内蔵されたAIは、入力内容をチェックし、仕訳ミスや税制上の注意点を指摘することが可能です。このように、既存システムの一部として組み込まれることで、導入のハードルが低く、ユーザーは従来の操作感のままAIの利便性を享受できます。さらに、利用範囲が限定されているため、適切な権限設計やガードレールがあればリスクを抑制しやすい点も魅力です。組込み型AIエージェントは「身近な業務を支える裏方」として、日常的な効率化に大きく貢献しています。

自律型AIエージェント

自律型AIエージェントとは、人の細かい指示を待たずに自ら判断し、連続的にタスクを実行できるAIのことを指します。組込み型AIエージェントが特定の機能を補助するのに対し、自律型はより高度な意思決定や複雑な業務の遂行を担う点が大きな特徴です。例えば営業部門で、自律型AIエージェントは見込み客リストを分析し、適切なアプローチ方法を選び、メール送信やスケジュール調整まで自動的に進めることができます。

また、研究開発の現場では、大量の論文を分析し、関連性の高い知見を抽出し、仮説立案を支援することが可能です。このように、自律型AIエージェントは単に「質問に答える存在」ではなく、課題解決に向けて自ら動く「能動的なパートナー」として機能します。人間が行っていた思考プロセスの一部を代替できるため、業務スピードが格段に上がり、担当者はより戦略的な業務に集中できます。企業にとっては、生産性の向上と新たな価値創出を実現する鍵となる存在です。

AIエージェントにできる業務の例

AIエージェントは単純な自動化だけでなく、複雑な業務や判断を伴うタスクにも対応できるよう進化しています。その能力を理解することで、導入メリットをより具体的にイメージできるでしょう。

ここからは、AIエージェントが実際に担える業務の例を紹介します。

判断力を必要とする意思決定業務

AIエージェントは、単純な自動化だけでなく、人間がこれまで担ってきた意思決定業務にも活用が広がっています。特に大量のデータを分析し、状況に応じた最適な判断を下すことが求められる場面で、その真価を発揮します。例えばマーケティング分野では、顧客の購買履歴や市場動向をもとに「どの顧客にどのタイミングでアプローチすべきか」を自動で導き出すことが可能です。

また金融業界では、取引履歴やリスク指標を分析し、投資判断や与信審査に応用されています。さらに製造現場では、センサーから取得する稼働データを基に、故障予測や最適な生産スケジュールを決定することも可能です。AIエージェントは膨大な情報を短時間で処理し、人間では見落としがちなパターンを見つけ出す強みを持っています。これにより、判断のスピードと精度が向上し、組織全体の意思決定を支援する存在となります。

独自ルールやフローが絡む業務

AIエージェントは、企業や組織ごとに異なる独自ルールや業務フローを理解し、適切に対応できるよう進化しています。従来のシステムは定型処理に強い一方、柔軟性に乏しく「この会社特有の手順」への対応が難しいという課題がありました。

しかしAIエージェントは、社内規程やマニュアルを学習し、その内容を根拠に判断することで個別ルールを反映した業務遂行が可能です。例えば、休暇申請の承認フローが部署ごとに異なる場合でも、AIエージェントは申請者の所属を自動で判別し、正しいルートに案内します。また、経費精算の独自基準や取引先ごとの契約条件を踏まえた処理も得意です。

結果として、担当者の属人的な知識に依存することなく、正確かつ一貫した対応が実現します。AIエージェントは「標準化が難しい業務を標準化する」役割を担い、組織全体の効率化と品質向上に寄与します。

毎回内容が少し変わる定期タスク

AIエージェントは、繰り返し発生する定期タスクの中でも、毎回内容が少しずつ異なる業務に強みを発揮します。従来の自動化ツールでは同じ処理を繰り返すことは得意でも、条件の変化や入力内容の違いに柔軟に対応するのは難しいとされてきました。AIエージェントは自然言語処理や学習機能を活用し、状況に応じて適切に処理を変化させられる点が特徴です。例えば、週ごとに報告内容が異なる営業レポートの作成や、定期的に更新される広報記事のドラフト作成が挙げられます。

また、人事部で毎月行う給与計算も、残業時間や休暇の取得状況によって数値が変動しますが、AIエージェントはその変化を踏まえた計算やチェックを行えます。定型業務の効率化と、変動要素への柔軟な対応を同時に実現できるのが強みです。

AIエージェントの活用例

AIエージェントは、企業活動のさまざまな場面で導入が進んでおり、日常業務から戦略的な領域まで幅広く活用されています。

ここからは、具体的な活用例としてカスタマーサポートやSNSマーケティング、採用活動などを紹介します。

カスタマーサポート

カスタマーサポートの現場では、AIエージェントの導入が進んでいます。従来はオペレーターが対応していた一次問い合わせをAIが担うことで、顧客は待ち時間なく解決策にアクセスできます。例えば商品に関するよくある質問への回答や、返品・交換の手続き案内などはAIエージェントが即座に提示可能です。さらに自然言語処理技術を活用し、顧客の質問の意図を理解して関連情報をまとめて表示することもできます。

これにより、対応の迅速化と精度向上が同時に実現し、オペレーターはより複雑な問題解決に専念できます。結果として顧客満足度が高まり、企業にとっても人件費削減と業務効率化の両立が可能です。

SNSマーケティング

SNSマーケティングでは、AIエージェントが大きな役割を果たしています。従来、人が時間をかけて行っていた投稿企画や効果測定を自動化できるため、運営の効率化が可能です。例えばAIは過去の投稿データを分析し、反応が高い時間帯や表現を導き出します。さらにトレンドワードや競合の動向を踏まえ、最適な投稿案を提案することもできるでしょう。

コメントやメッセージへの初期対応もAIが担うことで、迅速な顧客コミュニケーションを実現できます。こうした仕組みにより、担当者は戦略立案や企画に集中でき、SNS運用全体の成果を高めることができます。

採用活動

採用活動においても、AIエージェントは重要な役割を果たしています。従来は人事担当者が多くの時間を割いて行っていた候補者の書類選考や面接日程の調整を、自動化することが可能です。例えば応募書類を解析し、求めるスキルや経験に合致する候補者をスコアリングすれば、優先的に検討すべき人材を迅速に把握できます。

また、候補者とのメール対応や面接のスケジュール調整もAIエージェントが代行することで、担当者の負担を軽減できます。結果として採用スピードが上がり、より多くの候補者に対応できるようになるでしょう。AIエージェントを活用することで、人事担当者は単純作業から解放され、候補者との面接や採用戦略の立案といった本質的な業務に集中できます。

AIエージェントの課題

AIエージェントは業務効率化や顧客対応の迅速化に役立つ一方で、導入や運用にあたって注意すべき課題も存在します。

ここからは、代表的な課題として「誤情報のリスク」「正確性が保証されない点」「判断プロセスの不透明さ」を紹介します。

誤情報のリスクがある

AIエージェントには大きな利便性がありますが、誤情報を提供してしまうリスクも存在します。これは、学習データの限界や情報更新の遅れにより、古い知識や不正確な内容を基に回答してしまうためです。例えば、法改正後の規程や最新の製品仕様に関する質問に対し、過去の情報をそのまま提示してしまう可能性があります。また、参照元が曖昧なまま回答を生成する場合、根拠の確認が難しいという問題もあります。

このため、企業が業務で活用する際には、AIが出力した情報を人が最終チェックする体制が欠かせません。誤情報のリスクを理解した上で、AIエージェントを「万能の判断者」ではなく「支援ツール」として位置づけることが重要です。

正確性が保証されない

AIエージェントは高度な情報処理能力を持つ一方、その正確性が必ずしも保証されないという課題があります。生成AIは大量のデータから推論を行いますが、必ずしも正しい情報だけを基にしているわけではなく、曖昧な内容や誤った知識を含む場合があります。例えば製品マニュアルの質問に対して、最新の改訂情報を反映できずに誤った回答を提示することがあるでしょう。

また、文脈を誤って解釈することで、質問の意図に合わない回答を返すこともあります。こうしたリスクを防ぐには、AIエージェントを「正解を出す絶対的な存在」と捉えるのではなく、あくまで人間の判断を支える補助ツールとして利用することが大切です。

判断プロセスが分かりにくい

AIエージェントの課題の1つは、判断プロセスが分かりにくいことです。AIは膨大なデータを基に推論を行いますが、その結論に至った経緯を人間が理解できる形で提示できない場合があります。例えば、候補者選考にAIを活用した際、なぜ特定の応募者が高評価となったのかが説明されないと、公平性や納得感に欠けてしまいます。この「ブラックボックス化」は、利用者の信頼性を損ねる要因となりかねません。

そのため、AIの判断根拠を提示する仕組みや、結果を補足説明する機能が必要です。透明性を高めることで、AIエージェントを安心して活用できる環境が整います。

RAGとAIエージェントを組み合わせるメリット

RAGとAIエージェントを組み合わせることで、両者の強みを生かした高度な活用が可能になります。

ここからは、この組み合わせによって得られる代表的なメリットを紹介します。

生成結果の正確さが向上する

RAGとAIエージェントを組み合わせることで、生成される回答はより正確なものになります。AI単独では学習時点の知識しか使えず、情報が古いまま出力されるリスクがあります。しかし、RAGが外部データベースや最新の資料から必要な情報を取り込み、AIエージェントが文脈に応じて整理・説明することで、鮮度の高い正確なアウトプットが可能です。

たとえば医療や法律のように知識の更新が早い分野でも、古いデータに依存せず信頼できる回答を生成できます。これはユーザーが安心して意思決定に使える情報を得る上で大きなメリットです。

誤情報の混入を回避しやすくなる

生成AIが抱える課題の1つに、存在しない事実をもっともらしく提示する「ハルシネーション」があります。RAGとAIエージェントを組み合わせると、検索フェーズで正確な情報をフィルタリングしたうえで応答を生成するため、回答の根拠が明確になります。

結果として、誤情報が混入するリスクを大幅に減らすことができ、利用者にとって安全性の高い出力が得られます。単なる生成AIでは容易に実現できない高度な応答品質であり、情報の信頼性が飛躍的に向上する点が大きな特長です。こうした安心感こそが、多くの企業がRAGの導入を検討する重要な理由となっています。

パーソナルで的確なやり取りができる

RAGとAIエージェントを組み合わせることで、利用者ごとにパーソナルで的確なやり取りが可能になります。AIは自然言語処理で質問意図を理解できますが、情報源が限られると回答が一般的になりがちです。RAGが加わることで、社内ナレッジや外部データから検索した最新情報を基に、利用者の状況に応じた回答が生成されます。

例えば、人事部門で「自分の雇用契約に基づいた休暇取得ルール」を尋ねた場合、AIエージェントは該当社員の所属部署や契約条件に即した案内が可能です。この仕組みにより、画一的な回答ではなく「あなた専用」の回答が実現し、ユーザー体験の質を大きく高めます。

外部情報の更新が簡単に行える

RAGとAIエージェントを組み合わせる大きな利点の1つは、外部情報の更新を簡単に行える点です。通常のAIは学習時点のデータに依存するため、新しい情報を反映するには再学習が必要でした。しかしRAGは外部データベースやウェブから情報を検索し、その結果を回答に取り込む仕組みを持っています。これにより、情報源を更新すればAIエージェントは即座に最新データを反映できます。

例えば、製品マニュアルの改訂や法改正情報をデータベースに追加するだけで、エージェントの回答内容は自動的に新しくなります。再学習の手間を省きながら最新情報に基づいたやり取りを実現できるのは、運用コスト削減と精度向上の両面で大きなメリットです。

従来のRAGにAgentの機能を統合した「Agentic RAG」とは？

Agentic RAGとは、従来のRAG（検索拡張生成）にAIエージェントの自律的な行動機能を組み合わせた新しい仕組みを指します。RAGは外部の知識ベースやデータベースを検索し、その結果を用いて回答を生成することで、情報の正確性や鮮度を高めることができる技術です。

しかし従来型のRAGは「与えられた質問に対して最適な検索と生成を行う」という受動的な役割にとどまり、ユーザーの複雑な要求やマルチステップのタスク処理には十分対応できませんでした。そこで登場したのがAgentic RAGです。

AIエージェントの機能を統合することで、ユーザーの質問意図を分解し、複数の検索や推論を組み合わせながら、段階的に回答を導き出せるようになります。例えば「最新の法律改正を踏まえた契約書の修正案を作成してほしい」という複雑な要望にも、検索・分析・提案のプロセスを自動で進められるのです。これにより、単なる情報提供を超えた“課題解決型のAI”として活用の幅が大きく広がります。

RAGのデータ品質がAIエージェントの精度に直結する理由

RAGのデータ品質は、AIエージェントの精度を大きく左右します。RAGは検索によって外部や社内の情報を取り込み、それを基に回答を生成しますが、その元データが誤っていたり古かったりすれば、どれほど高度な生成モデルを使っても正確な結果は得られません。例えば、更新されていないマニュアルを参照すれば、最新の仕様と異なる回答を返してしまう恐れがあります。特に医療や法律、金融のように正確性が必須の領域では、誤情報が重大なリスクにつながります。

AIエージェントの精度を維持するためには、単にRAGを導入するだけでなく、情報源を最新かつ信頼できる状態に保つことが不可欠です。つまりRAGの品質管理こそが、AI活用の成否を左右する鍵となります。

AIエージェントとRAGが切り拓く次世代業務のかたち

AIエージェントは、意思決定支援や定期的に発生するタスクなど、多様な業務を担える存在として注目されています。しかし単体では誤情報や正確性の課題が残ります。そこでRAGを組み合わせることで、外部データや最新情報を取り込みながら回答を生成でき、信頼性が大幅に向上します。誤情報のリスクを軽減できるうえに、利用者ごとの文脈に合わせたパーソナルで的確な対応も可能です。その結果、企業は業務効率化を進めながら、顧客満足度の向上にも直結させることができます。

※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。