AIエージェント vs RAG｜違い・活用事例を徹底比較【2024年最新】

記事のポイント

AIエージェントはタスク自動化を促進し、業務効率を向上、コスト削減や成約率向上に貢献。
RAGは外部情報を参照し回答を生成、FAQや医療、金融、教育分野で情報検索の精度を向上。
Agentic RAGはAIエージェントとRAGを統合し、高度な情報処理で顧客満足度を向上。

はじめに

近年、AI技術の進化は目覚ましく、ビジネスの現場においても様々な活用が進んでいます。特に注目されているのが、AIエージェントとRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。

どちらもAIを活用した技術ですが、その仕組みや特徴、得意とする領域は大きく異なります。本記事では、AIエージェントとRAGの違いを徹底的に比較し、それぞれのメリット・デメリット、活用事例を分かりやすく解説します。

情報検索やタスク自動化の分野で、どちらの技術が自社にとって最適なのか、最適な選択をするための知識を提供します。

AIエージェントとは？タスク自動化の可能性

AIエージェントは、タスク自動化を促進し、企業の業務効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。

AIエージェントの基本機能

AIエージェントは、タスク自動化、ユーザーサポート、データ解析など、多岐にわたる基本機能を備えており、これらが業務効率化に大きく貢献します。

例えば、Microsoft Copilotは、会議資料の作成時間を30%削減し、年間約1,000万円のコスト削減を実現しました。また、都内IT企業では、CRMと連携した営業タスク管理エージェントの導入により、フォロー漏れ件数がほぼゼロになり、成約率が10%向上しました。

これらの事例から、AIエージェントは、ルーチンワークの自動化や高度なデータ分析を通じて、企業の生産性向上に不可欠なツールと言えるでしょう。

AIエージェントの活用事例

AIエージェントは、チャットボットや自動校正ツールなど、様々な形で活用されており、その導入効果は目覚ましいものがあります。

例えば、AIチャットコマース新興企業F社では、LINEとWebチャットを統合したAIエージェントを導入した結果、深夜帯の問い合わせ対応が自動化され、顧客離脱率が大幅に減少し、売上が15%増加しました。

また、地方出版社では、自然言語処理を活用した自動校正AIを導入した結果、誤字脱字発見率が25%向上し、校正作業期間が2日短縮しました。

これらの事例から、AIエージェントは、顧客対応の効率化や品質向上に大きく貢献することがわかります。

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RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？情報検索の進化

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部情報を参照して回答を生成する技術であり、情報検索の精度を飛躍的に向上させます。ここでは、RAGの基本的な機能から具体的な活用事例、そして情報検索の精度向上にどのように貢献するかを解説します。

RAGの基本機能

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報検索と生成AIを組み合わせることで、より高度な質問応答を実現する技術です。RAGの主要な機能は、まずユーザーの質問（クエリ）に基づいて関連情報をデータベースから検索し、その検索結果を基に大規模言語モデル（LLM）が回答を生成することです。

例えば、FAQシステムにおいて、RAGはユーザーからの質問に対し、関連するFAQドキュメントを検索し、その内容を要約して回答を生成します。これにより、LLM単独では困難だった最新情報や専門知識に基づいた正確な回答が可能になります。さらに、RAGは検索された情報の信頼性に基づいて回答を生成するため、回答の精度が向上します。

RAGの活用事例

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、質問応答システムやAIアシスタントなど、多岐にわたる分野で活用されています。例えば、企業のFAQシステムでは、RAGを活用することで、顧客からの質問に対して迅速かつ正確な回答を提供できます。

医療分野では、最新の医療論文や診断情報をRAGで検索し、医師の診断を支援するAIアシスタントが開発されています。金融分野では、市場データや企業情報をRAGで分析し、投資家向けのレポート作成に役立てられています。教育分野では、RAGが学習者の質問に対して関連する教材や解説を提供し、個別最適化された学習支援を実現しています。

これらの事例から、RAGは情報検索の効率化と回答の質の向上に大きく貢献していることがわかります。

RAGによる情報検索の精度向上

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報検索の精度を向上させるために、外部データベースの活用とリアルタイムな情報生成の仕組みを取り入れています。RAGは、従来の検索エンジンでは困難だった文脈理解や意味解析を行い、より関連性の高い情報を抽出します。

例えば、多段階検索では、キーワード検索、ベクトル検索、セマンティック検索を組み合わせることで、ユーザーのクエリに対して高い適合率で関連情報を取得します。また、Dense Vector Embeddingsを使用することで、文脈や意図を考慮した上で最適な情報を抽出できます。これにより、RAGはユーザーの意図をより正確に捉え、高品質な情報を提供することが可能になります。

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AIエージェントとRAG：機能と活用事例の比較

AIエージェントとRAGは、それぞれ異なる機能と活用事例を持ち、企業の課題解決に貢献します。

タスク自動化 vs 情報検索

AIエージェントは、複数のタスクを自律的に実行する能力に長けており、RAGは、外部情報を検索・活用して回答を生成する能力に優れています。AIエージェントは、例えば、顧客からの問い合わせ対応を自動化し、FAQシステムをRAGで構築することで、顧客は迅速に問題解決できます。

AIエージェントは、複雑な業務プロセスを効率化し、RAGは、必要な情報をタイムリーに提供することで、従業員の生産性を向上させます。AIエージェントは、バックオフィス業務の自動化や、RAGは、営業担当者が顧客からの質問に迅速かつ正確に回答するために活用できます。このように、AIエージェントとRAGは、それぞれ異なる強みを持ち、企業の様々なニーズに対応できます。

AIエージェントとRAGのデータ活用

AIエージェントは、プログラムされた情報に基づいてタスクを実行しますが、RAGは、リアルタイムでの情報検索と生成を行います。AIエージェントは、例えば、過去の顧客データに基づいて、最適なマーケティングキャンペーンを自動的に実行できます。

一方、RAGは、最新のニュース記事やSNSのトレンドを分析し、顧客の関心に合わせた情報を提供できます。AIエージェントは、構造化されたデータを活用して、定型的なタスクを効率化し、RAGは、非構造化データから必要な情報を抽出し、より柔軟な情報ニーズに対応します。

AIエージェントは、社内システムに蓄積されたデータを活用して、業務プロセスを改善し、RAGは、インターネット上の情報を活用して、新たなビジネスチャンスを発見できます。

機能	AIエージェント	RAG
得意なこと	複数のタスクを自律的に実行	外部情報を検索・活用して回答を生成
データ活用	プログラムされた情報に基づいてタスクを実行	リアルタイムでの情報検索と生成
活用事例	顧客からの問い合わせ対応の自動化、バックオフィス業務の自動化	FAQシステムの構築、営業担当者が顧客からの質問に迅速かつ正確に回答
データの種類	構造化データ	非構造化データ
情報源	社内システムに蓄積されたデータ	インターネット上の情報

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Agentic RAG：AIエージェントとRAGの統合

Agentic RAGは、AIエージェントとRAGを組み合わせることで、より高度な情報処理を可能にし、それぞれの強みを活かした情報活用を実現します。

Agentic RAGの仕組み

Agentic RAGは、AIエージェントの自律的な判断能力とRAGの情報検索能力を組み合わせたものです。AIエージェントは、タスクの実行に必要な情報を判断し、RAGを活用して外部データソースから情報を取得します。

取得した情報を基に推論や意思決定を行い、タスクを遂行します。このプロセスでは、AIエージェントが不足している情報を推論し、外部データソースへ追加アクセスを行う自律的思考プロセスや、複数の資料を突き合わせ、疑問を修正する多段階検索が可能です。

Web検索、API利用、データベースなど外部ツールとの連携も実現します。これらの要素が連携することで、Agentic RAGは高度な情報処理を実現し、複雑なタスクに対応できます。

Agentic RAGの活用事例

Agentic RAGは、コールセンターの高度な自動応答に活用できます。例えば、ZelloSound社ではAgentic RAGを活用して、ユーザーの追加質問に対して複数の資料を再参照し、最適な回答を組み立て、即時且つ正確な応答を提供しました。

導入前は平均応答時間30秒、エラー率+10%でしたが、導入後は平均応答時間10秒、エラー率-3%となり、80%のリクエストに対して最適な回答を得ることができ、顧客満足度も大幅に向上しました。

また、Agentic RAGは、顧客の問い合わせ内容に応じて、FAQや製品マニュアル、過去の問い合わせ履歴など、複数の情報源から必要な情報を抽出し、最適な回答を生成します。これにより、オペレーターの負担を軽減し、顧客満足度を向上させることができます。

AIエージェントとRAGの課題と今後の展望

AIエージェントとRAGは、情報の正確性やコンテキスト理解において課題を抱えつつも、自律的な判断能力の向上や情報活用といった将来的な展望が期待されています。

AIエージェントとRAGの課題

AIエージェントとRAGは、情報の正確性とコンテキストの理解において共通の課題を抱えています。RAGでは、参照する外部データソースの陳腐化により、最新の情報に対応できない場合があります。

また、複数のRAGシステムが一貫性のない情報に基づいて回答を生成すると、ユーザーに混乱を招く可能性があります。AIエージェントも同様に、不正確な情報に基づいてタスクを実行すると、誤った結果を生み出すリスクがあります。

これらの課題は、業務効率化や情報検索の質に直接影響を与え、例えば、誤った情報に基づく意思決定や、非効率なタスク実行につながる可能性があります。

AIエージェントとRAGの今後の展望

AIエージェントとRAGは、技術的な進展により、自律的な判断能力が向上し、情報活用の幅が広がると期待されています。エージェンチックRAGのように、情報検索を繰り返すことで、誤った情報やハルシネーションを減少させ、精度と信頼性を高める技術が登場しています。

AIエージェントは、プロジェクト管理や顧客対応など、幅広い分野での応用が期待されており、複数のエージェントが連携してタスクを遂行するマルチエージェント技術も発展すると考えられます。

これらの技術進化により、企業はより信頼性の高い情報提供や、効率的な業務遂行が可能になり、新たな価値創造につながることが期待されます。

技術	課題	今後の展望
AIエージェント	不正確な情報に基づくタスク実行のリスク	プロジェクト管理、顧客対応など幅広い分野での応用、マルチエージェント技術の発展
RAG	外部データソースの陳腐化による情報対応の遅れ、複数システムでの回答不一致による混乱	エージェンチックRAGによる精度と信頼性の向上

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AIエージェントとRAGの選択：自社に最適なのは？

AIエージェントとRAGはそれぞれ異なる特性を持つため、自社の課題とニーズを明確にした上で、最適な技術を選択することが重要です。

課題とニーズの明確化

AIエージェントまたはRAGの導入を検討する際、最初に自社の課題とニーズを明確にすることが不可欠です。まず、業務プロセスのボトルネックとなっている箇所や、改善したい領域を特定します。

次に、どのような情報を収集し分析すべきかを検討します。例えば、顧客対応の遅延が課題であれば、問い合わせ内容、対応時間、顧客満足度などのデータを収集します。これらのデータを分析することで、具体的なニーズが見えてきます。

さらに、従業員のスキルセットや既存のITインフラとの整合性も考慮に入れる必要があります。これらの情報を基に、AIエージェントとRAGのどちらがより適しているかを判断するための基盤を構築します。

AIエージェントとRAGの比較検討

AIエージェントとRAGの比較検討には、機能、活用事例、コストなどを総合的に評価するためのフレームワークが役立ちます。機能面では、AIエージェントはタスクの自動化に強みを発揮し、RAGは情報検索の精度向上に貢献します。

活用事例を参考に、自社の業務にどのように適用できるかを具体的にイメージします。コスト面では、導入費用だけでなく、運用コストやメンテナンス費用も考慮に入れる必要があります。

これらの要素を評価する際には、定量的なデータだけでなく、定性的な情報も重要です。例えば、従業員のトレーニングの必要性や、既存システムとの連携の容易さなども判断材料となります。最終的には、これらの要素を総合的に評価し、自社にとって最適な選択肢を決定します。

比較項目	AIエージェント	RAG
機能	タスクの自動化に強み	情報検索の精度向上に貢献
評価要素	定量的なデータ、定性的な情報 (従業員のトレーニングの必要性、既存システムとの連携の容易さなど)	定量的なデータ、定性的な情報
コスト	導入費用、運用コスト、メンテナンス費用	導入費用、運用コスト、メンテナンス費用