2024年は多くの企業がChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を「試す」年でした。しかし2025年はAIを“業務で使い切る”年です。AIを業務フローに組み込み、社内データとKPIに紐づけ、成果を数値で示す必要があります。

ただし現実として、LLMは流暢に答えても間違うことがあります。価格・規程・契約・手順などで誤回答が発生すると、顧客対応の混乱、業務ミス、コンプライアンス/法務リスクに直結します。

そこで注目されているのが RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成） です。RAGはLLMの生成能力に、社内の正しい情報（SOP、ポリシー、契約書、製品資料、FAQなど）を組み合わせることで、企業利用に必要な「正確さ」と「再現性」を実現します。

本記事では、エンタープライズ向けAI導入に強い NKKTech Global（AI company） の視点から、ベトナム企業が2025年からRAGを導入すべき理由を整理します。

RAGとは？なぜ企業AIで重要なのか

RAGは大きく2つの要素で構成されます。

1. Retrieval（検索）：社内のナレッジ（PDF/Word/Excel、社内Wiki、CRM/ERP、FAQ、マニュアル等）から関連情報を検索
2. Generation（生成）：検索で得た根拠に基づき、LLMが回答を生成

つまり「LLMに聞いて運任せ」ではなく、社内資料という“根拠”に基づいて答えるのがRAGです。企業にとって最重要の「信頼性」を担保しやすくなります。

ベトナム企業が2025年からRAGを導入すべき7つの理由

1) ハルシネーション（もっともらしい誤回答）を減らし、業務品質を守れる

LLMは自信満々に誤回答することがあります。価格、製品仕様、社内規程、契約条項、手順などで誤答が出ると、

• 顧客クレーム
• 内部処理の不整合
• 法務・監査リスク
  に繋がります。RAGは回答の根拠を社内資料に寄せることで、信頼性を大きく高めます。

2) 既存の社内資料を“検索できる資産”に変えられる

多くの企業では情報が分散しています。

• SOPや規程はPDF/Word
• 価格表や製品一覧はExcel
• 研修資料、オンボーディング資料
• メール、議事録、チェックリスト
• ERP/CRM/HRMの出力データ

RAGはこれらを「質問→回答」できるナレッジへ転換し、属人化を減らします。

3) ROIが明確：検索時間削減、対応速度向上、サポート工数削減

RAGが効果を出しやすい領域は以下です。

• CS：FAQ対応の自動化、一次回答の高速化
• 営業/プリセールス：製品情報・規約・事例の即時参照
• 社内：HR/ITヘルプデスクの問い合わせ削減
• オペレーション：手順の標準化、回答の統一

モデルの再学習が必須ではないため、短期間で検証しやすいのも強みです。

4) “変更が多い”ベトナムの業務環境にフィットする

ベトナムでは規程や運用が頻繁に変わるケースが多いです。Fine-tuneで追従するとコストと時間がかかります。RAGなら、

• 資料更新 → 即反映
  がしやすく、運用負荷を下げられます。

5) セキュリティと権限管理を組み込みやすい

企業が懸念するのは「データ漏えい」です。適切なRAG設計では、

• 部署/ロール別のアクセス制御
• 検索対象の限定（許可ソースのみ）
• 監査ログ（誰が何を聞いたか）
• オンプレ/プライベートクラウド対応
  など、ガバナンスを設計に組み込めます。

6) AI Agent・ワークフロー自動化の“土台”になる

2025〜2026は「答えるAI」から「動くAI（AI Agent）」へ移行します。
チケット作成、レポート作成、フォーム入力、複数ステップの業務自動化など、正しい情報に基づく行動が必要です。RAGはそのための“正しい参照元”になります。

7) 市場がまだ実験段階の今、先行導入が競争優位になる

多くの企業はPoC止まりです。RAGを早期に業務へ落とし込めれば、

• 意思決定のスピード
• サービス品質
• 運用効率
• AI活用の組織能力
  が積み上がり、差が広がります。

失敗しないRAG導入ステップ（実務向け）

Step 1：KPIが測れるユースケースを1〜2個に絞る

おすすめのクイックウィン：

• 返品/保証/価格などのポリシーFAQ
• 社内SOP（HR/IT/経理）の問い合わせ対応
• 製品・技術資料の検索アシスタント
• テンプレ＋規程に基づくメール/文書作成

Step 2：データは“完璧”より“使える状態”へ

• 文書をカテゴリ整理
• バージョン管理・命名ルール
• 古い資料の除外
• 正本（source of truth）の定義

Step 3：RAGの設計品質が成果を左右する

単にベクトル化するだけでは精度が出ません。

• チャンク分割（条項/見出し/表の扱い）
• ハイブリッド検索（意味＋キーワード）
• リランキング（精度底上げ）
• 引用・根拠提示の設計

Step 4：実データで評価する（テストセット作成）

実際の問い合わせから評価指標を作ります：

• 正答率
• 根拠整合性（資料に基づいているか）
• 回答時間
• 問い合わせ削減率（工数削減）

Step 5：権限・監査・セキュリティを最初から組み込む

• 部署/プロジェクト単位のアクセス制御
• 機密クエリの監視
• 監査ログとアラート

ベトナムで多いRAG活用例（業界別）

• 小売/EC：返品・プロモ・商品説明の自動応答
• 金融：社内規程、手続き、フォーム、コンプライアンス参照
• 製造：SOP、QCチェック、トラブルシュート手順
• 不動産：物件情報、法務書類、契約テンプレ、販売ポリシー
• IT/開発：プロジェクトKB、オンボーディング、提案資料ライブラリ

NKKTech Global（AI company）によるRAG導入支援

NKKTech Global は、企業で“実際に使えるAI”を重視する AI company として、RAG導入を以下の流れで支援します。

• Discovery（課題・KPI・データソース整理）
• アーキ設計（精度・セキュリティ・権限）
• 迅速なPoC（スコープにより2〜4週間目安）
• スプリントで拡張・統合（ERP/CRM/HRM/Chat/Line等）
• 運用・評価・コスト最適化（モニタリング/改善）

2025年にRAGへ着手することは、社内データを武器に変え、AIを“現場で回る仕組み”へ進化させる最短ルートです。

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