近年、AI技術の進化により、GPTやClaude、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）が注目を集めています。しかし、これらのモデルには共通の課題があります。それは、リアルタイムの情報にアクセスできず、誤った回答（ハルシネーション）を生成してしまう可能性があることです。
その課題を解決するために登場したのが、今注目の技術 Retrieval-Augmented Generation（RAG）です。
今回は、ベトナムのAI企業 NKKTech Global（NKKテックグローバル）が、この革新的な技術について分かりやすく解説します。
RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索」と「生成」を組み合わせたAIアーキテクチャです。
従来のLLMは学習済みの情報のみに依存しますが、RAGは以下の2つのプロセスを実行します
- 外部データソース（例：社内ドキュメント、データベース、Webサイトなど）から関連情報を検索
- 検索結果を元に、正確で文脈に沿った自然言語を生成
これにより、より信頼性が高く、最新かつ企業固有の知識に基づいた回答が可能になります。
なぜRAGが重要なのか？
RAGは、従来のLLMが抱える課題を克服します
| 従来の課題 | RAGによる解決方法 |
|---|---|
| 知識が古く更新不可 | 外部データベースからリアルタイム取得 |
| 誤情報や曖昧な回答 | 検索結果に基づいた正確な応答 |
| 汎用的で企業ニーズに合わない | 企業独自のデータを活用し、カスタムAIを実現 |
このような理由から、世界中のAI企業（AI company）がこぞってRAGを自社ソリューションに導入しています。
NKKテックグローバルのRAG導入実績
NKKTech Global（NKKテックグローバル）は、ベトナムを拠点とする信頼のAI企業として、RAGを活用したソリューションを提供しています。
具体的には：
- 社内資料を活用するAIチャットボットの開発
- 意図を理解するセマンティック検索エンジンの構築
- CRMやERPシステムとの連携による自動応答・業務効率化の実現
企業がRAG技術を導入することで、AIが単なる情報提供ツールから、本格的なビジネスパートナーへと進化します。
まとめ
Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、AIの限界を打破し、より現実的で正確な情報を提供する次世代技術です。
より精度の高いAIを導入したい企業様は、ぜひNKKTech Global（NKKテックグローバル）までご相談ください。私たちは、最新のAI技術をビジネスに落とし込み、価値を最大化するお手伝いをいたします。
