RAGは今後も必要か？生成AI時代における検索設計の価値と使い続ける理由｜LLM入門 7.4

7.4 結局、RAGはどう使い続けるべきか

本書を通して、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本構造から、ツール選定、文脈設計、最新の技術動向に至るまで、多角的に解説してきました。そして直前のセクションでは、長文対応LLMの進化によって「RAGは不要になるのか？」という問いにも触れました。

では、私たちはこれから RAGをどう位置づけ、どう使い続けるべきなのでしょうか？
このセクションでは、RAGの本質を改めて整理し、「残り続ける価値」と「進化の方向性」を明らかにします。

RAGの本質は「構造と制御」である

RAGの強みは、「検索と生成の組み合わせ」そのものではなく、それを通して得られる構造的制御性にあります。

• モデルに渡す情報を人間の側で選べる

• 出力の根拠（出典）を明示できる

• 検索条件や精度を後から調整・改善できる

• プロンプト構造・Retriever設計・知識管理を分離可能

これにより、“何をもとに何を生成したか”をトレースできるという点は、AIが業務に入っていく上で極めて重要な価値です。

LLM単体では補えないRAGの役割

最新のLLMが持つ長文処理能力や知識保持能力は非常に高くなっています。しかし、以下の点においては、RAGの存在意義はむしろ強まっています：

情報更新性

• 自社で管理するFAQやマニュアルが頻繁に更新される場合、埋め込み＋検索の方が即時反映しやすい

• モデルを再学習・ファインチューニングせずに文脈だけ更新できる

セキュリティ・アクセス制御

• 文書ごとにアクセス権を分け、Retriever側で制御できる

• LLMのブラックボックスに入れる前に、情報をフィルタできる

出典明示・説明責任

• 生成された回答がどの文書に基づいているかを記録・表示できる

• 医療・法務・教育・社内ナレッジなどの高信頼領域で不可欠

組織内ナレッジ活用

• RAGは単に「質問に答える」ための技術ではない

• 社内の非構造データ（PDF、議事録、FAQ、Wikiなど）を**“使える形”に変換するアーキテクチャ**である

継続的にRAGを活用するための4つの視点

1. Retrieverの改善は止まらない
   　意味検索、構造フィルタ、メタデータ活用、ハイブリッド手法などの進化に対応する

2. プロンプトは設計資産である
   　テンプレート・スタイル・出力形式の工夫は再利用性と品質安定性につながる

3. LLMの進化と共存する設計へ
   　全件読み込みが可能なケースではRetrieverを縮小
   　難解なクエリや説明責任が求められる場面ではRetrieverを強化

4. RAGは「情報活用設計」の中核になる
   　生成AI時代における、文書設計・検索設計・応答設計の統合領域として進化する

RAGは“構造化する力”を与えてくれる技術

生成AIがもたらす恩恵は、ただ文章を生成することではなく、情報の構造を再定義できるようになったことにあります。

その中でRAGは、「何を伝えるべきかを選び、整え、モデルに渡す」という、文脈構成力そのものを担っています。
この構成力を持つことで、私たちは業務の中にAIを本当に根付かせることができます。

検索と生成をつなぐ設計者へ

次の章「終章　検索と生成をつなぐ設計者へ」では、RAGを使いこなすことで得られる職能──すなわち「情報とAIの間を設計する力」とは何か、そしてこれからの学びの地図をどのように描くべきかを示します。