RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、AIにあらかじめ社内の独自の知識（マニュアル、規定、技術資料など）を与え、その情報を参照・引用しながら回答を生成させる技術です。
一般的なAIは学習していない社内固有の情報には答えられませんが、RAGを使うことで、自社のビジネスに特化した「社内専用AI」や「AIアシスタント」を短期間で構築できます。
主なメリット
1 ハルシネーション（嘘）の抑制
AIは参照すべきドキュメントに基づいた回答のみを行うため、事実に基づかないもっともらしい嘘（ハルシネーション）を大幅に減らすことができます。特に正確性が求められる業務で威力を発揮します。
2 出典（引用元）の明示
回答とともに「どのドキュメントのどこを参照したか」を出典として提示できます。ユーザーは元の資料を確認できるため、回答の信頼性を人間が即座に検証可能です。
3 メンテナンスが容易
AIモデル自体の再学習（ファインチューニング）は不要です。マニュアルが更新されたら、ファイルを差し替えるだけでAIの知識が最新化されます。
活用シーン
🏢 社内ヘルプデスク
就業規則、経費精算規定、IT資産管理ルールなどを読み込ませ、社員からの問い合わせに24時間自動回答。
🏭 技術伝承・マニュアル検索
過去のトラブル報告書や設計図面の解説を読み込ませ、若手エンジニアがベテランの知見に即座にアクセスできる環境を構築。
🛒 カスタマーサポート
製品マニュアルや過去の問い合わせ履歴（FAQ）を基に、顧客からの技術的な質問に回答するチャットボット。
⚖️ 契約書レビュー支援
過去の契約書データベースを参照し、類似条項の検索やリスクチェックを効率化。
