2026年5月8日

RAGとAIエージェントの違いとは？できることと違いをわかりやすく解説

RAGとAIエージェントは、どちらも生成AIの活用でよく出てくる言葉ですが、できることは同じではありません。この記事では、RAGの基本、AIエージェントとの違い、RAGだけでできること・難しいことを整理しながら業務でどう使い分けるべきかをわかりやすく解説します。

石塚芽衣

マーケティング

カテゴリ：実務におけるAI活用

RAGとは何か

RAGとは、Retrieval-Augmented Generation の略称で、日本語では「検索拡張生成」と呼ばれる技術です。

生成AIに質問した際、AIが学習済みの知識だけで回答するのではなく、社内文書やナレッジベースなどの外部情報を検索し、その検索結果をもとに回答を生成する仕組みを指します。

企業で利用する場合、対象となる情報には、社内規程、業務マニュアル、営業資料、議事録、FAQ、契約書のひな形、製品仕様書などがあります。

一般的な生成AIは、インターネット上の一般知識や学習時点までの情報をもとに回答します。

一方、RAGを使うと、自社固有の情報や社内で管理している最新資料を参照しながら回答できるため、業務で使いやすいAIチャットボットを構築しやすくなります。

ただし、RAGは「登録した文書をAIが毎回すべて読んで回答する仕組み」ではありません。

実際には、登録された文書を小さな単位に分割し、質問に関連度の高い部分を検索して、その一部をAIに渡して回答を生成します。

そのため、RAGは「有給休暇の付与日数は？」「出張申請の承認フローは？」のように、必要な情報が特定の文書や箇所に含まれている質問に向いています。

一方で、「この報告書全体を要約して」「去年と今年の売上を網羅的に比較して」のように、文書全体の通読や複数資料を横断した集計が必要な質問は苦手です。

RAGを導入する際は、AIが登録済の文書全体を見るのではなく、検索でヒットした上位数件のチャンクのみをもとに回答する仕組みであることを理解しておく必要があります。

AIエージェントとは何か

AIエージェントとは、特定の目的を達成するために、AIが判断しながら複数のステップを進める仕組みです。

単に質問に対して一度回答するだけではなく、必要に応じて情報を調べる、ツールを使う、結果を確認する、次の処理を判断する、といった流れをAIが担います。

例えば、AIエージェントは次のような処理に向いています。

質問を複数の小さなタスクに分解する
必要な情報源を選ぶ
Web検索やファイル検索などのツールを使う
取得した情報を比較・整理する
最終的なレポートや資料を作成する

RAGが「関連情報を検索して回答する」ことに強みを持つのに対し、AIエージェントは「目的達成に向けて処理手順を組み立て、必要な作業を進める」ことに強みがあります。

近年では、検索領域でもAIエージェントの考え方を取り入れた設計が広がっています。例えば、MicrosoftのAzure AI Searchでは、複雑な質問を複数の小さな問いに分解し、それぞれに対して検索を実行したうえで結果を統合する「agentic retrieval」というアプローチが紹介されています。

参考リンク：Agentic retrieval in Azure AI Search | Microsoft Learn

また、IBMも「Agentic RAG」というものを紹介しており、従来のRAGにAIエージェントを組み合わせることで、複数情報源の活用や複雑なワークフローへの対応を進めるアプローチをとっています。

参考リンク：What is Agentic RAG? | IBM

RAGやAIエージェントの単体機能では難しいこと

RAGは、社内文書や登録済みファイルを検索し、その内容を根拠に回答できる点に強みがあります。

一方で、RAGには苦手な領域もあります。

RAGは検索でヒットした関連チャンクをもとに回答する仕組みのため、文書全体を通読して要約する作業や、複数資料を網羅的に比較・集計する作業には向いていない場合があります。

また、登録済みのナレッジベースに存在しない情報については、RAGだけでは回答できません。

このような場面では、AIエージェントが追加の検索、ファイル参照、情報整理、成果物作成などを組み合わせて処理する設計が有効です。

一方で、AIエージェントも単体で万能というわけではありません。

処理手順を柔軟に組み立てられる反面、参照すべき社内文書や業務データと適切に接続されていなければ、回答の根拠が不明確になり、実務では使いにくくなることがあります。

そのため、企業で活用する場合は、社内ナレッジを参照できるRAGと、複数ステップの処理を担うAIエージェントを組み合わせる設計が重要です。

まずRAGで社内ナレッジをもとに根拠ある回答を行い、不足があればAIエージェントが追加調査や資料作成まで担うことで、実務で使える性能を引き出すことができます。

項目	RAG	AIエージェント
得意なこと	社内文書検索、FAQ、規程確認、マニュアル参照	手順設計、追加調査、ツール実行、成果物作成
難しいこと	全文読解、網羅的な比較・集計、登録文書にない情報への対応	社内文書を根拠にした安定的な回答
向いている場面	回答で完結する業務	回答後に調査や作業が続く業務

ENSOU AIではRAGとエージェント機能を両立したカスタムチャットボットを提供

ENSOU AIのカスタムチャットボットは、RAGをベースにしながら、複数の調査手段を状況に応じて使い分けることで、「検索」と「実行」を組み合わせたハイブリッドな回答体験を提供します。

一般的なチャットボットのように、登録済みの資料から単純に回答候補を取り出すだけではありません。

まず基盤として、ナレッジ検索の仕組みがあります。登録されたファイルをチャンク単位で管理し、質問内容に関連する情報をベクトル検索で抽出し、それをもとに回答を生成します。

加えて大きな特徴は、質問に応じて参照手段を柔軟に切り替えられる点です。

具体的には、以下のような情報取得手段を組み合わせて回答を構築します。

社内ナレッジの検索
登録済みファイルの直接参
SharePoint連携時の資料検索および本文確認
Web検索による外部情報の参照
PDFや画像に対するOCR解析

この仕組みにより、社内文書検索（RAG）の強みを活かしつつ、AIエージェントのように不足情報を補いながら回答精度を高めることができます。

実際の業務では、「どの資料に答えがあるか」が明確でないケースが多く、資料名が曖昧だったり、情報が複数のドキュメントに分散していたりするのが一般的です。

こうした状況でも、最初のナレッジ検索で終わらせるのではなく、必要に応じて元ファイルを直接確認し、SharePoint上の関連資料を追加で探索し、さらにWeb検索で外部情報を補完できます。これにより、回答の実用性は大きく向上します。

また、ENSOU AIはナレッジファイルのアップロードに加え、Google DriveやSharePointなどのストレージ連携にも対応しています。さらに、チャット実行時にはOCR、ファイル操作、可視化などの機能も利用可能です。

そのため、単なる検索・回答にとどまらず、その後の情報整理やアウトプット作成まで一貫して支援できる構成になっています。

RAG単体のチャットボットと比較すると、「探す・読む・整理する」という一連の業務プロセスを、より実務に即した形で支援できる点が大きな特徴です。

まとめ

RAGは、社内文書や登録ファイルから関連情報を検索し、その内容を根拠として回答を生成する技術です。

一方、AIエージェントは、目的に応じて調査手段や処理手順を判断し、必要に応じて複数の手段を組み合わせながらタスクを進める仕組みを指します。

両者は競合する概念ではなく、実務においては相互補完的に活用するのが現実的です。

社内FAQや規程検索のように「根拠に基づく正確な回答」が求められる場面ではRAGが有効であり、その先に調査・整理・成果物作成まで求める場合には、AIエージェントの活用が必要になります。

そのためRAGとAIエージェントの両方の機能を備えているサービスを利用することは様々な活用シーンにおいて期待通りの成果を上げられる可能性高いといえます。

ENSOU AIのカスタムチャットボットでは、RAGを基盤としながら、必要に応じてエージェント機能が自動的に内部で動作するようになっています。そのためユーザーの方は特に気にすることなく使い慣れたチャットインターフェース上に知りたい情報を聞くだけで質の高い応答をえることができます。

RAG×エージェントのハイブリッドAIを導入するならENSOU AI

ここまで述べてきたように、企業において実用性の高い生成AIを導入するためには、単に検索精度が高いだけでは不十分です。

根拠に基づいた回答が可能であること、社内の最新情報を適切に参照できること、必要に応じて複数の情報源を横断して活用できること、さらにその先の資料作成や情報整理まで支援できることが重要です。

ENSOU AIは、RAGを活用したカスタムチャットボットに加え、AIエージェント、クラウドストレージ連携、OCR、テンプレート活用といった機能を組み合わせることで、こうした実務上の要件に一貫して対応しやすい構成となっています。単なる「回答するAI」にとどまらず、業務プロセスの中に生成AIを組み込みたい企業にとって、親和性の高いサービスといえます。

また、ENSOU AIでは、クレジットカード登録や申込み不要でフリープランを利用できます。

フリープランでもRAG構築を含む主要機能を試すことができるため、実際に使ってみて導入するかどうか検討することができます。

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