生成AIを業務に活用する動きが広がる中で、「RAG」と「AIエージェント」という言葉を目にする機会が増えています。
どちらも生成AIの実用性を高める重要な技術ですが、その役割やできることは大きく異なります。
RAGは、社内文書やデータベースなどの外部情報を参照し、AIが根拠に基づいた回答を行うための技術です。一方、AIエージェントは、設定された目標を理解し、自ら計画・判断・行動を行いながら、タスクを前に進める自律型ソフトウェアです。
本記事では、RAGとAIエージェントの違いを整理したうえで、それぞれの役割や使いどころ、両者を組み合わせることで何ができるのかをわかりやすく解説します。
RAGとAIエージェントの違いは？
RAGは、大規模言語モデルが外部の信頼できる情報源を検索・取得し、その情報に基づいて正確な回答を生成するためのAI技術です。一方でAIエージェントは、人が細かく指示を出さなくても設定された目標を理解し、自ら計画・判断・行動を行って目標達成まで処理を進める自律型ソフトウェアです。
RAGとAIエージェントは、どちらも生成AIの実用性を高める重要な技術ですが、そもそもの目的と役割が根本的に異なります。
| 項目 | RAG | AIエージェント |
|---|---|---|
| 技術の位置づけ | LLMの回答精度を高めるための補助技術 | 目標達成のために行動する自律型ソフトウェア |
| 主な役割 | 外部データを検索し、根拠のある回答を生成する | 計画立案・判断・実行を繰り返しながらタスクを完了させる |
| 典型的な処理フロー | 質問 → 検索 → 情報注入 → 回答生成 | 目標理解 → 計画 → 実行 → 評価 → 再計画 |
| 自律性のレベル | 低い（質問がなければ動かない） | 高い（目標に基づき自ら行動を選択） |
| 外部連携の使い方 | 情報取得が中心（検索・参照） | 情報取得＋操作・実行（更新・通知・処理） |
| 処理の継続性 | 単発（1リクエストで完結） | 継続的（状態を見ながら処理を継続） |
| 得意なタスク | FAQ回答、社内文書検索、問い合わせ対応 | 業務自動化、調査から実行までの一連の作業 |
| 業務での具体例 | 就業規則を検索して質問に答える | 規則を確認し、申請書作成・提出まで行う |
AIエージェントについて、より詳しく知りたい方は、「AIエージェントとは？生成AIとの違い・仕組み・できることをわかりやすく解説」を参考にしてください。
目的の違い
RAGとAIエージェントの最も大きな違いは、何を目的として設計されているかにあります。
RAGは、外部のデータベースや文書管理システムと API で連携し、必要な情報を検索・取得したうえで、その内容をもとに回答を生成する技術です。
目的はあくまで、大規模言語モデルがより正確で信頼性の高い回答を返すことにあります。
一方でAIエージェントは、単に情報を取得して答えるのではなく、「目標を達成するには何をすべきか」を自ら考え、計画し、行動することを目的としています。
近年では、MCP（Model Context Protocol） を用いて複数のツールやAPIを統一的に扱い、状況に応じて判断を変えながら処理を進める仕組みも登場しています。
MCPとは？生成AI・AIエージェントの連携に必要な共通プロトコルをわかりやすく解説
機能・役割の違い
RAGは、LLMの知識や推論能力を補うための情報補強技術です。
検索対象となるデータベースやSaaS、社内システムにAPIでアクセスし、その取得結果をプロンプトに含めて回答を生成します。
この処理自体は、「質問 → 検索 → 回答生成」という流れで完結し、RAG自身が次の行動を判断することはありません。
一方、AIエージェントは、外部ツールやAPIを「使うかどうか」から自ら判断します。MCPのような仕組みを通じて、検索・実行・保存・通知など複数の操作を組み合わせ、目標達成まで自律的に処理を進める実行主体として機能します。
また、RAGの処理は基本的に単発で、一度の質問に対して最適な情報を取得し、回答を返すと処理は終了しますが、AIエージェントは、「実行結果を評価する」「次の行動を再計画する」といった継続的な判断とループ処理を行います。
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RAGとAIエージェントを組み合わせるとできること
RAGは、外部の信頼できる情報源から関連情報を検索・取得し、その情報に基づいて回答を生成する技術です。一方でAIエージェントは、設定された目標を理解し、自ら計画・判断・行動を行う自律型ソフトウェアです。
この2つを組み合わせることで、「根拠のある情報」と「タスクを前に進める実行力」が同時に手に入り、生成AIを“便利なチャット”から“業務を動かす仕組み”へ引き上げられます。
例えば、RAGとAIエージェントを組み合わせると、以下のようなことが実現可能です。
- 社内ナレッジに基づく“回答＋実行”ができる
- 調査からアウトプット作成までを一気通貫で回せる
- 手順書どおりの業務を“迷わず”自動処理できる
- 問い合わせ対応を“回答で終わらせず”処理まで進められる
- ルール遵守・根拠付きの判断で、業務品質を安定させられる
- 最新情報・社内固有情報を取り込みながら運用できる
- 複数ツールを横断して“業務フロー”として自動化できる
それぞれ、解説します。
①社内ナレッジに基づく“回答＋実行”ができる
RAGが社内文書やデータベースから該当箇所を検索し、AIエージェントがその内容を踏まえて次に取るべき手順を組み立てます。
これにより、単に質問へ回答するだけでなく、業務の流れに沿って処理を進められる形になります。結果として、担当者の判断負荷を下げながら、根拠と整合した対応が可能になります。
②調査からアウトプット作成までを一気通貫で回せる
RAGが必要な情報を取得し、AIエージェントが要点整理、構成作成、文章化までを段階的に進められるため、「探す→まとめる→作る」という工程を連続して扱えます。
単発の要約や回答にとどまらず、成果物として整ったアウトプットに落とし込めるのが組み合わせの強みです。
③手順書どおりの業務を“迷わず”自動処理できる
RAGで手順書・運用ルール・ガイドラインを参照し、AIエージェントがその手順に沿ってタスクを分解して実行できます。
人の経験に依存しやすい定型業務でも、「どの手順を参照し、どの順番で処理するか」を明確にしたまま進められるため、属人化の抑制や運用品質の安定につながります。
④問い合わせ対応を“回答で終わらせず”処理まで進められる
RAGは問い合わせに対する根拠を示しつつ回答できますが、AIエージェントと組み合わせることで、対応を次工程へ接続できます。
必要情報の不足があれば追加で確認し、条件が揃えば所定の処理へ進む、といった形で「回答→手続き」までが一連の流れとして成立します。
⑤ルール遵守・根拠付きの判断で、業務品質を安定させられる
AIエージェントは自律的に行動できる一方、根拠が曖昧だと判断のブレや誤りにつながります。
RAGで規程や契約、社内ルールなどの根拠情報を参照しながら意思決定することで、判断基準が明確になり、説明可能性も高まり、結果として、判断の一貫性を保ちながら安全に運用しやすくなります。
⑥最新情報・社内固有情報を取り込みながら運用できる
LLMは学習時点以降の情報や、自社固有のルール・文書をそのままは持っていません。RAGを併用すれば、更新される文書やデータベースを参照できるため、AIエージェントの判断・実行が最新の情報に追従しやすくなります。これにより、運用開始後の情報更新にも強い構成になります。
⑦複数ツールを横断して“業務フロー”として自動化できる
RAGは情報参照、AIエージェントは計画と実行が得意です。組み合わせることで、「どの情報を根拠に、どのツールで、どの順番で処理するか」をまとめて扱えるようになります。
単機能の自動化ではなく、複数の工程をまたぐ業務フローとして設計しやすくなり、現場の実務に近い形でAI活用を進められます。
RAGとLLMの違いは？
RAGとLLM（大規模言語モデル）の違いとして、LLMは文章を理解・生成する中核モデルです。一方でRAGは、LLMが回答を生成する際に参照する情報を外部から取得・補強するための技術です。
出典：株式会社G-gen（ジージェン）｜LLM （大規模言語モデル）の仕組みとは？生成 AI との違いや活用事例などを一挙に紹介！
なぜなら、LLMは事前学習したデータをもとに文章を生成するため、知識は学習時点で固定されており、最新情報や社内固有の情報をそのまま扱うことができないからです。結果として、事実と異なる内容をもっともらしく生成してしまうこともあります。
これに対してRAGは、質問内容に応じて外部のデータベースや文書から関連情報を検索・取得し、その情報をLLMの入力として与えます。LLMは引き続き「考えて文章を生成する役割」を担いますが、何を根拠に考えるかをRAGが制御する構造になります。
つまり、LLMは「答えを生み出す頭脳」、RAGは「その頭脳に正しい材料を与える仕組み」であり、両者は役割の異なる技術です。
【2026年最新】LLM比較表・性能ランキング！LLM比較サイト一覧
RAGとファインチューニングの違いは？
RAGとファインチューニングの違いとして、ファインチューニングはLLMそのものを再学習させて最適化する手法です。一方でRAGは、モデルを変更せずに外部情報を動的に参照させる手法です。
出典：Office Bot｜RAGとファインチューニングの違いとは？業務効率化に役立つ選び方と活用法
ファインチューニングでは、業務に特化したデータを用いて追加学習を行うため、高い専門性や計算コストが必要になります。また、知識を更新するたびに再学習が必要となり、運用負荷が大きくなりがちです。
一方RAGでは、LLMは既存のまま利用し、必要な情報を外部のデータベースや文書から検索して回答生成に用います。情報を更新したい場合も、参照先のデータを入れ替えるだけで済むため、運用や保守がしやすいという特徴があります。
このように、ファインチューニングは「モデルを変えるアプローチ」、RAGは「参照する情報を変えるアプローチ」であり、目的や運用条件によって適切な手法が異なります。
RAGとMCPの違いは？
RAGとMCPの違いとして、RAGはAIが判断や回答を行うための情報を取得する仕組みです。一方でMCPは、AIエージェントが複数のツールやAPIを統一的に扱うための共通プロトコルです。
出典：ITmedia
MCPについては、「MCPとは？生成AI・AIエージェントの連携に必要な共通プロトコルをわかりやすく解説」の記事で詳しく紹介しています。
RAGの主な役割は、検索や参照を通じて「何を根拠に考えるか」をAIに与えることです。回答や判断の質は、RAGによって取得される情報の質に大きく左右されます。
一方MCPは、情報そのものを提供する技術ではありません。AIエージェントが外部ツールやAPIを使って行動する際に、「どの機能が使えるのか」「どの形式で呼び出せるのか」を統一的に定義し、実行を可能にします。
そのため、RAGは情報取得レイヤー、MCPは実行・連携レイヤーに位置づけられます。AIエージェントを実用的に運用するうえでは、RAGで根拠を与え、MCPで行動を可能にするという役割分担が重要になります。
RAG×AIの活用事例
生成AIを社内で使う場合、「社内の情報に沿った回答がほしい」「根拠も一緒に確認したい」というニーズが出やすく、そうした用途でRAGが組み込まれるケースが増えています。
ここでは、RAGを取り入れた生成AIの導入事例を紹介します。
三井住友フィナンシャルグループ｜社内AIアシスタント「SMBC-GAI」にRAGを活用した社内情報検索機能を導入
三井住友フィナンシャルグループでは、社内向け汎用型AIアシスタントツール「SMBC-GAI」に、社内情報を効率的に検索・参照できる機能を新たに搭載しました。
まずは三井住友銀行の従業員向けに導入し、今後はSMBCグループ各社への展開も検討しています。
RAGの活用にあたっては、社内規程や通達、業務マニュアルなど約130万件のファイルを対象に、体系的なインデックス化を行いました。
また、「SMBC-GAI」上で横断的に検索・参照でき、検索から回答生成まで一気通貫で処理できるようになる点も紹介されており、回答生成時に参照元を提示することで、根拠をたどれるようにする方針とのことです。
参考：三井住友銀行｜社内向け汎用型 AI アシスタントツール「SMBC-GAI」へのRAG 技術を活用した社内情報検索機能の導入について
JR東日本｜全社員向け生成AIチャットの展開と、RAGを用いた社内文書ベース回答システムの内製開発
JR東日本では、生成チャットツール「JRE AI Chat」を内製で構築し、2023年10月から社内の一部箇所で試使用を始めています。
生成AIチャットがDX推進に役立つことを確認できたため、2024年6月から既成の生成AIチャットツールを全社員に展開しました。
あわせて、JR東日本独自の業務内容に回答できる生成AIシステムとして、登録した社内文書に基づいて回答を生成するRAGを用いたプロトタイプを内製で構築し、2023年11月から社内の一部箇所で試使用を開始しています。
本導入に向けてはアジャイル開発を採用し、社内の意見を継続的に取り入れながら改善し、2024年10月から全社向けに試使用を予定しているとのことです。
用途としては、社内規定やルールなどの文書を効率的に検索し、全社的な業務効率化に役立てる方向性が挙げられています。
参考：JR東日本｜生成AIチャットの全社員展開及び生成AIの内製開発について
静岡県庁｜高精度RAGで審査・評価・問合せ対応などを効率化し、月間約360時間の削減
静岡県庁では、RAGを活用した生成AIとして、交付金要綱やガイドラインへの適合性チェック、提出資料の評価・審査、問合せに対する回答作成、議会答弁の下書き作成、データ分析、文書要約など、幅広い用途で活用しています。
RAGを活用する前は、「業務の6割はデジタルツールで効率化や削減が可能」と分析し、生成AIでそれをさらに加速させたいという考えがあったこと、また以前利用していたサービスではRAGが使えず活用が限定的だったため、課題を感じていました。
実際に導入した『exaBase 生成AI for 自治体』では、業務時間が可視化できることや、LGWAN対応、フォルダ生成が無制限であった点が魅力的だったとのことです。
効果としては、試験導入時に月間延べ21,630分（約360時間）の業務時間削減ができたことが紹介されています。試験導入で好事例が生まれたことや、全庁掲示板での周知、研修の実施などを通じて利用が広がったことも取り上げられています。
参考：株式会社エクサウィザーズ｜月間約360時間の業務時間を削減高精度なRAGで
LINEヤフー｜RAG活用ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入し、確認・問い合わせ時間の削減を目指す
LINEヤフーのプレスリリースでは、生成AIを活用した社内向け独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入を開始しました。
「SeekAI」は、膨大な文書データベースから検索要件に最適化された情報を取得し、回答を生成する技術としてRAGを活用しています。
参照元としては、社内ワークスペースツールや社内データが挙げられ、従業員が入力した質問に対する回答を端的に表示するツールです。
テスト導入段階では、技術関連の社内ナレッジ共有・共同作業ワークスペースツールや社内Q&Aを参照することで、エンジニアのコーディング時の技術スタック検索・選定にかかる工数を削減したことが触れられており、広告事業のカスタマーサポート業務では、テスト導入段階で約98%の正答率を達成したとのことです。
全社展開にあたっては、参照元となる社内データを部門やプロジェクトごとに登録できるよう設定をアップデートをしています。
ANA｜生成AIプラットフォーム「neoAI Chat」を航空機オペレーション部門へ本格導入し、情報検索の効率化を狙う
ANAでは、株式会社neoAIが提供する生成AIプラットフォーム「neoAI Chat」を、2025年10月からANAグループの空港・整備・客室・運航など、航空機オペレーションに関わる各社・各部門へ本格導入するとのことです。これにより、航空機オペレーションの品質向上と、お客様へより高品質で「あんしん安全」なサービスを提供できる体制の強化を進めます。
航空機オペレーションの現場では、日々複雑化する業務に対応するため、膨大な規程の中から必要な情報を迅速かつ正確に引き出す必要がある一方で、従来の情報検索は個人の経験値に依存し、確認に時間を要することが課題でした。
そこでANAは、2024年8月から成田空港で「neoAI Chat」の試験導入を行い、航空機オペレーション業務の省力化と、的確な判断を支援するうえでの有効性を確認したうえで、本格導入へ移行します。
「neoAI Chat」は、ANAが管理する安全な自社クラウド基盤上で運用し、機密情報を守りながら最先端の生成AIを活用することで、社内に存在する膨大な文書をAIが横断的に解析し、社員は対話形式で、必要な情報を根拠となる文書とともに瞬時に引き出せるようになります。
導入後は、規程や過去の議事録などの知識から必要情報を検索し、お客様からのお問い合わせに正確かつ素早く対応することを目指すとのことです。
効率化の目安として、情報検索時間を従来比で約90％程度短縮する想定とのことであり、あわせて、報告書・規定・教育資料などの定型文書の作成を効率化し、文書作成時間を従来比で約75％程度削減することで、社員が安全やサービス向上といった付加価値の高い業務に時間を振り向けられる環境づくりを進めるとのことです。
参考：ANA｜AI の活用で、お客様体験のさらなる向上へ～ANAは、生成AIプラットフォーム「neoAI Chat」を航空機オペレーション部門へ横断的に本格導入しました～
中外製薬｜RAGを用いた文書検索・人財育成・メディカルライティングに生成AIを活用し、効率化と価値創造を推進
中外製薬では、独自のチャットサービス 「Chugai AI Assistant」 を通じて生成AIの全社的な利用を促進し、業務を視野に入れたプロジェクトを進めています。利用サービスとしては Gemini、Vertex AI Search、BigQuery などを活用しています。
医薬安全性本部では、まず RAGを用いた「SOP検索システム」 を構築しています。
SOP（標準作業手順書）は、医薬品の安全管理業務の信頼性を高めるために必要な文書で、国内の製造販売後の安全管理業務手順だけでも40点以上あり、関連文書も多数あります。
こうした膨大な手順書から必要情報を探し、適切な業務手順に沿って対応する負荷を下げるために、RAGで検索・参照しながら回答できる仕組みを整えています。
SOP検索システムは 2024年3月頃に開始し、プロトタイプ検証を経て 2024年11月から「Chugai AI Assistant」の機能の一部として利用できるようにしており、また、中外製薬では、医師対応を想定したMR向けの対話シミュレーター 「Chugai AI MediMentor」 にも生成AIを活用しています。
ここでは「生成AIが質問に答える」形ではなく、生成AI側が添付文書や適正使用ガイドなどの安全性関連情報をもとに“医師のように質問を投げかける”設計にし、MRが空き時間などで対話トレーニングできる環境づくりを進めています。
トレーニングでは、面談内容・前提条件・達成目標などを設定し、音声での質疑応答を重ねて目標を満たすと終了し、結果画面で所要時間や正確さ、改善点などを確認できるようにしています。
さらに、医薬安全性本部の重要業務である メディカルライティング でも生成AIの活用を進めています。副作用情報の分析・評価を踏まえた各種ドキュメント作成では、必要資料の準備に1週間以上かかることもあるため、作成プロセスの効率化を課題として捉えています。
そこで、PoCを経てプロジェクト化し、資料探索やインプット作業の負荷を下げるために RAG活用も試行しています。加えて、安全性情報を集積するデータベースと BigQuery を連携させ、自然言語の指示から集計・解析し、その結果も含めてドキュメントを短時間でドラフトできる仕組みづくりを検証しています。
このように中外製薬では、RAGを基盤に「社内文書を根拠に検索・参照できる環境」を整えつつ、人財育成や高難度文書作成まで対象を広げ、業務効率化にとどまらない価値創造へつなげています。
参考：Google Cloud｜中外製薬: RAG を用いた文書検索や人財育成、メディカル ライティングなどに生成 AI を活用し、業務効率化とさらなる価値創造を推進
