INSIGHT｜コラム・リサーチ
RAG活用で即座に情報を取り出すテクニック
――現場の判断スピードを変える「知識の即応化」実践法
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが「その組織固有の情報」をもとに正確な回答を生成できる仕組みです。
つまり、“知っているけれど探せない”情報を、現場で即座に取り出せるようにする技術。
装舎では、単なる技術導入ではなく、情報の流れを業務プロセスごと再設計し、誰でも迷わず正確に意思決定できる仕組みとしてRAGを実装します。
結果として、報告・承認・判断が高速化し、ミスや確認工数が大幅に削減されます。
1. 情報は“持っているだけ”では意味がない
多くの企業がファイルサーバーやチャットに膨大なデータを保管していますが、
「どこにあったか分からない」「最新版がどれかわからない」といった課題に悩まされています。
つまり、情報は存在していても“使える状態”になっていないのです。
RAGは、これを根本的に解決するアプローチです。
2. RAGとは何か：検索と生成のハイブリッドが生む即応力
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、
AIが質問を受けた際に、社内ドキュメントなどのデータベースから関連情報を検索（Retrieval）し、
その内容をもとに自然文で回答（Generation）する仕組みです。
これにより、ChatGPTのような「それっぽい回答」ではなく、自社の正式な資料・記録を根拠にした精度の高い回答が得られます。
たとえば以下のような業務で効果を発揮します：
カスタマーサポート：問い合わせに即座に社内マニュアルから回答
総務・経理部門：申請・承認ルールを自動で検索・提示
製造現場：作業マニュアルやトラブル対応手順を音声で検索
3. RAGを使うと現場がどう変わるのか
装舎が導入した組織では、次のような変化が起きています。
🔹 情報探しの時間が1/5に短縮
🔹 過去事例やノウハウを誰でも参照可能に
🔹 属人的な判断から、組織的な判断へ
これにより、情報共有のスピードと品質が同時に向上します。
特に承認・報告フローを持つ組織では、AIが「正しい資料を添えて意思決定をサポート」するため、ヒューマンエラーが減少します。
4. 装舎が提案するRAG活用の3ステップ
装舎では、RAGを単なる技術導入ではなく「業務プロセス改革の手段」として位置づけています。
ステップ1：情報構造の可視化
業務文書・報告書・ナレッジを整理し、検索しやすい構造に再設計。
ステップ2：業務プロセスとの統合
AIが「いつ・どこで・誰に」情報を提示すべきかを業務フローに組み込み。
ステップ3：現場への適応支援
RAGを使いこなすトレーニングと、現場での微調整を伴走サポート。
5. 導入のポイント：AIを現場になじませる設計とは
RAGは、導入するだけでは機能しません。
装舎が重視しているのは、AIが現場の自然な行動の延長線上にあることです。
たとえば、TeamsやLINE WORKSなど既存のツール内でRAGが動作するように設計することで、
現場の人が意識せずにAIを使える状態を作り出します。
6. まとめ｜知識の流れが変われば、組織の時間が変わる
RAGは「新しいAI技術」ではなく、組織の知識を“動かす”仕組みです。
探す・迷う・確認する――これらにかかっていた時間を削減し、
その分、判断や創造的な仕事に集中できる組織へ。
装舎では、RAG導入を通じて、**“人の知恵とAIの処理力が共に働く組織”**の実現を支援しています。