生成AIを会社で利用していると、
「一般的な質問には答えてくれるが、自社の社内ルールについては正確に答えられない」
という問題が出てきます。
生成AIは、会社独自の業務マニュアルや社内規程、会議資料などを最初から知っているわけではないからです。
そこで利用されるのがRAGです。
RAGを利用すると、生成AIに社内文書などを参照させ、その内容をもとに回答を作らせることができます。
たとえば社員が、
「出張旅費の宿泊費はいくらまで認められますか」
と質問すると、AIが社内の旅費規程を検索し、その内容をもとに回答する仕組みを作ることができます。
便利な仕組みですが、参考記事ではRAGについて、個人情報や機密情報の管理という新たな問題が生じることも指摘しています。
RAGの意味
RAGは、Retrieval Augmented Generationと呼ばれる仕組みです。
参考記事では、企業が自社の文書やデータベースなどを生成AIに参照させ、その情報をもとに回答を生成させる仕組みとして取り上げられています。
通常の生成AIでは、利用者が入力した質問などをもとに回答を生成します。
一方、RAGでは、質問に関連する社内資料などを検索し、その内容を参照しながら回答を作ることができます。
簡単にいえば、
「生成AIに会社専用の資料を調べてもらってから答えてもらう」
ような仕組みです。
生成AIそのものに会社の情報をすべて覚え込ませなくても、必要なときに社内資料を検索して回答へ利用できるところがポイントです。
通常の生成AIとの違い
通常の生成AIに、
「当社では接待交際費を申請するときに誰の承認が必要ですか」
と質問しても、その会社独自のルールを知らなければ正確には答えられません。
そこで、社員が毎回社内規程をコピーして生成AIへ入力する方法も考えられます。
しかし、毎回必要な資料を探して入力するのでは手間がかかります。
RAGを利用すれば、あらかじめ社内規程や業務マニュアルなどをAIが参照できる環境に用意しておき、社員から質問を受けたときに関連する情報を検索させることができます。
社員が自分で大量の資料を探す代わりに、生成AIが関連する資料を探し、その内容を使って回答を作るわけです。
これによって、生成AIを一般的な文章作成ツールから、社内情報を利用した業務支援ツールへ広げることができます。
社内文書を参照する仕組み
参考記事では、RAGなどを利用するために企業が生成AIへ取り込む情報として、さまざまな社内情報が挙げられています。
たとえば、
社内文書
会議議事録
業務マニュアル
顧客対応履歴
などです。
これらの情報を生成AIが参照できるようにすれば、会社独自の情報を踏まえた回答が可能になります。
たとえば顧客対応履歴を参照できるRAGであれば、過去にどのような問い合わせがあり、どのような対応をしたのかを検索して回答へ利用することが考えられます。
業務マニュアルを参照させれば、社員からの質問に対して、社内の手順に沿った回答を生成することも考えられます。
生成AIの回答を会社の実務に近づけるために、社内情報を検索して利用するのがRAGなのです。
企業で利用が広がる理由
企業には大量の文書が蓄積されています。
しかし、資料が存在していても、必要な情報をすぐに見つけられるとは限りません。
たとえば、新入社員が社内の手続きを確認したいとします。
これまでは、
社内ポータルを探す
規程を開く
関連する項目を探す
分からなければ担当部署へ問い合わせる
といった作業が必要でした。
RAGを利用した社内AIであれば、社員が普通の言葉で質問し、AIが関連資料を探して回答する仕組みを作ることができます。
膨大な社内資料のなかから必要な情報を探す負担を減らせる可能性があるため、企業にとって有力な生成AIの活用方法になります。
RAGでは元データの管理が重要になる
RAGを導入するときに注意したいのが、
「AIがどの資料を参照できるようになっているのか」
という問題です。
生成AIの回答だけを見ていると忘れがちですが、RAGの裏側には回答の材料となる社内データがあります。
参考記事では、RAGやファインチューニングのために社内情報を生成AIへ取り込む場合には、データソースのガバナンスが重要になると説明しています。
たとえば、一般社員向けの業務マニュアルと、人事部門だけが閲覧できる人事資料では、機密性が大きく異なります。
すべての資料を同じようにRAGへ登録してしまうと、本来閲覧できない情報までAIが検索対象にしてしまう可能性があります。
RAGでは、
「AIに何を答えさせるか」
だけでなく、
「AIに何を検索させるか」
を管理することが重要なのです。
人事面談記録を入れた場合の問題
参考記事では、RAGのリスクを説明する具体例として、人事部門が管理する面談記録を取り上げています。
人事面談記録には、社員について機密性の高い情報が含まれることがあります。
こうした資料がRAGの参照対象になっていたとします。
さらにアクセス権限が適切に設定されていなければ、本来その資料を閲覧できない社員がAIへ質問することで、機密情報を取得できてしまう可能性があります。
本人は元の人事面談記録を直接開いていません。
しかし、生成AIがその資料を検索し、内容を要約して回答すれば、結果的に情報を見ることができてしまいます。
これがRAG特有の注意点の一つです。
元資料のアクセス権限だけでは足りない
従来の情報管理では、
「このフォルダは人事部だけが閲覧できる」
というように、元の資料へのアクセス権限を管理する方法が一般的です。
ところが、RAGを導入すると、
「社員は元資料を直接見ることができないが、AIはその資料を見ることができる」
という状態が生まれる可能性があります。
そのAIが社員からの質問に対して資料の内容を回答してしまえば、元資料にアクセス制限をかけていた意味が薄れてしまいます。
そのため参考記事では、機密性の高い情報を含むデータソースをRAGの対象から除外したり、データソースごとに厳格なアクセス権限を設定したりすることが重要だとしています。
さらに、AIが利用者本人のアクセス権限を超えた情報を回答しないようにする仕組みも必要になります。
RAGに入れる資料を選ぶ
RAGを導入すると、
「せっかくなら社内資料を全部検索できるようにしよう」
と考えたくなるかもしれません。
しかし、参考記事の考え方からすると、社内情報を無条件にすべてRAGへ取り込むことは適切ではありません。
たとえば、
全社員向けの業務マニュアル
人事部門だけの面談記録
経営陣だけの未公表資料
では、情報の性質が違います。
誰が閲覧できる資料なのかを整理したうえで、生成AIが参照できる範囲を決める必要があります。
RAGを導入する前に、
「この資料をAIが検索できるようにして本当に問題ないか」
を確認することが重要なのです。
RAGは便利さと情報管理が表裏一体になる
RAGの大きなメリットは、生成AIが社内情報へアクセスできることです。
しかし、それは同時に最大の注意点でもあります。
AIが多くの情報へアクセスできれば、社員にとって便利になります。
一方で、アクセスできる情報が増えるほど、権限管理を誤った場合に機密情報が回答として表示される可能性も高まります。
したがって、
「AIが社内資料をたくさん知っているほどよい」
とは単純にはいえません。
必要な人が、必要な情報だけを、AIを通じても利用できるようにする。
従来の社内システムと同じような情報管理の考え方が、生成AIにも必要になります。
結論
RAGとは、社内文書やデータベースなどを生成AIに検索させ、その情報を参照しながら回答を生成する仕組みです。
通常の生成AIでは答えにくい会社独自の質問についても、業務マニュアルや社内規程などを参照させることで、会社の実務に沿った回答を作れるようになります。
そのため、企業にとってRAGは生成AIを業務へ本格的に活用するための有力な仕組みです。
一方で、RAGでは、
「どの資料をAIに参照させるのか」
という新しい情報管理が必要になります。
人事面談記録など機密性の高い資料まで無条件に参照させれば、本来その資料を閲覧できない社員がAIの回答を通じて内容を知ってしまう可能性があります。
RAGを安全に利用するためには、社内資料をすべてAIへ与えるのではなく、データソースを選び、適切なアクセス権限を設定することが重要です。
生成AIが社内情報を検索できるようになるほど便利になります。
だからこそ、
「AIに何を教えるか」
と同時に、
「誰に、その情報を答えてよいのか」
まで設計することが重要なのです。
参考
企業実務 2026年9月号 生成AI時代の個人情報の取扱い