検索拡張生成（RAG）とは？
最終更新 2026-06-19
検索拡張生成（RAG）とは、AIが回答時に関連文書を取得し、それを根拠に回答を生成する手法です。最新で構造化されたコンテンツが、アシスタントの語る内容を動かせる理由がこれです。
RAGがGEOにとって朗報な理由
モデルが学習データだけを使うなら、数か月前に学んだ内容に縛られます。RAGならアシスタントは最新のページを取り込めます。明快な事実を公開し、信頼される情報源から引用されれば、次の学習を待たずに今の回答へ影響できます。
RAGの世界で勝つには
- 重要な事実を最新かつ見つけやすく保つ
- モデルが取得する情報源で言及を獲得する
- 構造化データで一節を抜き出しやすくする
- 機械可読な版のコンテンツを用意する