AIエージェントとRAGの違いは？　それぞれの特徴と導入メリット、課題を徹底解説

企業の業務効率化やDX化において、AIエージェントとRAGが注目を集めています。
AIエージェントは自律的に業務を遂行し、RAGは最新の情報を活用して精度の高い回答を提供することが可能です。

これらの技術を組み合わせることで、業務の自動化や意思決定の迅速化、カスタマーエクスペリエンス向上などを実現できますが、一方で導入にはさまざまな課題も存在します。

本記事では、AIエージェントとRAGの基礎知識から活用事例、課題と対策まで、企業の実務担当者に向けて分かりやすく解説します。

AIエージェントとは

AIエージェントは、特定の目的に対して自律的に計画を立て、実行し、改善できるAIシステムです。
人間の作業を単に支援するだけでなく、与えられた目標に向けて必要なタスクを自ら判断し、実行する能力を持っています。

例えば、カスタマーサポートでAIエージェントを活用するケースでは、チャット履歴から顧客の意図を読み取り、適切な回答を提供します。
他にも、在庫管理でAIエージェントを活用すると、売上データに基づいた発注計画を作成することが可能です。

AIエージェントは、環境を認識し自律的に意思決定を行い、継続的に学習・改善する能力を持つAIシステムです。
従来のAIとは異なり、単なるデータ提供ではなく、目複雑な業務の最適化や意思決定のサポートまで実現できます。

AIエージェントにできること

AIエージェントの活用で実現できることは以下の通りです。

• 業務の効率化
• データ分析と意思決定のサポート
• カスタマーエクスペリエンスの最適化

業務の効率化

AIエージェントを活用することで、単純作業の自動化を超えた「知的な業務支援」が可能になり、業務の効率化が大きく進みます。
単に人手を省くだけでなく、データ分析、意思決定支援、グローバルコミュニケーションの効率化まで幅広い業務改善が実現可能です。

自然言語処理（NLP）や機械学習を活用し、人間の判断を要する業務にも対応できる点が、AIエージェントの特長であり一般的な生成AIとの大きな違いです。
従業員の業務負担を減らし、人件費削減が期待できます。

例えば、グローバル企業での活用例では、24時間体制での多言語対応が可能になります。
海外拠点とのコミュニケーションを自動翻訳し、時差を気にすることなく情報共有や問題解決が可能です。

AIエージェントの活用により、業務の効率化が進み、生産性向上・コスト削減・意思決定が迅速化します。
さらに、継続的な学習機能により、導入後も効率は向上し続けます。

データ分析と意思決定のサポート

AIエージェントは、膨大なデータをリアルタイムで分析し、企業の意思決定を迅速かつ的確にサポートします。
従来の分析手法では見逃しやすいパターンや相関関係を発見し、客観的なデータに基づく戦略立案と実行が可能なためです。

小売業の活用例では、AIエージェントが気象データ、イベント情報、SNSの口コミ、過去の販売実績などを総合的に分析し、商品ごとの需要を予測します。
この仕組みにより在庫廃棄や欠品率を改善することが可能です。

AIエージェントの活用により、企業の意思決定のスピードと精度が向上し、競争力の強化につながります。

カスタマーエクスペリエンスの最適化

AIエージェントは、24時間365日対応、多言語サポート、パーソナライズされたサービスの提供を可能にし、カスタマーエクスペリエンスを飛躍的に向上させます。

従来、人の手によるオペレーションでは、労働時間の制約や対応品質のばらつき、そして言語の壁といった課題がありました。
しかし、AIエージェントの活用により、これらの課題を解決し、一貫性のある高品質な対応をさまざまな言語で提供できます。
結果として、世界中の顧客の期待に常に応えられ、顧客満足度を高めることが可能です。

さらに、AIエージェントは顧客データを活用することで、個々のニーズに合わせた対応を行うため、顧客ロイヤルティの向上にもつながります。
例えば、顧客の利用履歴や過去の問い合わせ内容、そして使用言語などを分析し、状況に応じた適切な提案を行うことも可能です。
これにより、顧客一人ひとりに寄り添った、よりパーソナルなサービス提供が実現します。

このように、AIエージェントによるカスタマーエクスペリエンスの最適化は、単なる効率化にとどまらず、顧客満足度とロイヤルティ向上に貢献する重要な要素と言えるでしょう。
そして、顧客満足度とロイヤルティの向上は、企業ブランドの価値向上へとつながります。

RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、企業の独自データや最新情報を活用して、LLM（Large Language Models：大規模言語モデル）の回答精度を向上させる技術です。

従来のLLMは、事前学習データに基づいて文章を生成しますが、学習後の新しい情報には対応できず、ハルシネーション（誤情報の生成）が発生することがありました。
しかし、RAGはデータベースからの情報検索とLLMによる自然な文章生成を組み合わせることで、企業固有の知識に基づいた正確な回答が可能になります。

つまり、企業内の情報が更新された際に、わざわざAIに学習機会を与える必要がありません。

RAGを活用すれば、誤情報を減らし、生成AIが最新の情報を届けてくれます。

RAGにできること

回答精度が上がるRAGですが、具体的には以下の場面で活躍します。

• 大量の情報から適切な回答を導き出す
• 最新の情報を反映し続ける
• 個別の質問に対して柔軟に対応する

大量の情報から適切な回答を導き出す

RAGは大量のデータの中から適切な情報を抽出し、正確で信頼性の高い回答を生成します。

従来の検索システムでは、キーワードに基づいた単純な検索しかできませんでした。
そのため、適切な情報を見つけ出すのに時間がかかるケースがありました。
しかし、RAGを活用することで検索精度を向上させ、ユーザーが求める情報を的確に提供できるようになります。
さらに、図面や画像を含む非テキストデータも検索可能です。

例えば、過去の不具合の事例や対策マニュアルをデータベース化し、新入社員がAIチャットボットに質問すると、適切な解決策を提示することもできます。

RAGの活用により、社内ナレッジの検索精度が向上し、従業員が必要な情報に迅速にアクセスできる環境が整います。
これにより、業務効率の改善や技術継承の促進、非熟練者のサポートといったさまざまなメリットが生まれるでしょう。

最新の情報を反映し続ける

RAGは、最新情報を常に反映しながら高精度な回答を提供できる技術です。
企業が従来の大規模言語モデル（LLM）が抱えていた「情報の陳腐化」や「ハルシネーション」といった課題を解決し、常に最新の知識を活用できます。

従来の大規模言語モデルは事前に学習されたデータを基に回答を生成するため、新しい情報には対応できない課題がありました。
しかし、RAGは外部データベースと連携し、リアルタイムで更新される情報を検索し、適切な回答を提供。
これにより、企業の業務プロセスやカスタマーサポートで、より正確で信頼性の高い情報提供が可能になります。

例えば、ECサイトでは商品の納期や在庫状況が頻繁に変わるため、従来のチャットボットでは正確な回答が難しいでしょう。
そこでRAGを導入すると、リアルタイムでデータベースを検索し、最新の在庫情報や配送状況をユーザーに提供できるようになり、カスタマーサポートの品質向上が期待できます。

AIエージェントとRAGの違い

AIエージェントとRAGは、どちらも大規模言語モデル（LLM）を活用したAI技術です。
しかし、それぞれに以下のような違いがあります。

• AIエージェント：目標達成のための計画・実行・改善を含むより高度なタスク遂行が可能
• RAG：正確な情報検索と回答生成に特化

AIエージェントはRAGの情報検索能力を活用しながら、計画・実行・評価のプロセスを組み合わせることで、より高度なタスク処理を自律的に行います。
単なる検索応答にとどまらず、複数のデータソースを横断的に活用し、状況に応じた適切な判断を行えるのです。

一方で、RAGは主に「情報検索」と「正確な回答生成」を目的とする技術です。
企業のナレッジマネジメントやFAQシステムで度々適用されています。
しかし、RAGには自律的な意思決定やタスク実行の機能がなく、人間の指示に基づいて情報を抽出するしかありません。

AIエージェントとRAGを比較すると次の通りです。

–	AIエージェント	RAG
目的	多様なタスクの遂行	情報検索と回答の生成
情報源	データベース＋外部API＋リアルタイム検索	静的データベースやドキュメント
回答生成	計画・実行・評価を含めた適切な行動を決定	検索結果を基に回答を生成
柔軟性	状況に応じてタスクを動的に調整	定められた検索・生成のプロセスを実行
業務自動化	可能（判断・実行・改善を自律的に行う）	不可能（単なる検索＋回答）

AIエージェントは、顧客対応の自動化に活用されます。
例えば、AIエージェントを導入したカスタマーサポートでは、顧客の問い合わせに対してRAGで情報を取得しつつ、会話の流れを把握しながら、次の対応を判断します。
問い合わせ内容によっては、顧客の過去の購入履歴を参照し、適切なサポートの提供も可能です。

また、AIエージェントは業務の自動化にも活用できます。
例えば、AIエージェントが企業のERP（企業資源計画）データと連携し、定期的な在庫確認や発注作業を自動で実施する仕組みです。
業務の自動化により、在庫管理の負担が軽減し、人的ミスを削減できます。

一方、RAGが活用される場面として、企業のFAQシステムが挙げられます。
RAGは社内マニュアルや過去の問い合わせ履歴をデータベース化し、従業員が質問すると適切な回答を提供する仕組みを構築可能です。
これにより、ナレッジマネジメントの効率が向上し、業務の属人化が解消されます。

RAGとAIエージェントは、それぞれ異なる目的と特性を持つAI技術です。
RAGは情報検索の強化に適し、AIエージェントは業務の自動化に向いています。
適切なシステムを構築するために、RAGとAIエージェントを組み合わせたハイブリッドなアプローチを検討し、企業のニーズに合った導入戦略を策定すると良いでしょう。

AIエージェント活用の課題

AIエージェントは、業務自動化や意思決定のサポートにおいて大きな可能性を持ちます。
しかし、現状では技術的な課題や運用上の課題が存在するのも事実です。

以下の主な2つの課題について解説します。

• ハルシネーションによる誤情報の生成
• 公平さなどの倫理的課題
• 導入時のコスト

ハルシネーションによる誤情報の生成

AIエージェントの活用が進む中で、ハルシネーション（誤情報の生成）は大きな課題です。
ハルシネーションを放置すると、企業の信頼性の低下や意思決定ミスにつながるリスクがあるからです。

ハルシネーションには大きく分けて2種類あります。

• 内在的ハルシネーション
• 外在的ハルシネーション

内在的ハルシネーションは、AIが学習データと矛盾する情報を生成してしまう現象です。
例えば、歴史上の事実と異なる情報を提供する場合などが考えられます。

一方、外在的ハルシネーションはAIが存在しない情報を作り出してしまう現象です。
例えば、AIが架空の論文や製品を捏造してしまうケースなどが当てはまります。

ハルシネーションは、学習データの不足やプロンプトの曖昧さ、AIの技術的限界によって引き起こされます。
例えば、古いデータや誤った情報が混入している場合、それを基に誤った回答をする可能性があります。

ハルシネーションの対策の一つとして、RAGの導入が有効です。
RAGは最新の外部データベースの情報を活用し、正確な情報に基づいて回答を生成するからです。
つまり、RAGとAIエージェントを組み合わせた活用が効果的になります。

ただし、外部データベース自体が更新されていなかったり、情報自体に誤りがあったりする場合も考えられます。
その他の対策として、情報源を明示させるファクトチェックや、的確な指示が出せるAI活用のガイドライン策定といった運用面での工夫も必要です。

公平さなどの倫理的課題

AIエージェントの活用には、プライバシー保護、公平性の確保、透明性の担保といった倫理的な課題があります。
AIエージェントは過去のデータを学習して意思決定を行うため、既存の社会的偏見や不公平をそのまま反映してしまうリスクがあるからです。

例えば、アメリカで使用された裁判支援AI「COMPAS」は、黒人被告の再犯リスクを白人被告より高く評価する傾向があり、AIの判断が差別的であるとして問題視されました。

倫理的課題には次の対応を実施します。

1. AIの学習データを多様化し、偏りをなくす
2. データの匿名化と暗号化を徹底し、プライバシーを保護する
3. 定期的なバイアス監査を実施し、差別的判断を防止する
4. AIの判断プロセスを可視化し、説明責任を果たす仕組みを作る
5. 重要な意思決定には人間による確認プロセスの組み込む

AIエージェントを活用する際には、バイアスによる差別、ブラックボックス問題、個人情報の漏えいを防ぐために、企業は慎重な対応と継続的な改善、見直しが必要です。

導入時のコスト

AIエージェントの導入にはコストがかかることが大きな課題です。

• 初期投資
• 運用・維持費用
• 人材育成・確保

この3つの側面から検討することが必要であり、導入のハードルが高いと感じるかもしれません。
特に中小企業にとっては、導入コストが大きな負担となり、費用対効果を慎重に見極める必要があります。

また古いシステムを使用している企業では、AIエージェントを統合するために予想以上の開発費がかかることもあるでしょう。

コストを最適化するためには以下の対策を検討しましょう。

• 既存のAIツールを活用し、ゼロからの開発を避ける
• オープンソースのAIモデルを活用する
• データの事前整備を行い、移行作業を効率化する

AIエージェントの導入コストは決して小さくありません。
しかし、導入後の業務効率化や人件費削減による恩恵は非常に大きいです。
適切な計画とコスト最適化により、投資対効果の高い導入が可能となるでしょう。

AIエージェント導入の課題を解決し、ビジネスを加速しよう

AIエージェントは、企業の業務効率化、意思決定支援、カスタマーエクスペリエンス向上において革新的な可能性を秘めています。
一方で、ハルシネーション、倫理的課題、導入コストといった課題も存在します。

これらの課題に対しては、RAGとの組み合わせや適切な運用ガイドラインの策定が効果的な解決策となるでしょう。

導入コストの課題に対してはAIツールをノーコードで開発できるプラットフォーム「Dify」がおすすめです。

Difyは、エンジニアがいなくても直感的な操作で生成AIサービスを開発できるため、初期投資を大幅に抑制できます。
また専門知識が不要なため、人材育成コストも抑えることが可能です。

企業の競争力を高めるためにAIエージェントの導入を検討している担当者の方はぜひお気軽にお問い合わせください。

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