LLMとRAGの違いとは？LLM単体で利用する際の課題と実装の方法を解説

「LLMとRAGの違いがわからない」「RAGを導入するメリットがわからない」と感じたことはないでしょうか。生成AIを導入する会社が増えるなかで、LLMとよく一緒に使われるのがRAGという仕組みです。

しかし、LLMとRAGは役割が異なるため、違いを理解しないまま導入すると、思うように業務で活用できないことがあります。

特に、社内データや業務マニュアルなどを活用したい場合は、LLMとRAGを組み合わせることでできることを理解しておくことが重要です。

そこで本記事では、

• LLMとRAGのそれぞれの違い
• LLMをそのまま業務に使うと起きる課題
• RAGを組み合わせた具体的な活用シーン
• LLMにRAGを実装する方法

をわかりやすく解説します。LLMを自社の仕事にしっかり役立てたいと考えている方は、最後までご覧ください。

「LLMやRAGを業務で使いたいが、社内に詳しい人がおらず何から始めればいいかわからない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、自社が持っているデータをもとに、ビジネス課題に合わせた最適なLLMやRAGの設計から構築・運用まで一貫して支援しています。

PoCで終わらせず、実際の業務で使える仕組みとして定着させたい方は、以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。

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LLMとは？

LLMとは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略で、大量の文章を学習することで、人が書いたような文章を作れるAIのことです。

ChatGPTやGemini、Claudeなどは、LLMを基盤とする生成AIサービスです。

LLMは文章を扱うことが得意であり、

• 長い文章の要約
• メールや資料の作成
• コードの作成や確認

のような作業に活用できますが、文章の意味を人間と同じように理解しているわけではありません。入力された文脈をもとに、次に続く単語や文字の単位を確率的に予測することで自然な文章を作っています。

また、LLMを使う方法には、OpenAIなどのサービスをクラウド経由で使う方法と、自社サーバーや端末など、自社で管理する環境で動かす方法があります。

自社にクラウドやローカルのどちらが合うのかわからない方は、以下の動画でも選び方のポイントを詳細に解説していますので、あわせてご覧ください。

参照動画：LLMは、クラウドか?ローカルか? 〜RAG×AI Ready Dataで探る最適なAI基盤設計〜

RAGとは？

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、LLMが回答する前に、外部のデータから必要な情報を探し、その内容をもとに答える仕組みです。

LLMは、学習データに含まれる情報をもとに回答を生成するため、社内の資料やマニュアルなど、学習していない情報については答えられません。

そこで、RAGを導入することで、以下の流れで社内データも活用できるようになります。

1. 社内のPDFや文書などを検索しやすい形にしておく
2. 利用者が質問を入力する
3. 質問に関係する社内のデータを探す
4. 見つけたデータをプロンプトと一緒にLLMへ渡す
5. LLMがその情報をもとに回答する

回答の根拠となる社内データがあるため、関連性の高い情報を正しく検索できれば、事実と異なる回答のリスクを下げられます。さらに、どの資料をもとに回答したのかを確認しやすくなるため、業務でも安心して使いやすくなります。

RAGとファインチューニングの違い

社内のデータをLLMに活用する方法として、RAGに加えてファインチューニングもあります。

RAGが「その都度データを探して参照する」のに対して、ファインチューニングは「データを覚えさせてモデル自体を作り替える」という手法になります。

主な違いを表にまとめると、次のとおりです。

項目	RAG	ファインチューニング
特徴	質問のたびにデータを検索して参照する	データを学習させてモデルを作り替える
データの更新	データベースを書き換えるだけで済む	学習内容を変更する場合は、追加の調整が必要になる
コスト	比較的おさえやすい	一度の調整でも高くつきやすい
向いている用途	よく変わる情報を扱いたいとき	独特の言い回しや専門性を持たせたいとき

RAGは、社内規程やマニュアルのように内容がよく更新される情報を扱うのに向いています。規程の改定や製品情報の追加があっても、データベースを差し替えれば最新の情報をもとにLLMが回答できるようになります。

一方、ファインチューニングは、LLMの口調や専門的な言い回しを変えたいときに向いています。ただし、学習には手間とコストがかかり、元の情報が変わるたびに再学習が必要です。

社内の資料をLLMに参照させるのみであれば、更新のしやすさとコストの観点から、まずはRAGから検討するのがよいでしょう。

LLMとRAGの違い

LLMは「回答を作る」役割、RAGは「回答に必要な情報を探して渡す」役割であり、LLMで自社の業務データを回答に反映する代表的な方法の一つがRAGです。

LLMとRAGの主な違いを整理すると、次のようになります。

項目	LLM	RAG
役割	文章を考えて答えを作る	答えのもとになる情報を探して渡す
情報源	学習によってモデルのパラメーターに反映された情報	その場で検索した社内データや外部資料
最新情報への対応	学習した時点で止まる	データベースを更新すればすぐ反映できる
社内・独自データ	そのままでは扱えない	検索対象に加えれば扱える
回答根拠	どこから来た情報か追いにくい	参照した文書をたどりやすい

外部検索などのツールを接続していないLLM単体では、その場で新しい情報を検索できません。

RAGでは、社内資料の検索に加え、部署や役職に応じて検索できる資料の範囲を分けることもできます。利用者が見る必要のない情報を表示しないようにすることで、社内データを管理し活用しやすくなるでしょう。

次の章では、RAGを使わずにLLMだけを業務で利用した場合、どのような問題が起こるのかを具体的に見ていきます。

LLM単体で業務利用をすると起きる課題

LLMをそのまま業務で使うと、最新の情報や社内データをもとに回答できなかったり、正しいように見えても内容が間違っていたりします。

ここでは、LLMを単体で業務利用する際に起きる主な課題を解説します。

• 知識が学習時点で止まる
• 社内・独自データに対応できない
• 根拠のない回答をする可能性がある

知識が学習時点で止まる

まず知っておきたいのは、LLMが持っている知識は、学習した時点までのものであることです。

LLMは、学習に使用した大量の文章のみをもとに作られているため、それ以降に起きた出来事や新しく変わった情報はカバーできません。

そのため、たとえば、

• 法改正
• 新しい料金プラン
• 先月更新された社内ルール

について質問しても、古い情報をもとに答えてしまうことがあります。モデルを再学習・追加調整する方法もありますが、情報更新だけを目的とする場合は、一般にRAGや外部ツール連携の方が適しています。

また、回答だけを見ても、具体的にどの情報をもとにしているのか判断しにくいため、内容が正しいかを利用者自身で確認する必要があります。

社内・独自データに対応できない

2つ目の課題は、LLMが社内だけで使われている情報を知らないことです。

LLMが学習しているのは、学習データとして提供された一般的な情報であるため、外部に公開していない次のような社内情報について答えることができません。

• 社内規程や就業規則
• 業務マニュアルや手順書
• 過去の問い合わせ履歴
• 製品の設計資料や仕様書

そのため、会社ごとのルールや実際の業務の進め方に合わせて活用するのは難しいです。一般的には正しい回答でも、自社のルールや手順と合わず、確認の手間が増えることもあるでしょう。

社内の情報を活用するには、LLMが必要なデータを参照できる仕組みを別に用意する必要があります。

根拠のない回答をする可能性がある

3つ目の課題は、正しいように見えても、実際には間違っている回答をすることがある点です。

前の章でも説明したように、LLMは内容を人のように理解しているわけではなく、文章の流れから、次に続きそうな言葉を選びながら回答を作っています。

そのため、事実とは違う内容でも、自然な文章で答えてしまうことがあります。

• 料金
• 契約条件
• 手続きの方法

など、正しい答えが決まっている場面で間違いが起きると、お客さまへの誤った案内やトラブルにつながるリスクがあります。業務で使う場合は、回答をそのまま使わず、正しい情報と照らし合わせて確認することが大切です。

LLMの誤った回答を減らすには、社内規程やマニュアルを検索し、その内容をもとに回答させるRAGが有効です。

また、RAGを構築するうえで、機密情報を社外に出したくない場合は、ローカルLLMとRAGを組み合わせる方法があります。

リベルクラフトでは、ローカルLLMとRAGの導入を、要件整理からPoC、本番運用まで支援していますので、「機密情報を安全に扱いながらLLMを活用したい」とお考えの方は、以下のページをご覧ください。

⇨ローカルLLM・RAG導入支援について詳しくはこちら

LLMにRAGを組み合わせた場合の活用事例

LLMにRAGを組み合わせることで、社内外の情報を参照しながら、より正確で実用的な回答や処理が可能になります。

具体的には、問い合わせ対応やナレッジ共有、営業支援、社内データの抽出など、幅広い業務で活用が進んでいます。

• 問い合わせ対応ボット
• 社内ナレッジ共有・技術継承
• 営業支援
• 社内データの自動抽出

問い合わせ対応ボット

最もイメージしやすい活用例が、問い合わせ対応ボットです。

よくある質問やマニュアル、製品資料をあらかじめ登録しておくと、利用者の質問に合う情報を探し、その内容をもとに回答します。

たとえば、「◯◯製品の価格は？」と聞かれた場合は、最新の価格表を検索し、その情報をもとに金額を回答します。

RAGを導入することで、次のようなメリットがあります。

• 登録した資料をもとに答えるため、誤った回答を減らせる
• 回答の参照元を確認できるため、安心して使える
• 24時間対応でき、担当者の負担を減らせる

これまで担当者が資料を探し、一件ずつ返信していた問い合わせも任せられ、少ない人数でも効率的に対応できるようになります。

社内ナレッジ共有・技術継承

2つ目は、社内のさまざまな場所にある情報をまとめ、必要なときにすぐ確認できるようにする使い方です。

設計書や会議の記録、社内ルールなどを登録しておくと、社員が普段使っている言葉で質問するだけで、必要な情報を探して回答します。

たとえば、「このお客さまへの対応手順は？」と聞くと、複数の業務マニュアルから必要な手順をまとめて示します。

これまでは、詳しい社員に確認する必要がありましたが、この仕組みを導入すると、次のような効果が期待できます。

• 資料を探す時間が減り、本来の仕事に集中できる
• 新入社員が自分で調べられ、教える側の負担を減らせる
• ベテラン社員の知識やコツを、社内に残せる

特定の人に聞かなければわからない状態を減らし、長年積み重ねてきた技術や仕事のコツを、次の担当者へ引き継ぎやすくなるでしょう。

営業支援

3つ目は、営業活動を支える使い方です。

顧客管理システムや社内資料から、顧客情報、過去の提案内容、うまくいった事例などを探し、次の提案に役立つ情報をまとめます。

たとえば、「このお客さまにはどの商品がおすすめ？」と質問すると、商品情報、顧客情報、在庫データなど、接続した情報源を確認し、希望に合う商品を提案します。

RAGを導入することで、次のようなメリットがあります。

• お客さま一人ひとりに合った提案がしやすくなる
• 最新の顧客情報をもとに提案できる
• 提案書の下書きや要点をまとめた資料を作る手間を減らせる

担当者の経験だけに頼らず、社内にある情報を活用することで、担当者による情報収集のばらつきを抑え、提案内容を標準化しやすくなります。

社内データの自動抽出

4つ目は、社内のデータベースから必要な数字を簡単に取り出す使い方です。

「今年の四半期ごとの売上は？」のように普段の言葉で質問すると、質問をSQLなどの問い合わせ文に変換し、データベースから結果を取得します。

これまでは、データをうまく取り出すためには、エンジニアなど専門知識を持つ担当者へ依頼する必要がありましたが、この仕組みにより次のような効果が期待できます。

• 専門知識がなくても、必要なデータを確認できる
• 読み取り専用権限、実行可能なSQLの制限、承認フローなどを設けることで、誤操作のリスクを抑えられる
• 担当者に頼らず、各部署でデータを活用できる

数字を確認するたびに担当者へ依頼する手間が減り、必要な情報をすぐに仕事へ活かせるようになります。

ここで紹介した4つのほかにも、医療、製造、金融、教育など、さまざまな分野でRAGが使われています。より多くの活用例を知りたい方は、17の事例をまとめた以下の記事もあわせてご覧ください。

参照記事：RAGの活用事例17選。実装の手順と成功させるポイントも解説

LLMを利用したシステムにRAGを組み込む方法

LLMにRAGを組み込む方法は、大きく3つに分けられます。

手軽に始められるサービスの利用から、自社に合わせた開発まで、目的や予算、社内の体制に応じて選ぶことが大切です。

• ノーコード・SaaS型のRAGサービスを導入する
• ローコードツール・クラウドサービスで構築する
• フルスクラッチで自社開発する

ノーコード・SaaS型のRAGサービスを導入する

最も手軽なのは、RAGの仕組みがあらかじめ用意されたサービスを使う方法です。

データベース構築や検索のためのベクトル化など、専門的な作業の多くはサービス側で対応しているため、社内にエンジニアがいなくても始めやすい点がメリットです。

主な特徴は、次の3つです。

• 管理画面から資料を登録するだけで始めやすい
• 短期間で導入でき、試験運用にも向いている
• 開発や運用にかかる手間を抑えやすい

ただし、機能や設定を自由にカスタマイズできるわけではないため、自社の業務やセキュリティ要件に合うかを事前に確認することが大切です。

「まずは手間をかけずにRAGを試したい」という方には、リベルクラフトのAgentic RAGプラットフォーム「ソクラグ」がおすすめです。

ソクラグには、図表の読み取りや複雑な資料の整理、高度な検索など、これまでのRAG開発で得た技術が取り入れられています。

一から開発するより費用を抑えやすく、ローカルLLMを使えばAPIの従量課金もありません。導入後は、回答精度の改善や社内研修、内製化まで支援しますので、まずは以下のサービス詳細をご覧ください。

⇨Agentic RAGプラットフォーム「ソクラグ」の詳細はこちら

ローコードツール・クラウドサービスで構築する

ローコードツール・クラウドサービスは、ノーコード・SaaS型のRAGサービスよりも自由に作りたいものの、一から開発するほど手間はかけたくない場合に向いている方法です。

クラウド事業者が提供する検索サービスとLLMを組み合わせてRAGを構築し、社内資料を検索できる形で登録し、見つけた情報をLLMに渡して回答を作ります。

この方法には、次のようなメリットがあります。

• ノーコード型よりも、検索や回答の流れを細かく調整できる
• 画面上の設定や簡単な処理の記述で構築できる
• フルスクラッチよりも、開発の手間や期間を抑えやすい

一方で、サービス同士の接続や設定には、ある程度の専門知識が必要です。導入後の管理や利用料金も含め、社内で運用できる体制があるかを確認しておきましょう。

この方法では、RAG構築に利用できる代表的なツールの一つに「Dify」があります。Difyを使った詳しい作り方については、以下の記事もあわせてご覧ください。

参照記事：Difyを活用したRAG構築の6ステップ。成功事例から学ぶ具体的開発手法も解説

フルスクラッチで自社開発する

フルスクラッチ開発は、自社の業務に合わせて、RAGの仕組みを一から自由に作りたい場合に向いている方法です。

文書を分ける方法や質問に近い情報を探す仕組み、検索した情報をLLMに渡す流れなどを、自社の要件に合わせて細かく設計できます。

たとえば、

• 検索や回答の仕組みを細かく調整できる
• 独自の業務や社内システムに合わせて作れる
• 他社のサービスにはない機能を追加できる

のようなメリットがある一方で、設計や開発には高い技術力が必要です。

回答の精度を確認しながら改善できる人材も欠かせないため、社内の体制や開発にかかる期間、費用を事前に確認しておきましょう。

フルスクラッチでRAGを構築するには、AIや検索の仕組みに関する専門知識に加えて、回答の精度を確認しながら改善していくノウハウも必要です。

「社内に対応できる人材がいない」「自社だけで設計から運用まで進めるのが難しい」という場合は、専門会社に相談する方法もあります。

リベルクラフトでは、業務上の課題を整理するところから、必要な機能の検討、開発、導入後の運用まで一貫して支援しています。

自社に合ったRAGの構築方法を相談したい方は、以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。

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RAGをLLMに組み込む際の処理フロー

RAGをLLMに組み込むには、社内資料などのデータを使いやすい形に整え、質問に合う情報を探して回答につなげる仕組みを作ります。

ここでは、データの準備から検索、回答の作成、改善までの流れを順番に見ていきます。

• データ前処理
• データベース化
• 検索クエリ生成
• Retrieval（検索）
• Generation（応答生成）
• ログ活用とフィードバックループ

データ前処理

最初に行うのは、集めたデータを検索しやすい形に整える作業です。ここを丁寧に準備しておくことで、必要な情報を見つけやすくなり、より正しく回答することにもつながります。

具体的には、不要な記号や同じ内容の重複を取り除き、文書を内容ごとのまとまりに分けます。

たとえば

• 文書を細かく分けすぎる
• 大きなまとまりのまま残す

などの状態だと検索しにくくなるため、内容に合った長さに調整することが大切です。

さらに、文書の種類や作成日などの情報を付けておくと、あとから目的の資料を探しやすくなります。図や表、画像に書かれている内容も文字にしておけば、検索の対象に含められます。

データベース化

整えた文書は、必要なときにすぐ探せるよう、データベースに保存します。よく使われるのは、質問と内容が近い文書を探す「ベクトル検索」という方法です。

検索方法には、ほかにも指定した言葉を含む文書を探す「キーワード検索」や、2つの方法を組み合わせるやり方があります。

• 製品名
• 型番

など、決まった言葉を探す場合はキーワード検索が向いています。一方、「使い方がわからない」といった意味を読み取る必要がある質問には、内容の近さで探す方法が役立ちます。

実際には、扱う資料や質問の内容に合わせて、複数の検索方法を使い分けることが大切です。

検索クエリ生成

利用者の質問をそのまま検索できる場合もありますが、精度を高めるために検索用の表現へ変換することがあります。

たとえば、

• 言い方をわかりやすく直す
• 略した言葉を正式な名前に変える
• 質問の内容に合わせて検索する範囲を絞る

などが必要であり、質問に複数の内容が含まれている場合は、いくつかの検索文に分けて、それぞれに合う情報を探すこともあります。

また、過去のやり取りを踏まえて、言葉が足りない質問を補う場合もあります。こうした準備をしておくことで、質問と関係のない内容を回答するのを防ぐことにつながります。

Retrieval（検索）

整えた質問内容を用いて、データベースの中から関係する文書を探します。

検索結果の中から、質問との関係が薄い文書を取り除き、関係が深いものから順に並べます。検索候補を別の評価方法で並べ替える処理を「リランキング」と呼びます

また、1つの方法だけでなく、いくつかの検索方法を組み合わせることで、必要な情報の見落としを減らせます。

• 文書の種類
• 作成日
• 部署

などの条件から、検索する範囲を絞ることもあります。

利用者の権限に合わせて検索対象を分ければ、閲覧できない資料が回答に使われるのを防げます。

Generation（応答生成）

検索して見つけた文書と利用者の質問をLLMに渡し、回答を作ります。これまでに準備した情報を、実際の回答としてまとめる段階です。

このときは、LLMにどのような指示を出すかが大切です。「渡した資料の内容だけをもとに答える」「回答のもとになった資料を示す」といったプロンプトで回答範囲や出典の示し方を指定すると、根拠のない内容を減らしやすくなります。

回答を作る際は、次のような点もあらかじめ決めておきます。

• 資料に答えがない場合は、わからないと伝える
• 利用者に合わせて、言葉や文章の長さを調整する
• 回答とあわせて、参照した資料名や該当箇所を示す

また、複数の資料で内容が異なる場合は、新しい資料を優先するなどのルールを作ることもあります。回答の形式をそろえておけば、利用者が内容を確認しやすくなります。

ログ活用とフィードバックループ

RAGは、一度作れば終わりというものではありません。実際のやり取りを記録し、その内容を見ながら少しずつ改善していくことが大切です。

改善するときは、次のような点を確認します。

• 正しく答えられなかった質問
• 検索で必要な資料が見つからなかった例
• 利用者から寄せられた評価や意見

うまく答えられなかった質問があれば、文書の分け方や検索方法、LLMへの指示を見直します。また、よく聞かれる質問や利用されていない機能を確認することで、改善する順番も決めやすくなります。

こうした見直しを続けることで、実際の業務に合った、使いやすい仕組みに近づいていきます。

RAGの回答をより正確にする方法については、原因の調べ方から具体的な改善方法まで、以下の記事で詳しく紹介しています。

参照記事：RAGの精度向上を実現する6つの手法。精度向上のポイントは原因の切り分けから始める

ここまで、RAGが回答を作るまでの流れを見てきました。ただし、これらの仕組みをすべて自社で作り、使いながら改善し続けるには、多くの時間や費用がかかります。

リベルクラフトでは、セキュリティー要件と業務要件に合わせたRAG構築を支援していますので、次の章では、具体的な支援内容を紹介します。

LLMにRAGを実装するならリベルクラフトへ

ここまで、LLMとRAGの違いや、RAGを使う場面、導入方法、回答を作るまでの流れを紹介してきました。

LLMは便利な一方で、最新の情報や社内だけで使われている情報にはうまく答えられないことがあります。RAGを組み合わせると、社内資料などをもとに回答できるため、仕事で使いやすい仕組みに近づきます。

ただし、資料を整える作業や検索方法の設定、導入後の見直しまでを自社だけで進めるには、専門的な知識や経験が必要です。

• 自社のデータをどのように整え、どの方法で導入すればよいかわからない
• 機密情報を外部に出さず、安全にLLMを使いたい

このようなお悩みがある場合は、リベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、社内資料をLLMが使える形に整えるところから支援しています。データの見直しや文書の分け方、検索方法の設定、利用できる人を制限する仕組みなどを、業務に合わせて組み立てます。

機密性の高い情報を扱う場合は、社内の環境で使えるローカルLLMや、外部サービスへデータを送信しない構成のローカルRAGの構築にも対応しています。

また、導入して終わりではなく、実際の回答を確認しながら、使いやすさや正しさを見直していく運用も支援します。現場で使い続けられる仕組みを作りたい方は、以下のリンクからお問い合わせください。

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