Agentic RAG

Agentic RAGとは

Agentic RAG（エージェンティック・ラグ）は、社内マニュアルなどをAIに読ませる従来の「RAG技術」に、「自律的な思考（Agent）」を組み合わせた次世代の検索手法です。

従来のRAGとの決定的な違い

• 従来のRAG: 質問を「1回」だけデータベースで検索し、出てきた情報をそのまま要約して答える。複雑な質問（例：「昨年のA社とB社の売上の違いと、それぞれの課題は？」）には、1回の検索では情報が足りず答えられないことがありました。
• Agentic RAG: AI自身が「この質問に答えるためには、まずA社の売上を検索し、次にB社のレポートを探し、足りなければもう一度別のDBを検索しよう」と、自律的に何度も検索や検証を繰り返し、完全な答えを作ってから人間に返します。これにより、実務におけるAIの回答精度が劇的に向上します。

意思決定プロセスへの統合とメリット

複雑な社内データベースや複数の市場レポートをまたいで「自律的に深掘り検索と推論」を行うため、「この市場に参入すべきか？」といった人間の戦略的判断に必要な材料を高精度で提供します。膨大な資料の確認漏れや検索能力の属人化を防ぎ、経営層やアナリストの意思決定を支援する中核システムとして非常に高いビジネス価値を生み出しています。