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文系でもわかる！RIGとRAGの違いをわかりやすく解説

LeN｜文系AIアドバイザー

AI技術が進化する中で、「RIG」と「RAG」という言葉を耳にする機会が増えてきました。特にAIが文章を生成する分野では、この二つの技術がどのように使われるのかが注目されています。しかし、名前が似ているせいで、「結局、何が違うの？」と混乱してしまう方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、RIGとRAGの違いを文系の方でも直感的に理解できるように、身近な比喩を交えながら解説していきます。AIの専門用語を極力避け、分かりやすくまとめましたので、ぜひ最後まで読んでみてください！

1. そもそもRIGとRAGとは？

まず、それぞれの言葉の意味を簡単に説明します。

  • RIG（Retrieval-Integrated Generation）
    → 「検索を組み込んだ生成」
    検索（Retrieval）と生成（Generation）を一体化した仕組みで、検索した情報をそのまま活用しながら文章を作る。

  • RAG（Retrieval-Augmented Generation）
    → 「検索で補強された生成」
    検索（Retrieval）によって取得した情報を参考にしつつ、AIが文章を生成する。

この説明だけではピンとこないかもしれません。そこで、比喩を使ってより具体的にイメージしてみましょう。

2. RIGとRAGの違いを料理で例えると？

AIの文章生成を料理にたとえてみましょう。

RIGは「レシピ通りに作るシェフ」

RIGは、あらかじめ検索して得た情報をそのまま活用するのが特徴です。これは、レシピを見て忠実に料理を作るシェフに例えることができます。

例えば、「フレンチトーストの作り方」を調べたとします。
RIGを使う場合、AIは検索したレシピの手順通りに料理を作ります。

📖 RIGの特徴（レシピ通りに作るシェフ）

  • レシピ（検索情報）をそのまま使うので、間違いが少ない。

  • 正確な再現が求められる場面に向いている（例：医学・法律）。

  • ただし、レシピにないアレンジはしづらい。

RAGは「レシピを参考にアレンジするシェフ」

一方で、RAGは検索した情報を参考にしつつ、AIが独自の解釈を加えて文章を作ります。これは、レシピを見ながら自分流にアレンジするシェフに例えることができます。

例えば、「フレンチトーストの作り方」を検索したとしても、RAGはそれをそのままコピーするのではなく、「バニラエッセンスを足したらどうだろう？」とか「食パンじゃなくてクロワッサンを使ったら？」といったアレンジを加えます。

📖 RAGの特徴（レシピをアレンジするシェフ）

  • 検索した情報を参考にしつつ、新しいアイデアを加えて文章を作る。

  • 創造性が求められる場面に向いている（例：チャットボット・記事作成）。

  • ただし、検索情報と異なることを言う可能性がある。

3. RIGとRAGの仕組みの違い

料理の例えを理解した上で、次に「レポート作成」の具体的な場面で違いを見てみましょう。

RIG（検索を組み込んだ生成）の場合

📖 例：課題レポートを書くときに、資料の文章を直接使ってレポートを作成する

  • 先生から「AIの未来についてレポートを書いて」と言われたとします。

  • ネットや図書館で関連資料を探し、その内容をそのまま活用してレポートを作ります。

  • つまり、検索で見つけた情報を大きく反映しながらレポートを作るのがRIGです。

📝 ポイント ✔ 正確な情報をそのまま活用できる
✔ 信頼性の高いデータを基に文章を作れる
✔ ただし、文章の独自性や表現の柔軟さは低め

RAG（検索で補強された生成）の場合

📖 例：課題レポートを書くときに、資料を参考にしつつ、自分の言葉でまとめて書く

  • 同じく「AIの未来」についてのレポートを書く場合、

  • まず資料を検索し、その情報を自分の解釈で要約・整理しながらレポートを作成します。

  • つまり、検索した情報を参考にしながらも、最終的な文章の生成はAIが主導するのがRAGです。

📝 ポイント ✔ 柔軟な表現が可能
✔ 文脈に応じた文章を生成できる
✔ ただし、検索情報と異なる内容を生成する可能性がある

4. RIGとRAGの活用例

では、RIGとRAGは実際にどのように使われるのでしょうか？

項目 RIG（検索を組み込んだ生成） RAG（検索で補強された生成） 検索の使い方 取得した情報を直接利用する 取得した情報を補助的に使う 応用例 - ニュース記事の自動生成- 法律文書の自動作成 - チャットボットの回答精度向上- FAQの自動応答 メリット - 正確な情報を提供しやすい- 事実に基づいた文章生成が可能 - 柔軟な文章生成ができる- AIの表現力が活かせる デメリット - 取得した情報に依存しすぎると独自性が薄くなる- 文章の自然さが損なわれることがある - 参照した情報の正確性をチェックする必要がある

5. どちらが優れているの？

どちらが優れているかは用途によります。

  • 正確性を重視するならRIG
    → 医療や法律のような分野では、事実をそのまま伝えることが重要。RIGは検索した内容を直接反映するため、誤った情報を生成しにくい。

  • 柔軟性や文章の自然さを重視するならRAG
    → カスタマーサポートのチャットボットでは、検索した内容を参考にしながら自然な会話を生成する必要がある。RAGなら、AIが文脈に合った回答を柔軟に作れる。

6. まとめ

✔ RIG → 「レシピ通りに作るシェフ」
✔ RAG → 「レシピを参考にアレンジするシェフ」

適切な場面で適切な技術を選ぶことが、AI活用の鍵となります！

余談ですが本日のトップ画像は　ImageFXで作成しました。
なんかアメリカンだな～

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