必要に応じて"情報の引き出し方"を書き直すAIエージェント「Agentic RAG」とは何か？
「同じ質問をしても、その場に応じて必要な資料を取り寄せ、さらに回答を最適化してくれる――。そんな“頭の回転が速い秘書”のようなAIが存在するとしたらどうでしょう？」
いま注目を集めているのが、Agentic RAG（エージェント機能を備えた RAG：Retrieval-Augmented Generation）という手法です。ここでは、従来の RAG（Traditional RAG）との違いや、今後起こりうる変化について、なるべくわかりやすく解説していきます。
1. そもそも RAGとは？
RAG とは、「外部の知識を活用しながら自然言語生成を行う仕組み」 のことです。ベクターデータベースなどに事前に文章を格納し、それを LLM（Large Language Model）による生成に取り込むことで、高度な質問応答を可能にします。
Traditional RAG：一度の問い合わせで完結する流れ。従来のRAG
追加ドキュメントをあらかじめベクターデータベースに格納
まず外部ドキュメントを Embedding Model でベクトル化し、Vector DB に登録します。
ユーザクエリをベクトル化して類似検索
ユーザからのクエリも同じ Embedding Model でベクトル化し、関連性の高い文章を検索します。
LLM に関連ドキュメントを与え回答生成
検索で得られた関連文書を LLM に渡して回答を生成し、ユーザに返します。
このように、Traditional RAG は「クエリ → 検索 → 回答」という一度の流れでほぼ完結し、追加の試行や判断は行いません。
2. Agentic RAG が生まれた背景
近年、LLM 同士が対話的にアシストし合ったり、外部ツールを使って情報収集するシナリオが注目されています。そこで登場したのが、「エージェントとしての LLM」 の役割を取り入れた Agentic RAG です。
Agentic RAG では、LLM が “自分が何をやりたいか” を考えながら、必要に応じて追加の情報を取得しにいきます。これによって、一度のやりとりで完結しない複雑な質問にもより的確に答えられるようになるのです。
3. Agentic RAG の仕組みと特徴
Agentic RAG では検索の前段階や回答のチェック段階が増え、よりインタラクティブで柔軟なフローを持ちます。
クエリのリライト（Rewrite）
初期クエリをそのまま使わず、LLM Agent（エージェント）が “より検索しやすい” クエリに書き換えます。これは、クエリが曖昧な場合や、多義的な場合に特に有効です。
必要に応じた追加情報の探索
「今の情報では不十分？」と判断すれば、外部ツールやベクターデータベース、API、さらにはインターネットから追加情報を取りに行きます。
取得した文脈を再度 LLM に提示
新たに取得したドキュメントや検索結果を、アップデートしたクエリとともに LLM に渡して回答を生成させます。
回答の妥当性や関連性を再チェック
返ってきた回答が不十分か、あるいは文脈とずれていると感じた場合は、再度クエリを修正して検索をやり直します。
これによって、“ユーザの質問” → “クエリを書き換え” → “データ取得” → “回答生成” → “回答のチェック” という複数回にわたるプロセスが、半自動的・自動的に繰り返されるわけです。
4. なぜ「検索の前段階」が増えるのか？
Traditional RAG では、ユーザのクエリがそのまま検索のトリガーとなります。しかし、クエリが不十分だったり曖昧だったりすると、検索結果も最適化できません。
クエリを事前に最適化
Agentic RAG なら、LLM Agent が「こういう形で聞いたほうがいい」と判断してクエリを書き直し、検索をより正確に行えます。追加の検索やツールの利用が可能
一度のやり取りにとどまらず、「今回の回答にはまだ情報が足りないのでは？」とエージェント自体が疑問を持ち、さらに詳しい情報を探しにいきます。
結果として、“検索の前段階” にクエリの書き換えや情報の不足判断などが入るため、従来の RAG より手順は複雑化しますが、回答の精度や柔軟性が大きく向上するのです。
5. Agentic RAG がもたらす変化
(1) より複雑な課題への対応
Agentic RAG は従来の単発検索では難しかった、いわゆる「段階的に問題を解いていく」ような課題に強みがあります。
(2) 自動化・省力化への道
エージェントが自分でクエリを見直し、回答を再評価するため、最終的には人間のレビューの負担が軽減されます。
特にビジネスシーンでは、大量のドキュメントを扱う場面で効率化が期待できます。
(3) ツール連携の可能性
外部APIやデータベースだけでなく、インターネット上の最新情報を取得するような仕組みとも連携が進むことで、リアルタイムな情報収集が可能になります。
(4) モデルの思考プロセスが「見えやすくなる」？
「なぜこの回答に至ったのか？」というプロセスを対話ログとして可視化しやすくなります。人間が追跡可能な形でステップを踏むため、LLM の“ブラックボックス”感が多少緩和される可能性があります。
6. まとめと展望
Traditional RAG と Agentic RAG の住み分け
Traditional RAG
1回の問い合わせで十分な場合
クエリが明確で、単純な類似検索だけで答えが得られる場合
Agentic RAG
クエリが曖昧または高度な場合
エージェントが複数回のやり取りを行い、追加情報を統合する必要がある場合
今後の発展に期待
Agentic RAG はまだ黎明期といえますが、外部ツールとの連携や自動意思決定の仕組みが進化すれば、さらに多様な業務領域に適用できるようになるでしょう。特に、研究やビジネス戦略の立案、QAシステムなどにおいて、大きな効率化とイノベーションをもたらす可能性があります。