用語集｜RAG（ラグ）
公開日：2026.10.01
英：Retrieval-Augmented Generation
クラウドコンピューティング ネットワーク セキュリティ データ分析
RAG（検索拡張生成）とは？概要と仕組み
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、大規模言語モデル（LLM）による文章生成に、外部データベースからの「情報の検索（Retrieval）」を組み合わせる技術です。
AIモデルが事前に学習していない最新情報や、社内の非公開データに基づいて回答を生成できるため、AIが事実に基づかないもっともらしい嘘をつく現象（ハルシネーション）を抑止し、回答の精度と信頼性を劇的に向上させます。膨大なコストをかけてAIモデル自体を再学習（ファインチューニング）させることなく自社専用のAI環境を構築できるため、ビジネス現場におけるAI活用の事実上の標準アプローチとなっています。
【通常のLLMとRAGの違い】
| 比較項目 | 通常のLLM（生成AI） | RAG（検索拡張生成） |
|---|---|---|
| 情報源 | モデルが事前学習した過去のデータのみ | 事前学習データ ＋ 外部の最新情報や社内の非公開データ |
| ハルシネーション | 発生しやすい（学習データにない情報を推測で捏造するリスクがある） | 大幅に抑止可能（検索で取得した「事実」を根拠に回答を生成するため） |
| 企業利用 | 一般的な文章作成やアイデア出しには適するが、自社独自の業務対応は困難 | ファインチューニング不要で高精度な自社専用AIを構築できる、ビジネス利用の標準手法 |
企業利用における課題と「データ主権」の重要性
RAGの最大の価値は、「社内の機密データ（顧客情報、独自技術、社内マニュアルなど）」をAIと安全に連携させ、業務効率化を図れる点にあります。
しかし、これらの機密データを外資系メガクラウドのパブリックなAIサービスに連携させる場合、データが海外のサーバーへ転送されたり、海外の法令（ガバメントアクセス等）による開示リスクに晒されたりする懸念が生じます。そのため、機密性の高いデータをRAGで本格的に活用するには、データを国外に出さず、日本の法令のみが適用される国内環境（ソブリンクラウド）内にセキュアなAIインフラを構築することが、コンプライアンス上の必須要件となりつつあります。
■ 安全なRAG環境を支えるIDCフロンティアのソブリンクラウド
IDCフロンティアは、堅牢な国内データセンターでの自社運用により、日本の法令のみが適用される安全な「ソブリンクラウド」環境を提供しています。
政府基準「ISMAP」をクリアした高度なセキュリティ体制を標準としており、企業の機密データを海外の司法管轄下に置くことなく、「データ主権」を維持したまま、安全に自社専用のRAG環境を構築・運用することが可能です。
当社のISMAP登録状況や各種認証については、「IDCフロンティアについて：認証・評価」をご覧ください。
また、AIの学習や推論に必要な強力な計算リソース（GPU環境など）を提供するとともに、社内の既存オンプレミス環境や他社の外資系クラウドとも閉域網でシームレスに接続し、適材適所でシステムを使い分ける柔軟なネットワーク環境も備えています。
IDCフロンティアは、あらゆる規模のビジネスを支える確かなセキュリティと、ベンダーに縛られない自由な連携を両立し、日本の法令下でお客さまのビジネス革新を支えるデジタルインフラを提供します。
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