AIが単なる情報検索にとどまらず、分析・判断・意思決定支援 といった実業務に深く関与するようになるにつれ、従来型RAGの 固定的な処理フローや推論能力の限界 が次第に顕在化しています。複雑な問い合わせや曖昧な業務要件に対しては、十分な精度や柔軟性を確保できないケースも少なくありません。
こうした背景から注目されているのが、Agentic RAG です。Agentic RAGは、従来のRAGに AIエージェント（Agent） の概念を組み合わせることで、情報取得・判断・再評価を自律的に行えるようにした次世代アーキテクチャです。これにより、AIは単なる検索補助を超え、業務支援や意思決定を担う実用的なAIシステム へと進化します。
本記事では、以下のポイントを中心に、Agentic RAGの全体像をわかりやすく解説します。
- 従来型RAGが抱える課題
- Agentic RAGとは何か、その基本的な考え方
- Agentic RAGと標準RAGの違い
- アーキテクチャと主要プラットフォーム
- 企業における具体的な活用ユースケースと導入時の注意点
従来型RAGが抱える課題
Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、外部データを参照しながら回答を生成する仕組みとして、生成AIの実用性を高めてきました。FAQ対応やマニュアル検索など、比較的単純なユースケースでは、従来型RAGでも十分な成果を得ることができます。
一方で、企業の実業務にAIを本格導入する段階では、こうした前提条件が通用しないケースも多く、従来型RAGの限界が顕在化します。
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固定的な処理パイプラインによる柔軟性の欠如
従来型RAGは「質問 → 検索 → 回答生成」という固定的な処理フローを前提としています。そのため、検索結果が不十分であっても、途中で検索戦略を見直したり、追加の情報取得を行ったりすることができません。
この構造では、質問内容や業務文脈に応じた動的な判断が難しく、回答品質が検索結果に大きく依存してしまいます。
複雑な問い合わせやマルチステップ推論への非対応
企業業務では、複数の資料を横断した情報整理や、条件を踏まえた段階的な判断が求められる場面が多く存在します。しかし、従来型RAGはこうしたマルチステップ推論を前提として設計されていません。
その結果、複雑な質問に対しては情報の取りこぼしや文脈の欠落が発生しやすく、実用レベルの回答を得ることが難しくなります。
回答品質を自己評価できない構造的な問題
従来型RAGには、生成した回答が「十分かどうか」「追加情報が必要か」を判断する仕組みがありません。一見自然な文章であっても、重要な情報が欠落している可能性があります。
業務用途では、このような不完全な回答が積み重なることで、AIシステム全体への信頼性低下につながる恐れがあります。
企業データ特有の複雑さへの対応不足
社内データは、PDFやドキュメント、Wiki、メールなど多様な形式で分散しており、業界固有の用語や暗黙知も含まれています。従来型RAGでは、こうした非構造化データや業務文脈を柔軟に解釈することが難しく、個別対応が増えがちです。
結果として、システム設計が属人的になり、再現性や拡張性の確保が課題となります。
運用・スケーラビリティの観点での課題
ユースケースが増えるにつれて、プロンプトや検索ルールが複雑化し、運用・保守コストが増大します。従来型RAGでは、長期的なスケーラビリティを前提とした設計が難しく、AI活用の拡大を阻害する要因となることも少なくありません。
これらの課題を背景に、より柔軟かつ自律的に情報取得と推論を行う新たなアプローチとして、「Agentic RAG」が注目されています。従来型RAGの制約を超え、実業務に耐えうるAIシステムを実現するための進化形として位置付けられています。
Agentic RAGとは？
Agentic RAGとは、従来のRetrieval-Augmented Generation（RAG）に AIエージェント（Agent） の概念を組み込み、情報取得と推論のプロセスをより自律的かつ柔軟に制御できるようにしたアプローチです。
従来型RAGが固定的な処理フローに基づいて動作するのに対し、Agentic RAGでは、AIエージェントが中心となり、「どのように情報を探すべきか」「追加の情報が必要か」「回答として十分か」といった判断を行います。
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「Agentic（エージェント型）」が意味するもの
Agentic RAGにおける「Agentic」とは、単に検索結果を利用するだけでなく、目的達成に向けて自律的に行動する能力を持つことを指します。
具体的には、AIエージェントは以下のような役割を担います。
- 質問内容を理解し、必要に応じてクエリを再構成する
- 検索結果を評価し、追加検索や別の情報源を選択する
- 複数のステップに分けて情報を収集・整理する
- 生成した回答の妥当性を確認し、改善を試みる
これにより、従来型RAGでは難しかった 動的な意思決定 や 段階的な推論 が可能になります。
Agentic RAGと標準RAGの違い
Agentic RAGは、従来のRAGをベースにしながら、AIエージェントによる判断・制御の仕組みを取り入れた新しいアプローチです。以下では、標準RAGとAgentic RAGを複数の観点から比較し、それぞれの特徴と適した利用シーンを整理します。
| 比較項目 | 標準RAG | Agentic RAG |
|---|---|---|
| 基本的な考え方 | 検索結果をもとに回答を生成する補助的な仕組み | AIエージェントが目的達成に向けて処理全体を制御 |
| 処理フロー | 検索 → 生成の固定的なパイプライン | 状況に応じて動的に変化するマルチステップフロー |
| クエリの扱い | 入力されたクエリをそのまま使用するケースが多い | クエリを分解・再構成し、段階的に検索を実行 |
| コンテキスト理解 | 取得した文書内の情報に限定される | 複数データソースや外部ツールを統合して文脈を把握 |
| 応答生成の仕組み | 一度の検索結果をもとに回答を生成 | 回答を評価し、不十分な場合は再検索・再生成を実施 |
| 推論能力 | 単発的な推論が中心 | マルチステップ推論による複雑な判断が可能 |
| 柔軟性 | 処理内容の変更が難しい | 実行中に戦略や手順を柔軟に調整可能 |
| 学習・改善 | データ更新やモデル変更に依存 | フィードバックを活用して継続的に最適化 |
| 適した用途 | FAQ、簡易検索、社内文書QA | 業務支援、調査・分析、意思決定支援 |
Agentic RAGのアーキテクチャ
以下では、Agentic RAGを構成する主要なコンポーネントについて解説します。
Agentレイヤー：タスク理解と計画立案（Agent Layer）
Agentic RAGのアーキテクチャにおいて中心的な役割を担うのが AIエージェント（Agent） です。
ユーザーからのリクエストを受け取ると、Agentは即座に回答生成を行うのではなく、まず以下のような判断を行います。
- 質問の本質的な目的を分析する
（情報検索、比較、分析、意思決定支援など） - 必要となるデータの種類や範囲を特定する
- 単一または複数ステップからなる処理計画を立案する
この仕組みにより、単純なQ&Aにとどまらず、複雑・曖昧・業務寄りのリクエスト に対しても柔軟に対応できるようになります。
柔軟な検索制御（Adaptive Retrieval）
従来型RAGでは、あらかじめ定義された固定的な検索戦略が用いられることが一般的でした。
一方、Agentic RAGでは、AIエージェントが検索プロセスを主体的に制御します。
具体的には、以下のような処理が可能です。
- 検索クエリの生成および動的な再調整
- 単一または複数のデータソースの選択
（ベクトルデータベース、社内文書、API、外部システムなど） - 必要に応じた複数回の検索実行
これにより、質問の文脈や難易度に応じて検索方法を最適化でき、入力情報の網羅性と正確性が大幅に向上 します。
コンテキスト評価とフィードバックループ
Agentic RAGの重要な特徴の一つが、取得した情報の品質を自己評価できる点 です。
AIエージェントは次の観点からコンテキストを検証します。
- 現在の情報で質問に十分に答えられるか
- 内容が当初の目的や意図と一致しているか
- 追加情報の取得や検索方針の変更が必要かどうか
不十分と判断された場合、エージェントは フィードバックループ を起動し、再検索や計画の修正を行います。
この仕組みにより、誤回答や文脈不足、いわゆる ハルシネーション（hallucination） の発生を大幅に抑制できます。
生成レイヤー（LLM Generation Layer）
エージェントが適切なコンテキストを確認した後、大規模言語モデル（LLM） が最終的な回答生成を担当します。
Agentic RAGにおけるLLMは、単独で動作するのではなく、以下を前提に出力を生成します。
- 選別・評価済みの信頼性の高いコンテキスト
- エージェントが定めた回答方針
- ステップごとに整理された構造化情報
その結果、生成される回答は 情報の正確性だけでなく、論理性や実務適合性にも優れたもの となります。
Agentic RAGアーキテクチャの特長
Agentic RAGのアーキテクチャ全体には、以下のような強みがあります。
- 固定フローに依存しない柔軟な処理設計
- マルチステップ推論による複雑な課題への対応力
- 業務AI、社内アシスタント、意思決定支援システムへの高い適合性
- 企業ごとの要件に応じた拡張・カスタマイズの容易さ
こうした特性から、Agentic RAGは 実運用に耐えうる、信頼性の高いAIアプリケーションを構築するための重要なアプローチ として注目されています。
Agentic RAGを支える主要プラットフォーム
AIエージェント／オーケストレーション基盤
Agentic RAGの中核となるのが、AIエージェントを制御・実行するオーケストレーションフレームワークです。
これらの基盤は、エージェントに以下のような役割を担わせることを可能にします。
- ユーザーの意図や目的の解析
- 複数ステップに分かれた処理計画の立案
- 追加検索やツール利用の判断
- フィードバックループや状態管理の制御
代表的なフレームワークとしては、LangChain / LangGraph、LlamaIndex、AutoGen などが挙げられます。
これらを利用することで、従来の静的なRAGから、自律的に判断・行動するAgentic RAGへの発展が可能になります。
知識検索基盤・ベクトルデータベース
Agentic RAGでは、エージェントが状況に応じて検索戦略を変更するため、柔軟な検索が可能な知識基盤が求められます。
主な要件は以下の通りです。
- ベクトル検索とキーワード検索の併用
- メタデータや条件によるフィルタリング
- 複数回の検索実行への対応
代表的なベクトルデータベースには、Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant などがあります。
エージェントが検索条件を動的に調整できることで、入力コンテキストの網羅性と精度が向上します。
大規模言語モデル（LLM）基盤
Agentic RAGにおけるLLMは、単なる文章生成エンジンではなく、エージェントの判断を実行する推論エンジンとして機能します。
重要な要件としては、
- Tool Calling / Function Callingへの対応
- 十分なコンテキスト長
- 安定した多段推論能力
が挙げられます。
代表的な選択肢には、OpenAI GPTシリーズ、Claude、LlamaやMistralなどのオープンソースLLMがあります。
Agentが選別したコンテキストのみを入力として利用することで、ハルシネーションの抑制と回答品質の向上が期待できます。
業務システム・外部ツール連携基盤
Agentic RAGの大きな特徴は、業務システムや外部ツールと直接連携できる点にあります。
これにより、静的な文書検索にとどまらず、実務に即したAI活用が可能になります。
連携対象の例：
- 社内データベース（SQL / NoSQL）
- ERP・CRMなどの基幹システム
- 外部APIや業務アプリケーション
エージェントは、タスク内容に応じて適切なツールを選択・実行し、より実用的なアウトプットを生成します。
運用・デプロイ基盤（MLOps / AIOps）
企業環境でAgentic RAGを安定運用するためには、運用・監視・セキュリティを支える基盤が不可欠です。
主な役割は以下の通りです。
- ワークフロー管理とスケーラビリティ確保
- ログ収集・品質評価・モニタリング
- アクセス制御やデータ保護
Kubernetesや主要クラウドのAI基盤を活用することで、PoCに留まらない本番運用可能なAgentic RAGを構築できます。
Agentic RAGの活用ユースケース
社内ナレッジ検索・業務アシスタント
Agentic RAGは、社内ドキュメントや業務システムを横断的に活用するAIアシスタントとして効果を発揮します。
具体的な活用例：
- 社内規程、マニュアル、議事録の検索と要約
- 複数部署にまたがる情報の統合
- 曖昧な質問に対する追加検索・確認
AIエージェントが情報の不足や曖昧さを判断し、再検索や質問の言い換えを行うため、従来型RAGに比べて実務で使える回答精度が向上します。
カスタマーサポート・FAQ高度化
カスタマーサポート領域では、Agentic RAGにより問い合わせ内容に応じた柔軟な対応が可能になります。
主なユースケース：
- 問い合わせ内容の意図分類
- 製品仕様、契約条件、過去対応履歴の統合参照
- 追加情報が必要な場合の段階的な情報取得
単純なFAQ応答にとどまらず、状況に応じて情報を補完しながら回答するため、一次対応の自動化率向上と品質の安定化に寄与します。
業務分析・意思決定支援
Agentic RAGは、経営・業務判断を支援するAIとしても活用されています。
具体例：
- 複数レポートやデータソースの要点整理
- 過去データと最新情報を組み合わせた分析
- 前提条件や制約を考慮した回答生成
AIエージェントが分析の目的を理解し、必要な情報を段階的に収集することで、単なる要約ではなく意思決定に使える情報提供が可能になります。
技術調査・リサーチ業務の自動化
エンジニアや研究部門では、Agentic RAGを技術調査・情報収集の自動化ツールとして活用できます。
代表的な活用例：
- 技術仕様、論文、公式ドキュメントの横断調査
- 情報の信頼性評価と整理
- 調査結果の構造化された要約
マルチステップで調査を進められるため、人手による調査負荷を大幅に削減できます。
業務フロー自動化・オペレーション支援
Agentic RAGは、外部ツールや業務システムと連携することで、業務フローの一部を自動化するAIエージェントとしても機能します。
具体例：
- 業務手順の確認と次アクションの提案
- システム操作手順のガイド
- 例外対応時の情報補完と判断支援
これにより、定型業務だけでなく、判断を伴う半自動業務にもAIを適用できます。
Agentic RAG導入時の注意点と課題
Agentic RAGは高い柔軟性と実用性を備えたアーキテクチャですが、導入にあたっては従来型RAGとは異なる設計・運用上の課題も存在します。
ここでは、企業がAgentic RAGを導入する際に注意すべき主なポイントを整理します。
システム設計の複雑化
Agentic RAGでは、AIエージェントによる判断、複数回の検索、条件分岐、ループ処理などが組み込まれるため、
システム全体の構成が複雑になりやすいという課題があります。
特に注意すべき点：
- エージェントの役割や責任範囲が不明確になると挙動が不安定になる
- ワークフローが増えるほどデバッグや保守が難しくなる
- PoC段階の構成をそのまま本番に持ち込むと運用負荷が高くなる
そのため、初期段階では シンプルな構成から段階的に拡張する設計 が重要です。
コスト管理とパフォーマンスの最適化
Agentic RAGは、
- 複数回の検索
- LLMの反復呼び出し
- 外部ツールやAPI連携
を伴うため、推論コストやレスポンス時間が増加しやすい傾向があります。
対策としては：
- 検索回数やループ条件の上限設定
- キャッシュの活用
- タスクに応じたLLMモデルの使い分け
などを考慮し、コストと性能のバランスを取った設計が求められます。
出力品質と制御の難しさ
Agentic RAGでは、AIエージェントが自律的に判断・行動するため、出力の一貫性や制御性が課題になる場合があります。
具体的には：
- 意図しないツール呼び出し
- 不要な再検索による冗長な処理
- 回答の表現やトーンのばらつき
これを防ぐためには、
- 明確なプロンプト設計
- エージェントの行動制約ルール
- 出力評価や検証ステップの導入
が重要となります。
データセキュリティとアクセス制御
Agentic RAGは社内データや業務システムと深く連携するケースが多く、データセキュリティと権限管理が非常に重要です。
注意点：
- エージェントが参照可能なデータ範囲の制御
- 個人情報や機密情報の取り扱い
- 外部APIやクラウドLLM利用時のデータ送信リスク
企業利用においては、オンプレミスやプライベート環境でのLLM運用、ログ管理や監査体制の整備も検討すべきポイントです。
運用・改善体制の構築
Agentic RAGは一度構築して終わりではなく、継続的なチューニングと改善が前提となるシステムです。
運用面での課題：
- エージェントの挙動変化の監視
- 回答品質の評価指標設計
- 業務要件変更への対応
そのため、AI・業務・システムの各観点を理解したチームによる運用・改善プロセスの確立が不可欠です。
まとめ
Agentic RAGは、従来型RAGが抱えてきた柔軟性の欠如、マルチステップ推論への対応不足、回答品質の不安定さ といった課題を解消し、実業務での利用に耐えうるAI活用を実現するための次世代アプローチ として位置付けられています。
AIエージェントが中心となり、情報の取得、判断、再評価を自律的に行うことで、Agentic RAGは単なる検索補助にとどまらず、業務支援、分析、意思決定を支える実践的なAIシステム として機能します。
一方で、Agentic RAGはすべての課題を自動的に解決する万能な仕組みではありません。エージェントによる動的な制御を取り入れることで、システム構成の複雑化やコスト管理、パフォーマンス最適化 といった新たな検討事項が生じます。
また、出力内容の一貫性を保つための制御設計や、企業データを扱ううえで不可欠な セキュリティおよび権限管理、さらに 継続的な運用・改善体制の構築 も重要なポイントとなります。
そのため、Agentic RAGの導入において本質的に求められるのは、「最新技術を導入すること」そのものではなく、自社の業務特性や目的に適した形で、設計・運用できるかという視点 です。
Relipaは、AI・Web3・データ活用分野において9年以上にわたる開発実績 を有し、生成AI、RAG、AIエージェントをはじめとした 実運用を前提とするAIシステムの設計・開発・運用支援 を、数多くの企業様に提供してまいりました。
単なるPoCに留まらず、業務プロセスに定着し、継続的に価値を生み出すAI活用 を実現するためには、
技術理解と業務理解の両立、そして将来を見据えたアーキテクチャ設計が不可欠です。「Agentic RAGの導入を検討しているが、設計の方向性に迷っている」
「検証段階から本番運用へスムーズに移行したい」そのような課題をお持ちでしたら、要件整理からアーキテクチャ設計、導入、運用・改善まで一貫して伴走できるRelipa にぜひご相談ください。
貴社の業務に真にフィットする 実践的なAgentic RAG活用 をご提案いたします。
