LLMとは？RAGとは？生成AIの仕組みをもう一歩詳しく解説

LLM（大規模言語モデル）とは、ChatGPTやGemini、Claudeといったチャット型の生成AIの中核となっている技術のことです。大量の文章データから言葉の使われ方を学習し、質問に対して自然な文章で応答できるようにしたものがLLMです。一方RAG（検索拡張生成）は、LLMが答える前に、関連する情報を外部から検索して参照させる仕組みのことです。「LLMという頭脳に、最新の資料を持たせてから答えさせる」とイメージすると分かりやすくなります。

なぜこの2つを理解しておくと役立つのか

生成AIサービスのニュースや製品説明では、「最新のLLMを採用」「RAGにより回答精度が向上」といった表現がよく登場します。この2つの言葉の意味を知っておくと、生成AIサービスの違いや進化のポイントを理解しやすくなります。特に業務で生成AIの導入を検討する場合、「自社の資料をもとに正確に回答してほしい」というニーズは、RAGの仕組みと深く関わってきます。

基本知識：LLM（大規模言語モデル）とは

総務省の情報通信白書でも、LLMの開発をめぐる動向が取り上げられており、GoogleやMicrosoftなどの大手テクノロジー企業が開発を主導していることが紹介されています。LLMは、インターネット上の膨大な文章などを学習データとして使い、「ある言葉の次に、どんな言葉が続くと自然か」というパターンを学習しています。この仕組みにより、質問に対して人間が書いたような自然な文章で応答できるようになっています。

ただし、LLMは学習した時点までの情報をもとにしているため、学習データに含まれていない最新の出来事や、企業固有の内部情報については、正確に答えられないことがあります。また、総務省の白書でも指摘されているように、学習データの偏りや著作権に関する課題も、LLMを利用する上で認識しておくべき点です。

基本知識：RAG（検索拡張生成）とは

RAGは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、LLMが回答を作る前に、関連する情報を外部のデータ（Webページや社内文書など）から検索し、その内容を踏まえて回答を生成する仕組みです。

先ほど触れたように、LLM単体では学習データにない情報を正確に答えられないという弱点があります。RAGを組み合わせることで、次のようなことが可能になります。

社内の最新資料やマニュアルの内容にもとづいた回答
学習データの時点より後に起きた出来事についての回答
出典となった情報源を示しながらの回答

例えば、企業が「自社の就業規則について質問に答えてくれるAIチャットボット」を作りたい場合、LLM単体では就業規則の内容を知らないため答えられませんが、RAGの仕組みを使って就業規則の文書を検索対象に組み込むことで、その内容にもとづいた回答ができるようになります。

具体例：LLMとRAGの違いをイメージする

項目	LLM単体	RAGを組み合わせた場合
得意なこと	一般的な知識にもとづく自然な文章生成	特定の資料・最新情報にもとづいた回答
弱点	学習データにない情報には答えられない、事実と異なる内容を生成することがある	検索対象のデータの質に回答の正確さが左右される
身近な例え	幅広い知識を持つ物知りな人	その人に、必要な資料を渡してから質問する状況

覚えておきたい関連用語

LLM・RAG以外にも、生成AIのニュースでよく見かける関連用語があります。あわせて知っておくと、より理解が深まります。

ファインチューニング：すでに学習済みのLLMに、特定の目的向けの追加データを学習させて、特定の分野に強くする調整のこと
プロンプト：LLMへの指示文のこと。RAGを使う場合も、最終的にAIへ何を聞くかというプロンプトの工夫は引き続き重要です
ハルシネーション：LLMが事実と異なる内容を、もっともらしく生成してしまう現象。RAGはこれを減らす効果が期待されますが、完全にはなくなりません

注意点

LLMもRAGも、回答の正確さを100%保証する技術ではありません。RAGを使っていても、検索対象のデータが古かったり誤っていたりすれば、回答も不正確になります。
「RAGを使っているから絶対に正確」と過信せず、重要な情報は元の資料や公式情報にあたって確認する習慣が大切です。
LLMやRAGといった技術用語は、AIサービスの提供者によって呼び方や実装方法が異なる場合があります。製品ごとの詳細は、各サービスの公式ドキュメントで確認することをおすすめします。

よくある質問

Q. ChatGPTやGeminiは、RAGを使っているのですか。

A. 各サービスの具体的な内部の仕組みは、2026年9月時点で確認できた公式情報の範囲では詳細が公開されていない部分もあります。ただし、Web検索と連携して最新情報を回答に反映する機能は、多くの主要なチャットAIで提供されています。

Q. RAGを使えば、AIが嘘をつくことはなくなりますか。

A. RAGは正確性を高める仕組みですが、完全になくすものではありません。検索対象のデータそのものが誤っていたり、AIが情報をうまく要約できなかったりする可能性は残ります。

Q. LLMやRAGを理解していないと生成AIを使えませんか。

A. いいえ、日常的にChatGPTなどを使うだけであれば、これらの仕組みを知らなくても問題ありません。ただし、業務でのAI導入を検討する立場にある場合は、これらの用語を理解しておくと、サービス選定や社内での説明がしやすくなります。

まとめ

LLMは生成AIの中核となる「言葉を扱う頭脳」であり、RAGはその頭脳に最新の資料や社内情報を持たせて、より正確な回答を引き出すための仕組みです。この2つの関係を理解しておくと、生成AIサービスのニュースや製品説明の意味がつかみやすくなり、業務での活用を検討する際の判断材料にもなります。

次に取るべき行動

普段使っている生成AIサービスの公式ヘルプやドキュメントを開き、「Web検索との連携」や「社内データとの連携」といった機能がRAGの考え方にもとづいていないか、探してみましょう。