LLMとRAGの違いとは？　生成AI初心者向けにわかりやすく解説

更新日：2026.08.31
LLMとRAGの違いとは？　生成AI初心者向けにわかりやすく解説
「LLMとRAGの違いって何？ ビジネスにどう活用するの？」
「ChatGPTを業務で使ってみたけれど、うまく質問に答えてくれなくて困っている…」
「社内DXや問い合わせ自動化のために、失敗しないAIツールの選び方を知りたい…」

業務効率化やDX推進のために生成AIの活用を検討する際、LLMやRAGといった専門用語を目にする機会があります。しかし、それぞれの言葉が意味する内容や役割の違いがよくわからず、生成AIの導入にふみきれない企業も多いはずです。

結論から言うと、LLMはAIの頭脳であり、RAGはその頭脳に自社のマニュアルや最新データを参照させて正確な回答を出させる仕組みです。業務効率化や顧客対応で成果を出すためには、この2つの違いと利用法を理解する必要があります。

この記事では、生成AI初心者の方に向けて、LLMとRAGの根本的な違いや仕組み、ビジネスでRAGが必要とされる理由を身近な例えを交えてわかりやすく解説します。自社に最適なAIツールを選定する判断材料として、ぜひ最後までご活用ください。

すぐ知りたい方へ！　LLMとRAGの根本的な違い

結論から言うとLLM（大規模言語モデル）は文章を理解し生成するAIモデルそのものを指し、RAG（検索拡張生成）はそのLLMに自社の最新データ（外部データベース）を連携させて正確な回答を出させる仕組みを指します。

  • LLM単体
学習したインターネット上のデータだけで答えるため、一般知識やアイデア出しには強いが、各社固有の情報には答えられずハルシネーション（誤回答）が発生しやすい。

  • RAG
手元に辞書を置いたように、社内マニュアルやPDFを開いて確認しながら答えるため、最新の自社データに基づいた高い回答精度を実現し、根拠情報（ソース引用）も明示できる。

LLM（大規模言語モデル）
RAG（検索拡張生成）
定義・概念
大量のテキストデータを学習したAIの頭脳・生成モデル
LLMに外部データベース連携を追加したシステム
イメージ
幅広い知識と記憶で対話する物知りな専門家
教科書や自社マニュアルを見ながら答える優等生
情報源（参照データ）
事前学習した一般的な知識・テキストデータ
社内ドキュメントやWebサイトなど自社固有データ
回答精度・信頼性
外部検索処理を挟まないためスピーディー。ただしハルシネーション（誤回答）を起こすリスクが高い
学習情報のみを参照するため誤回答を防ぎ、事実に基づいた回答が可能
情報の更新・運用の手軽さ
モデル自体の再学習には莫大なコストと手間がかかるが、API利用のみであれば即座に導入可能で構築コストも低い
参照先のデータ（ファイルやURLなど）を差し替えるだけで、AI自体の再学習なしに情報を反映できる
セキュリティ・権限
入力データの二次利用（AI学習）を防ぐため、オプトアウト設定などの確認が必要
文書ごとにアクセス権限を設定可能
主なビジネス用途
キャッチコピー作成・文章要約・アイデア出し・プログラミング支援など
顧客向け問い合わせの一次対応・社内ナレッジ検索など
なお弊社では、AIチャットボットをホームページ改善や業務効率化に役立てるための活用術をまとめた資料を無料で配布しています。ご興味のある方は、以下のバナーからぜひダウンロードしてください。

LLM（大規模言語モデル）とは？

LLM（大規模言語モデル）の概要

LLM（大規模言語モデル）の概要
LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストデータを学習し、人間が使う言葉のパターンをもとに、自然な文章を生成できるAIモデルです。

質問への回答だけでなく、文章の要約や比較、アイデアの提案など、さまざまな指示に対応できます。

LLMの特徴は、質問の内容や言い回し、文脈などをふまえて、柔軟に回答を生成できる点です。たとえば、「営業時間を教えてください」「何時まで開いていますか？」など、聞き方が異なる質問にも、文脈をふまえて回答できます。

LLMはチャットボットなどのITツールで広く使われています。従来型のチャットボットでは、あらかじめ登録したシナリオやFAQをもとに回答する仕組みが一般的でした。一方、LLMを活用したチャットボットでは、質問に応じて回答を生成できるため、より自然な対話が可能です。このような柔軟性から、LLMは文章作成や社内業務、情報整理など、幅広い場面で活用されています。

LLM（大規模言語モデル）のメリットや得意分野

LLM（大規模言語モデル）のメリットや得意分野
LLMの大きなメリットは、人間が普段使っている言葉で指示でき、文章に関するさまざまな作業に対応できる点です。とくに、次のような分野を得意としています。

文章作成：メールや資料、記事などの文章を目的に合わせて作成する
要約・情報整理：長い文章や複数の情報から、重要なポイントや違いを整理する
翻訳・言い換え：文脈や用途に合わせて、自然でわかりやすい表現に変換する
アイデア・提案：企画や文章のテーマなどについて、複数の案を出す

たとえば、会議の議事録を要約したり、メールの文章を作成したり、企画のアイデアを複数出したりするなど、日常的な業務にも活用できます。このように、LLMは文章を作るだけでなく、情報を整理したり、考えをまとめたりする作業にも活用できるため、さまざまなビジネスシーンで業務効率化に役立ちます。

ビジネス利用におけるLLM（大規模言語モデル）の弱点

ビジネス利用におけるLLM（大規模言語モデル）の弱点
LLMは、文章作成や情報整理など、さまざまな業務を効率化できる便利なツールです。一方で、AIが生成した回答を、そのまま正しい情報として利用できるわけではないという点には注意が必要です。

とくに、ビジネスで利用する場合は、次のような点を理解しておくのが重要です。
  • 誤った情報を生成する場合がある
  • 最新情報を正確に回答できない場合がある
  • 機密情報の取り扱いに注意する必要がある
  • 最終的な判断を人間がおこなう必要がある

たとえば、LLMは事実とは異なる内容を、自然で説得力のある文章として回答する場合があります。LLM単体では、学習データに含まれていない最新情報を正確に回答できない場合があります。

また、Web検索など外部情報にアクセスできるサービスでも、取得した情報が必ずしも正確とは限りません。そのため、最新情報を扱う場合は、信頼できる情報源で確認するのが大切です。LLMは業務を効率化できる便利なツールですが、回答をそのまま利用するのではなく、必要に応じて人間が確認・判断するのが重要です。

RAG（検索拡張生成）とは？

LLMについて理解した次に、この章ではRAGの概要や仕組み、そしてなぜビジネスでRAGの技術が不可欠とされているのか、身近な例えを交えてわかりやすく解説します。

RAG（検索拡張生成）の概要

RAG（検索拡張生成）の概要
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、日本語で検索拡張生成と言い、LLMに外部のデータベース検索を組み合わせ、回答精度を大幅に向上させる仕組みです。

たとえば、RAGは教科書や辞書の持ち込みが許可されたテストのようなものです。つまり、膨大なインターネット上の知識を丸暗記したLLM単体と違い、RAGは必要な時に必要な資料を自分で辞書のように引いて確かめる技術です。
RAG（検索拡張生成）の仕組み
RAGがユーザーの質問から回答を導き出すシステムは、以下の3つのプロセス（検索・拡張・生成）で成り立っています。

1. 検索（Retrieval）
ユーザーが質問を入力すると、システムはまずWebサイトや社内マニュアルのPDFなどの外部データベースから、質問内容に最も関連性の高い情報や文章をベクトル検索によって即座に探し出します。

2. 拡張（Augmentation）
探し出してきた正確なデータを、ユーザーの元の質問と一緒にAIへの指示文（プロンプト）の中に組み込みます。これにより、LLMが回答を作成するためのプロンプト情報が正確な事実データで「拡張」されます。

3. 生成（Generation）
手渡された正確な情報・データのみをベースにして、LLMが人間にとって読みやすく自然な対話文章として回答を生成します。 この3ステップの仕組みによって、RAGは回答と同時に、どのドキュメントの何ページ目を参照したかというソース引用を可能にしています。

ビジネス（業務活用・顧客対応）でRAGが必要な理由

AIを業務活用や顧客対応といったビジネスで安全に運用するにあたり、RAGの技術が必要とされる理由は主に4つあります。

1.自社の情報を読み込ませることで、生成AIを使いやすくする

LLMだけでは、自社の商品・サービスや業務ルールなど、自社固有の情報に関する理解度が低いため、業務で活用するにはプロンプトを工夫する必要があります。RAGを活用すれば、自社の資料やマニュアルなどをAIが参照できるようになるため、自社の情報を踏まえた回答が可能になります。これにより、複雑なプロンプトを毎回作成する手間を減らし、生成AIを業務で使いやすくできます。

2. ハルシネーション（誤回答）の防止

ビジネスにおいて誤った情報を顧客に案内したり社内業務に適用したりすることは、重大な損失やブランドイメージの失墜につながります。

RAGは提示された自社資料の中に書いてあることだけを根拠に回答を作成するため、LLM特有のハルシネーションを防ぎ、事実に基づいた出力を担保します。

3. 再学習（ファインチューニング）コストの削減

LLMに新しい知識を覚え込ませる手法（ファインチューニング）は、開発の専門スキルと数百万円〜数千万円単位のコスト、そして膨大な時間がかかります。しかしRAGの技術を使えば、データベースにファイルやマニュアルをアップロード・更新するだけで、モデル本体の再学習不要ですぐに情報を反映させられます。

4. 社内情報・顧客情報の安全な活用

社内の秘匿性の高い業務マニュアルや個人情報をChatGPTなどの汎用AIに学習させたり入力したりすると、データ漏洩のリスクがあります。RAGは自社の安全な社内サーバーやローカル環境内にデータベースを構築し、そこから情報を限定参照して回答を作成できるため、セキュリティを担保したまま生成AIの高度な文章処理能力を業務に適用できます。

LLM単体とRAG型AIの知っておくべき4つの違い

LLMは、文章の作成や要約、質問への回答など、幅広い用途で活用できるAIです。一方、企業が自社の業務で活用する場合、「自社の情報をもとに回答してほしい」というケースも少なくありません。そこで注目されているのが、LLMに自社の資料やデータを組み合わせて回答させるRAG（検索拡張生成）です。ここでは、LLM単体とRAG型AIの違いを、4つのポイントから見ていきましょう。

1. 【情報源】一般的な知識 vs 自社固有のデータ

【情報源】一般的な知識 vs 自社固有のデータ
LLM単体：
学習した大量のテキストデータをもとに、一般的な知識や情報について回答します。幅広い質問に対応できますが、自社だけが持っている情報を前提に回答はできません。

RAG型AI：
LLMに加えて、社内マニュアルや規程、商品資料、FAQなど、自社が用意したデータを検索して回答します。自社固有の情報を使った回答ができるのが特徴です。

たとえば、「一般的なマーケティングの方法」を聞くならLLM単体でも対応できますが、「自社の返品ルールを教えて」といった質問には、RAG型AIが適しています。

2. 【回答精度】誤答のリスク vs 関連情報を検索して回答の根拠を示せる

【回答精度】誤答のリスク vs 関連情報を検索して回答の根拠を示せる
LLM単体：
自然でわかりやすい文章を生成できますが、事実とは異なる情報をもっともらしく回答する場合があります。そのため、重要な情報については人間による確認が必要です。

RAG型AI：
質問に関連する資料を検索し、その内容をもとに回答を生成します。RAGを利用しても誤答がなくなるわけではありませんが、参照した資料を回答の根拠として提示する仕組みにすれば、回答内容を確認しやすくなります。

たとえば、社内規程について質問した場合、回答だけでなく参照した規程を確認できれば、内容が正しいかを判断しやすくなります。

3. 【情報更新】再学習（ファインチューニング）コスト vs 資料差し替えのみ

【情報更新】再学習（ファインチューニング）コスト vs 資料差し替えのみ
LLM単体：
モデルが持つ知識を更新するために、追加学習やファインチューニングなどの方法を検討する必要があります。ただし、社内情報が頻繁に更新される場合、そのたびにモデル側へ情報を反映するには、手間やコストがかかります。

RAG型AI：
LLMそのものを再学習させるのではなく、AIが参照する資料を更新して、新しい情報を回答に反映できます。

たとえば、社内マニュアルが改訂された場合も、RAGで参照する資料を新しいものに更新すれば対応できます。情報の更新が多い業務では、モデル自体を変更せずに参照情報を更新できる点が大きなメリットです。

4. 【セキュリティ】入力データへの注意 vs 参照範囲を制御しやすい

【セキュリティ】入力データへの注意 vs 参照範囲を制御しやすい
LLM単体：
ビジネスで利用する場合、個人情報や機密情報をAIに入力する際には注意が必要です。利用するサービスのデータ管理やセキュリティ対策を確認し、入力してよい情報の範囲を決める必要があります。

RAG型AI：
利用者や部署ごとにアクセスできる資料を設定するなど、必要な情報だけをAIに参照させる仕組みを構築できます。たとえば、営業部門には営業資料、人事部門には社内規程を参照させるといった運用が可能です。

ただし、RAGを導入すれば自動的に安全になるわけではありません。アクセス権限やデータの管理方法などを適切に設定するのが重要です。

LLM単体は幅広い知識をもとにさまざまな質問に答えられる一方、RAG型AIは自社の資料やデータを参照して回答できる点が特徴です。そのため、ビジネスでAIチャットボットを利用するなら、RAG型AIチャットボットがおすすめです。社内マニュアルや商品資料などを参照させれば、自社の業務に合った回答を提供しやすくなります。
なお、弊社でははじめてチャットボットを導入する企業の担当者に向けて、ツールの選び方から導入をスムーズにするためのポイントまでをまとめた資料を無料で配布しています。ご興味のある方は、以下のバナーからぜひダウンロードしてください。

RAG型AIチャットボットの活用メリット

生成AIの高度な対話力と、自社の最新データを安全に掛け合わせたRAG型AIチャットボットは、従来のシステムが抱えていた回答精度の低さや運用の手間といった課題を解決できます。

この章では、カスタマーサポートの自動化や社内バックオフィスの生産性向上など、RAG型AIチャットボットの活用で得られる主なメリットを詳しく解説します。

問い合わせ対応の自動化

問い合わせ対応の自動化
RAG型AIチャットボットを導入する最大のメリットは、問い合わせ対応の高度な自動化です。

従来のように何百通りものQ&Aや複雑なシナリオを個別に手動で登録する必要はありません。既存のWebサイトや取扱説明書・マニュアルなどのPDF資料をそのまま読み込ませるだけで、ユーザーの複雑な質問に対しても文脈を汲み取った高精度な一次回答が可能になります。

これにより、24時間365日対応の問い合わせ体制を低コストで構築でき、問い合わせ窓口やコールセンターの負担軽減と人件費削減を同時に実現します。また、慢性的な人手不足の解消にも効果的です。

利便性が上がりCX向上

利便性が上がりCX向上
RAG型AIチャットボットを導入すれば、Webサイト上で24時間いつでもすぐに疑問を解決できる環境を提供できます。ユーザーの利便性を高め、CX（顧客体験）向上をもたらします。

従来のFAQページや検索窓では、「申し込み」「申請」「手続き」といった言葉の言い回しに対応できず、ユーザーが離脱してしまう原因となっていました。RAG型AIチャットボットなら、人間と会話しているような自然な対話でユーザーの意図を汲み取り、待ち時間なく最適な答えへ誘導します。顧客の自己解決率が高まり、満足度向上と離脱防止につながります。

手軽に多言語対応

手軽に多言語対応
インバウンド（訪日外国人）対応やグローバル展開を進める企業にとって、多言語対応はきわめて大きなアドバンテージです。

RAG型AIチャットボットには、多言語対応機能をもったツールがあります。日本語のマニュアルやWebサイトのデータを登録しておくだけで、英語・中国語・韓国語など、さまざまな言語の質問に対してリアルタイムで自動翻訳を挟みながら回答を作成します。

言語ごとに個別の資料やFAQを作成しなおす必要がなく、外国語対応が可能な専用スタッフを雇用するコストも削減できます。海外顧客からの外国語問い合わせ対応や、越境ECサイトなどにおすすめです。

社内ナレッジの検索・マニュアル参照

社内ナレッジの検索・マニュアル参照
RAG型AIチャットボットの価値は、社外向けの顧客対応にとどまりません。社内に蓄積された資料・データの横断検索やマニュアル参照ツールとして、社内ヘルプデスクの業務を効率化します。

社内サーバーやクラウド上に散逸した大量のPDFファイルやマニュアルをRAG型AIチャットボットに集約して学習させれば、社員がチャットで質問するだけで、必要な情報を数秒で探し出して提示してくれます。

これにより、業務中の情報探しのタイムロスを削減し、特定社員への業務の属人化やベテラン社員への質問集中を解消します。新入社員のオンボーディング期間の短縮や全社の業務効率化を推進できます。

マーケティング・データ分析の効率化

マーケティング・データ分析の効率化
RAG型AIチャットボットは、貴重なマーケティング資産を生み出すツールとしても機能します。

対話ログとして蓄積された顧客や社員の問い合わせ履歴をAIが自動で分析し、ユーザーが「何に困っているのか」「どのような情報を求めているのか」を客観的にまとめたレポートを作成します。

潜在ニーズを可視化したり、マニュアルやサービス資料の不備を特定したりできるため、獲得したデータを迅速にサービス改善や新商品の開発、マーケティングへ活用できます。

情報の更新が容易

情報の更新が容易
RAG型AIチャットボットは、システム運用でありがちな「情報の更新が追いつかず、ツールが形骸化する」というリスクを防げる点が特徴です。

商品仕様の変更や規約の改定があった際も、開発や複雑なプログラム変更は不要です。管理画面から新しいPDFやWebページのURLをアップロードするだけで、最新データが反映されます。

誰でも直感的に情報の差し替えができるため、専門のIT担当者に依頼するメンテナンス工数や運用コストを大幅に削減し、常に最新で正確な情報を維持できます。

ハルシネーションの抑制

ハルシネーションの抑制
RAG型AIチャットボットは、ビジネス利用において重要視される信頼性にも優れています。あらかじめ指定・許可された社内データやファイルのみを参照して回答を作成するため、AIが事実に基づかない回答をするハルシネーション（誤回答）を抑制できます。

さらに、回答の根拠となったファイル名や該当ページ数を表示するソース引用が可能なため、ユーザーの安心感につながります。誤案内・誤回答によるトラブルを未然に防止し、高いセキュリティを担保しながら、企業のブランドイメージを守る高精度なAIチャットボット運用が可能です。

これらのメリットを満たしたAIチャットボットが「DSチャットボット」です。月額5,500円からという低コストで、WebサイトやPDF資料さえ読み込ませれば、誰でも簡単に運用を開始できます。さらに多言語オプションを導入すれば、世界各国の80言語以上にチャットが自動で翻訳されます。

DSチャットボットは多言語オプションをふくめ、すべての機能を無料でお試しいただけます。ぜひ以下のバナーからお気軽にお申し込みください。
なお弊社では、問い合わせ対応の負担を軽減し、業務効率化を実現するAIチャットボットの特長や導入メリットを、マンガでわかりやすくご紹介した特設ページをご用意しています。 3分程度で気軽に読める内容となっておりますので、ご興味のある方は以下のバナーからぜひご覧ください。

RAG型AIチャットボットのビジネス活用シーン

RAG型AIチャットボットは、企業が持っている資料やデータをもとに、ユーザーからの質問に回答できるAIチャットボットです。一般的な質問への回答に加えて、自社の商品情報や社内規程などを参照して回答できるため、さまざまなビジネスシーンで活用できます。ここでは、活用例をみていきましょう。

観光案内

観光案内
観光施設や自治体などでは、RAG型AIチャットボットを観光案内の窓口として活用できます。

たとえば、「この周辺のおすすめスポットは？」「雨の日でも楽しめる場所は？」「この施設の営業時間を教えて」といった質問に対して、登録した観光情報や施設情報をもとに回答できます。

さらに、多言語対応のAIチャットボットであれば、英語や中国語などでも観光情報を案内できるため、訪日外国人観光客への対応にも活用できます。登録された観光情報をもとに、その言語で回答するといった使い方が可能です。営業時間やアクセス・観光スポットの情報などを登録・更新しておくと、観光客が必要な情報をいつでも確認できる環境を整えられます。

カスタマーサポート

カスタマーサポート
企業のカスタマーサポートでは、RAG型AIチャットボットを問い合わせ対応のサポート役として活用できます。たとえば、「商品の使い方を教えて」「返品するにはどうすればいい？」といった質問に対して、商品マニュアルやFAQ・利用規約などを参照して回答します。

また、AIチャットボットなら営業時間外でも問い合わせに対応できるため、ユーザーは時間を気にせず必要な情報を確認できます。よくある質問をAIが対応できれば、担当者の負担を減らし、問い合わせ対応の効率化にもつながります。

社内ヘルプデスク

社内ヘルプデスク
社内では、RAG型AIチャットボットを社員からの問い合わせに答える窓口として活用できます。

たとえば、「有給休暇の申請方法は？」「経費精算のルールを教えて」「パソコンのトラブルはどうすればいい？」といった質問に対して、社内規程や業務マニュアルなどをもとに回答します。

また、担当者が持っている知識やノウハウを資料として蓄積し、AIが参照できるようにすれば、特定の担当者に問い合わせが集中する「属人化」の解消にもつながります。社員が必要な情報を自分で確認できるため、担当者の負担軽減や社内の情報共有にも役立ちます。

失敗しない！　RAG型AIチャットボットを選ぶポイント

チャットボットは非常に便利なツールですが、ツールの選択を誤ると「導入準備に時間がかかりすぎる」「結局使いこなせず運用が滞る」といった失敗のリスクがあります。せっかくの投資を無駄にせず、業務効率化や顧客満足度の向上といった成果を出すために、選定時に必ず確認すべき5つの重要なポイントを解説します。

1. 自社のWebサイトや資料（PDF）の読み込みは簡単にできるか

自社のWebサイトや資料（PDF）の読み込みは簡単にできるか
まず確認すべきは、社内資料やデータを取り込む際の簡単さです。導入にあたり、既存のファイルをAI用にわざわざテキスト化したり、改行・整形したりする前処理が不要で、そのままアップロードできるRAG型のAIチャットボットを選びましょう。

自社のWebサイトのサイトマップの一括読み込みや、テキストやPDFデータのアップロードに対応していることが必須条件です。手間をかけずに既存資料の有効活用ができる製品であれば、導入準備のハードルが下がり、最短ルートで高精度な一次対応窓口を構築できます。

2. プログラミング不要（ノーコード）で担当者だけで運用できるか

プログラミング不要（ノーコード）で担当者だけで運用できるか
導入後の社内運用体制を安定させるためには、エンジニアのサポートを必要としないノーコードのAIチャットボットがおすすめです。

プログラミングなどの専門知識が不要で、カスタマーサポートや総務の担当者が扱える直感的なUI/UXと管理画面の使いやすさを備えているかチェックしましょう。

誰でも簡単に運用できるツールであれば、FAQの更新や設定の変更をすぐにおこなえるため、外部やIT部門への依頼待ちによるタイムロスがなくなり、メンテナンスの手間削減と迅速な運用改善が叶えられます。

3. 初心者向けのサポートが充実しているか

初心者向けのサポートが充実しているか
どれほど優れたAIツールであっても、自社に合ったチューニングができなければ十分な効果は得られません。そのため、ベンダーによる導入支援やサポートの充実度は選定のカギを握ります。

単にシステムを提供するだけでなく、初期設定代行や精度のチューニング支援、定期的な運用改善など担当者に寄り添ったカスタマーサクセス体制が整っているかを確認してください。

また、困った時にすぐ相談できる電話サポートがあれば、担当者不在・引き継ぎ時など不測の事態が起きた際も安心して運用を継続できます。

4. スモールスタート可能で費用対効果（ROI）が高いか

スモールスタート可能で費用対効果（ROI）が高いか
AIチャットボットの導入で失敗しないためには、いきなり大きな予算を投じるのではなく、リスクを抑えて効果を検証できるスモールスタート可能な製品を選びましょう。

まずは無料トライアル・無料相談の機会を活用して、実際に自社データでの回答精度や使い勝手を検証するのがおすすめです。

料金体系についても、利用規模に合わせて調整しやすい月額定額制などを採用しており、初期費用を抑えることができるツールを選びましょう。特定の部署や一部の業務から段階的にテスト運用を開始すれば、明確な費用対効果（ROI）を算出しながら無理なく全社展開へと広げていくことができます。

5. セキュリティ対策（データの再学習防止）が万全か

セキュリティ対策（データの再学習防止）が万全か
法人として自社データや顧客情報を取り扱う以上、厳格なセキュリティ対策は譲れない項目です。重要なのは、入力した質問内容や登録した社内ドキュメントがAIの二次利用に使われないデータ再学習防止が担保されているかです。

さらに、暗号化通信（SSL/TLS）による安全なデータ送受信、アクセス権限管理機能、そしてISO27001認証などの国際的な第三者認証を取得しているかを確認しましょう。プライバシーポリシーが遵守された信頼できる法人向けAI製品を選ぶことが、自社の情報資産を守る防壁となります。

すぐに知りたい方へ！　おすすめRAG型AIチャットボットツール6選比較表

サービス名
無料体験
多言語対応
サポート体制
価格
あり
あり
（80言語以上）
導入・運用支援・電話サポート
初期費用0円
AI型：5,500円～/月
記載なし
なし
導入・運用支援
要問い合わせ
記載なし
あり
（100言語）
導入・運用支援
要問い合わせ
記載なし
あり
導入・運用支援
初期費用あり
要問い合わせ
記載なし
記載なし
導入・運用支援
要問い合わせ
要問い合わせ
あり
導入・運用支援
要問い合わせ

RAG型AIチャットボットのおすすめ6選

DSチャットボット

DSチャットボット
公式サイト：https://dschatbot.ai/
料金：5,500円～／月
無料体験：あり
多言語対応：80言語以上

DSチャットボットは、WebサイトのURLやPDFデータを指定するだけでAIが学習するため、すぐに運用を開始できます。タグ1行でWebサイトに設置でき、管理画面もシンプルで使いやすく、初心者にも安心の設計。導入後も、応答率98％のカスタマーサポートセンターが手厚くフォローし、操作・運用を強力にサポートします。業務効率化と顧客満足度の向上に大きく貢献します。

管理画面では、頻出キーワード・利用時間帯・よく閲覧されているページなど、マーケティングに必要なさまざまなポイントをわかりやすくレポート形式で表示します。

また80言語以上に対応可能な「多言語オプション」があり、インバウンドの訪日観光客や、在留外国人の方々にも外国語で柔軟に対応できます。

OfficeBot

OfficeBot
公式サイト：https://officebot.jp/
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：要問い合わせ

OfficeBotは最先端のAIを駆使し、あいまいで不正確な質問でも、何を聞かれているのか真意を思考した上で回答し、関連情報も考えて提示します。さらに確信が得られない場合はエスカレーション先を案内するなど、臨機応変な対応が可能。また紙のスキャンデータなどあらゆる形式の資料から情報を学習できます。

MOBI BOT

MOBI BOT
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：要問い合わせ

MOBI BOTは、AIやその他のシステムと柔軟に連携でき、問い合わせ対応から手続き処理まで自動化できます。顧客からの問い合わせに対応するためのシナリオが管理画面上で簡単に作成、編集可能です。急な問い合わせ増にもシナリオ変更で素早く対応。また、専門家に頼らず、チャットボットの精度向上を支援・効率化するため、独自に開発したAI学習支援機能を備えています。

Helpfeel Agent Mode

Helpfeel Agent Mode
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：要問い合わせ

Helpfeel Agent Modeは、細かいシナリオ設計が不要のチャットボットです。回答を簡単作成、またはAIが横断的に文書を検索して読み込み回答を生成するため、運用・管理も効率的です。ユーザーのあいまいな言い回しからでも「知りたいこと」を推測し、回答へ誘導する高性能AIを搭載しています。

使い方動画が充実しており、導入後も担当のカスタマー担当者が定期的にサポートします。FAQ運用の経験や専門知識がなくても安心して導入できます。

Generative Navigator “GeN”

Generative Navigator “GeN”
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：100言語

GeN（Generative Navigator）は、顧客対応の本質である「問題特定」のプロセスをAIで再現する技術で特許を取得。顧客の発話の意図を深く理解し、適切な回答へと導き、顧客対応の質と効率を飛躍的に向上させます。従来の機械学習型AIチャットボットと異なり、複雑なシナリオ構築や学習プロセスが要らず、導入時のチューニングや運用後のメンテナンス負担を最小限に抑えます。

PKSHA ChatAgent

PKSHA ChatAgent
料金：要問い合わせ
無料体験：要問い合わせ
多言語対応：要問い合わせ

PKSHA ChatAgentは、数行のタグをWebサイトに埋め込むだけで簡単にチャット型対話エンジンを導入できるサービスです。24時間365日のカスタマーサポート体制の構築、問い合わせ対応の省力化、非音声サポートチャネルの拡大を専門知識なしで推進できます。辞書データを搭載しており、あらかじめ会話の土台がある状態で運用を開始できるため、少ない学習データでも高い回答精度を実現します。

回答精度の高いAIをビジネスで利用したいなら「DSチャットボット」

AIチャットボット導入による業務効率化・人材獲得・売上拡大など、さまざまな場面で成果を出したい方々へ。使いやすさと手厚いサポート体制が特長の、おすすめAIチャットボット「DSチャットボット」をご紹介します。
DSチャットボット

1. 学習の手間が最小限。 既存のPDFやURLを読み込むだけで即戦力

DSチャットボットなら、自社のWebサイトのURLやPDF資料を指定するだけで、AIがその内容を数分で丸ごと学習します。プランに応じて学習量が選択でき、上限内であればワンクリックでいつでも増減可能です。

従来のチャットボットのように、Q&Aのシナリオをすべて書き出す必要はありません。また、Webサイトへの設置もタグ1行で完了するため、効率的に導入できます。

2. ITが苦手でも直感的に操作できるカンタンな管理画面

DSチャットボットはITの専門知識がない担当者でも、ほとんどマニュアルなしで操作できるシンプルな設計です。直感的に操作でき、日々の管理や回答の修正がスムーズにできるため、運用の属人化を防ぎます。

ベンダーの株式会社ディーエスブランドは、ホームページ作成ソフト「おりこうブログ」の導入実績40,000ライセンスを誇り、カンタンで誰でも使いやすいサービスに定評があります。

3. 電話サポートの応答率98％　IT初心者にも優しい支援体制

DSチャットボットなら、カスタマーサポートセンターの応答率は98％。万一操作に困ったときも、すぐにお電話で相談できるサポート体制を整えています。

どんなささいな困りごともいっしょに解決し、活用方法のアドバイスなど、日々忙しい企業の担当者に寄り添った手厚い伴走型支援を提供します。ITツールをはじめて導入する方にぴったりの、安心サービスです。

4. 分析機能で「顧客の声」を可視化。 サービス改善のヒントに

DSチャットボットは、AIが対話履歴を自動で集計し、グラフやレポートで可視化します。顧客が何に困っているのか、どの時間帯に問い合わせが多いのか、役に立った回答は何かなどがひと目でわかるため、主観に頼らないデータに基づいたサービス改善が可能です。

「顧客の本音」をWebサイトの改善や新商品のアイデア、またマーケティング戦略にすぐに活用できます。

5. 多言語オプションやオリジナルアバター制作オプションも充実

多言語オプションやオリジナルアバター制作オプションも充実
DSチャットボットの多言語オプションは、最新のAI翻訳エンジンを搭載し、英語・中国語・韓国語をはじめとする80言語以上に対応できます。社内に外国語ができる人材がいなくても、インバウンド顧客・海外ユーザー・在留外国人の方からの問い合わせにリアルタイムに即答できます。

オリジナルアバター制作オプションでは、企業オリジナルのキャラクターをプロのデザイナーが3Dモデリング化。身振り手振りをつけたキャラクターがユーザーを迎え、より親しみやすい窓口になります。企業のブランディングイメージ発信に貢献します。


DSチャットボットは無料で全機能をお試しいただけます（多言語オプションを含む）。 管理や運用の手間が心配な方、ITの専門知識がなく不安な方、まずはツールを実際に触ってみるところから始めてみませんか。だれでもカンタンに操作できると実感いただけるはずです。体験期間中の対話履歴や学習データは、購入後も引き継がれるのでご安心ください。

下のバナーからぜひお気軽にお申し込みください。

LLMとRAGに関するよくある質問

すべて開く
Q. LLM（大規模言語モデル）とは？
Q. RAG（検索拡張生成）とは？
Q. LLM単体とRAG型AIの違いは何ですか？
Q. LLMとRAGはどちらを利用すべきですか？
Q. RAG型AIチャットボットとは何ですか？
Q. おすすめのRAG型AIチャットボットは？

まとめ

LLMとRAGは混同されやすい言葉ですが、LLMは文章を理解し生成するAIモデル、RAGは自社の最新データやマニュアルを参照して回答させる仕組みという役割の違いがあります。LLM単体は一般知識や文章作成に優れる一方で、ハルシネーション（誤回答）や固有の情報を反映できないといった課題が存在します。

ここにRAG技術を導入すれば、事実に基づいた正確な回答とソース引用を実現できます。さらに、問い合わせ対応の自動化・CX向上・手軽な多言語対応・ノーコードによる運用など、RAG型AIチャットボットはビジネスにとても大きなメリットがあります。導入にあたっては、サポート体制・費用対効果・セキュリティ対策などの項目も重視することが失敗しない選定のカギとなります。

とくに「コストを抑えて今すぐ始めたい」「ITの専門知識がないので手厚いサポートが欲しい」という方におすすめなのが、DSチャットボットです。

WebサイトのURLやPDFを読み込ませるだけで、最短10分で運用を開始でき、AIが対話を通じてユーザーの悩みや質問に即答します。また、月額5,500円の低コストでありながら、応答率98％の電話サポート体制で導入後の運用も安心です。

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DSマガジン編集部
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株式会社ディーエスブランド
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