Agentic RAGとは？RAGとの違い・特徴・注意点・活用方法を徹底解説！

RAG（検索拡張生成）の導入が多くの企業で進んでいます。しかし、その多くは「社内文書を検索して要約する」といった、単一のQ&Aタスクに留まっていないでしょうか。

RAGは、外部知識を検索・参照して高精度な回答を生成できる一方、「検索結果の活用が受動的」「複雑なタスク分解や判断が苦手」といった課題があります。

本記事で解説するAgentic RAG（エージェント型RAG）は、単なる情報検索を超えてタスク実行の自動化を実現するアーキテクチャです。従来のRAGを賢い検索ツールとして内包し、AIエージェントが自ら計画・行動・修正を行います。

この記事を読めば、Agentic RAGが従来のRAGと根本的に何が違うのか、そしてセキュリティやR&Dといった高度な業務にどう活用できるのかがわかります。

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Agentic RAGとは？

Agentic RAGとは、1種類以上のAIエージェントが組み込まれた、自律的な思考・行動機能を持つRAGシステムです。

以下、3つの要素により構成されます。

• AIエージェント：タスク計画・意思決定・外部ツール活用と実行・記憶機能により、動的に推論を実行
• RAG：複数形式のデータから情報抽出と回答生成を実行
• マルチエージェント（MAS）の協調機能：複数のエージェントが協力し、検索・要約・生成などのタスクを分担

Agentic RAGは、RAGの検索・生成能力を基盤にAIエージェントの「自律性・協調性・多様なデータ処理能力」を加えた新しいアーキテクチャです。

従来のRAGでは、検索が1回限りのため、複数データの統合や判断力が求められる領域への応用は困難でした。

一方、Agentic RAGはRAGが有する高精度な情報検索能力に加え、自律的な意思決定や複数データの活用が可能です。そのため、より幅広いビジネス領域で応用が進んでいます。

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RAGとAgentic RAGの違い

RAGは検索して生成する受動的な構造であるのに対し、Agentic RAGは、タスクを自ら計画・実行・検証する能動的なシステムとして設計されている点が異なります。最大のポイントは、Agentic RAGは従来のRAGを「強力な検索ツールの一つとして内包し、使いこなす」ための、より上位の仕組みであるという点です。

本章では、RAGとAgentic RAGの違いを紹介します。

仕組み

RAGとAgentic RAG。この2つの技術は「LLMの回答精度を外部情報で補う」という目的は共通していますが、そのアーキテクチャ（仕組み）と役割は根本的に異なります。

RAGとAgentic RAGの仕組みにおける大きな違いは、「誰がプロセス全体を管理しているか」にあります。

RAGは与えられたクエリに対して検索と生成を一回のみ実行する「受動型」である一方、Agentic RAGは複数回の検索・生成・修正を自律的に行う「自律型」の構造を持ちます。

例えるなら、RAGは「指示されたキーワードで資料を1回だけ探して報告するリサーチャー」です。もし最初の検索で良い資料が見つからなくても、そこで報告は終わってしまいます。

一方、Agentic RAGは「目標達成のために自ら計画を立てるプロジェクトマネージャー」です。リサーチャー（RAG）を使いこなし、もし情報が足りなければ「Web検索も使おう」「別のキーワードで再検索させよう」と判断・修正し、目標を達成するまで作業を続けます。

以下が、それぞれの仕組みの流れです。

RAGは、検索した情報を一度だけ取り込み、生成した結果をそのまま出力する一方向的なプロセスです。

一方、Agentic RAGはAIエージェント機能によりタスクを分解・計画し、検索結果の品質を評価しながら再実行することで、検索と生成のサイクルを自律的に繰り返します。

つまり、RAGは「一問一答型のAIシステム」、Agentic RAGは「思考と改善を繰り返すAIシステム」として位置づけられます。

回答精度

RAGとAgentic RAGの回答精度における主な違いは、「情報の深さ」と「検証プロセスの有無」にあります。

RAGは一度の検索結果をもとに回答を生成するため、出典が限定的で一面的な回答になりやすい「単層型」構造です。そのため、検索データの質や範囲に依存しやすく、誤情報や抜け漏れのリスクを抱えます。

また、検索結果の検証や補正は行わないため、回答の正確性は常に一度の検索の精度に左右されます。

一方、Agentic RAGは複数回の検索と推論を繰り返しながら情報を精緻化する「多層型」構造です。

AIエージェントが複数の情報源を収集・検証・再評価することで、検索結果の偏りを抑え、より一貫性のある回答を導き出します。

また、再探索と検証のプロセスを通じて回答精度を動的に最適化できるため、同じユーザーの質問でも、より高精度で信頼性の高い応答を生成できます。

柔軟性

RAGとAgentic RAGの柔軟性における大きな違いは、「適応力」と「自己最適化能力の有無」です。

RAGはあらかじめ設計された検索・生成フローに従う固定的な構造で、環境や入力内容が変化しても挙動は一定です。そのため、運用時の改善には手動でのチューニングや再設定が必要で、タスク内容や利用環境の変化に即応することは困難です。

一方、Agentic RAGは自己改善機能を持ち、検索戦略や生成プロセスを動的に調整できます。状況や目的に応じて自ら戦略を変更し、必要に応じて外部APIや複数のエージェントと連携することで、より柔軟で効率的な応答が可能です。

この柔軟性により、ビジネス現場での運用負荷を減らしつつ、リアルタイムで最適な回答生成を実現します。

Agentic RAGの主な特徴

本章では、Agentic RAGの主な特徴を紹介します。

自律的な情報探索

Agentic RAGは、単に外部知識を検索して回答を生成するだけでなく、検索対象や優先すべき情報を自ら判断できます。

そのため、従来のRAGとは異なり、ユーザーが1回答ごとに追加で指示を出さなくても、目的に沿った知識探索と最適な回答生成が自動的に行われます。

主な機能は、以下のとおりです。

• クエリの自動改善：質問の意図を分析し、より正確な検索クエリへと自動変換
• 情報源の横断探索：複数のデータベースを比較し、信頼性の高い情報を優先的に活用
• 再検索の自動実行：得られた結果が不十分な場合、追加情報を自律的に再探索

このような仕組みにより、Agentic RAGは一度の検索に依存せず、状況に応じて情報を精緻化しつつ回答を洗練できます。

マルチステップ推論機能

Agentic RAGは、「Chain-of-Thought（CoT）」や「Tree-of-Thought（ToT）」を自律的に決定し、複雑な質問や長文タスクを段階的に分解して解決できます。

具体的な機能は、以下のとおりです。

• 小課題への分割：問題を意味単位のサブタスクに分解し、各サブタスクごとに必要な前提とゴールを明確化
• 段階的RAG再利用：各ステップでRAGを再実行し、最新の仮説に沿って追加情報を取得・更新
• 分岐と評価（ToT）：複数の思考分岐を生成し、スコアリングや一貫性チェックで最良の選択肢を残す
• 中間メモリの活用：根拠・計算過程・引用を中間メモリに保持し、後段の推論と整合性検証に再利用
• 統合生成：各ステップの結果を束ね、根拠つきで矛盾の少ない最終回答を作成

Agentic RAGは単一の生成で結論を出すのではなく、中間推論→検証→再探索を繰り返すことで、論理的整合性と説明可能性に優れた出力を提供します。

アクション実行まで拡張可能

Agentic RAGは、外部ツールやAPIを呼び出して実際のアクションを自律的に実行できる点が特徴です。

従来のRAGの役割である「情報提供AI」ではなく、得られた知識をもとに具体的な業務処理を自動化する実行型AIワークフローとして機能します。

例えば、以下のような活用が可能です。

• 取得したデータを自動で整理し、表計算シートに反映
• CRMとの連携：問い合わせ内容を要約して顧客情報に追記、履歴を自動記録
• 在庫データの更新やアラート発報など、外部APIを通じたシステム連携

Agentic RAGは情報検索から実行までを一気通貫で自動化し、情報収集だけでなく日常業務の効率化を推進します。

回答精度の反復改善

Agentic RAGは実行結果やユーザーからの評価をもとに自己改善を行い、回答精度を継続的に高められます。

具体的には以下のような改善が可能です。

• 検索クエリの最適化：過去の成功・失敗データを分析し、より精度の高いクエリへ自動修正
• 関連ドキュメントのランキング精度向上：検索結果の評価を反映し、次回以降により適切な情報を優先表示
• プロンプトテンプレートの自動チューニング：回答の質や表現傾向を自己分析し、生成プロセスを自動で最適化

Agentic RAGは、継続的な運用を通じて検索精度と回答精度を自律的に向上させ、組織固有の業務やプロセスへと適応していきます。

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Agentic RAGの主な活用シーン

Agentic RAGの真価は、複数の情報源やツールを自律的に使いこなし、複雑なプロセスを実行できる点にあります。

以下に、従来のRAGでは困難だった、Agentic RAGならではの高度な活用シーンをご紹介します。

カスタマーサポートの高度化

顧客からの複雑な問い合わせに対し、エージェントが単に社内FAQを検索するのではなく、関連システムと連携して問題解決プロセスそのものを実行します。

例えば、「先月の請求額が違う。Aプランに変更したはずだ」と言った問い合わせに対し、エージェントは自律的に以下のステップを実行します。

1. 状況把握と解決策の提示を計画します。
2. 行動①（CRM連携）
   CRM（顧客管理システム）APIをコールし、顧客の契約状況と変更履歴を照会します。
3. 行動②（DB検索）
   請求システムDBを検索し、該当月の請求データを取得します。
4. 評価・修正（原因特定）
   収集した情報を評価し、「プラン変更は月末処理で、請求締め日とズレがあった」という原因を特定します。
5. 行動③（ツール利用）
   差額計算ツールを起動し、正しい請求額と返金額を算出します。
6. 最終生成・実行
   必要であれば、ずれが生じた原因と具体的な返金額を明記した謝罪・説明文を生成します。
7. 必要であれば、返金処理APIをキックし、担当者に対応済みチケットとしてエスカレーションします。

関連記事：「RAGでヘルプデスクを効率化？対話型AIでは不十分な理由・導入メリット」

社内ナレッジ検索と業務アシスタント

曖昧な指示や複数部門にまたがる情報収集依頼に対し、エージェントが必要な情報を自律的に判断し、複数の情報源から収集・分析・統合してレポートします。

例えば、「競合A社の新製品Bについて、社内の過去の分析レポートと、直近の市場反応（Webニュース）をまとめて、主要な論点を3つ教えて」というあいまいに取れる指示に対して、エージェントはタスクを以下のように分解・実行します。

1. 社内情報と外部情報を収集し、要約・分析する計画を立案します。
2. 行動①（社内検索）
   社内ナレッジベース（SharePoint, Confluence等）を「A社 製品B 分析」で検索します。
3. 行動②（Web検索）
   Web検索APIを使い、「A社 製品B 評判」「A社 新製品 市場反応」などの複数クエリで外部情報を収集します。
4. 評価・修正
   社内情報が古い（例：半年前）と判断すれば、Web検索の比重を高め、特に直近1ヶ月のニュースを優先するよう計画を修正します。
5. 最終生成
   収集した情報をすべて統合・分析し、「論点1: 価格戦略」「論点2: 既存顧客の反応」「論点3: 技術的優位性」といったサマリーレポートを生成します。

関連記事：「RAGで属人化解消を実現？生成AIのナレッジマネジメント導入」

研究・技術開発（R&D）

一度の調査で終わらず、特定のテーマについて継続的に情報を収集・分析し、変化を追跡する「リサーチ・エージェント」として機能します。

例えば、「量子コンピューティングの耐タンパー性に関する最新の技術動向と主要な特許出願を継続的に追跡せよ」というミッションがあるとします。エージェントは、単発の回答ではなく、継続的な監視タスクを実行します。

1. 関連キーワードを定義し、複数の専門データベースを定期巡回（例：毎日実行）する計画を立案します。
2. 行動①（定期実行）
   Google Scholar、arXiv（論文DB）、特許庁データベースAPIなどを定期的に実行します。
3. 評価・修正（自己学習）
   検索結果から新たなキーワード（例：特定の研究機関名、新たな技術用語）を発見した場合、それを検索クエリリストに自律的に追加し、調査の網羅性を高めます。
4. 最終生成（レポーティング）
   週次または月次で、新規に発見された重要論文や特許の要約、競合の動向変化をまとめたトレンドレポートを自動生成し、研究チームに配信します。

セキュリティ・リスク管理

アラート（異常検知）をトリガーとして、エージェントが即座に起動可能です。状況を分析し、インシデントの一次対応（トリアージ）を自律的に実行します。

例えば、SIEM（セキュリティ情報イベント管理）が「異常な国外IPからのDBアクセス」アラートを発報した際に、このアラートをトリガーにエージェントが稼働します。

1. アラートの緊急度と影響範囲を特定するための分析プロセスを計画します。
2. 行動①（ログ分析）
   アラートログを詳細分析し、アクセス元IP、対象DB、実行クエリを抽出します。
3. 行動②（外部DB照会）
   外部の脅威インテリジェンスDB（例: VirusTotal）APIをコールし、該当IPが既知の悪性IPかを照会します。
4. 行動③（内部DB照会）
   社内の脆弱性管理DBを検索し、対象DBサーバーに既知の脆弱性がないかを確認します。
5. 評価・修正（意思決定）
   「悪性IPからのアクセス」かつ「DBに未パッチの脆弱性あり」と判断。緊急度を「高」に設定します。
6. 最終生成（報告）
   上記すべての証拠（ログ、脅威情報、脆弱性情報）を添付し、SOC（セキュリティオペレーションセンター）チームに対し、具体的なインシデント概要と推奨対策（例：当該IPの即時ブロック）を報告します。

Agentic RAGは、単に知識を探すAIから知識を活用して行動するAIへと発展し、従来のRAGでは対応が難しかった多段階の情報検索や動的な思考が必要な業務領域で、新たな価値を創出しています。

Agentic RAGの注意点

本章では、Agentic RAGの注意点を紹介します。

組み合わせるツールとフレームワークの選定

Agentic RAGを効果的に運用するためには、基盤となるツールやフレームワークの選定が重要です。

RAG自体は検索・生成の枠組みを提供しますが、Agentic RAGではそこにエージェント機能や外部ツール連携が加わるため、システム全体の構成要素間での整合性が求められます。

特にツール選定の際に注意すべきポイントは、以下の3点です。

• 互換性：LLMや外部API、社内既存ツールなどの構成要素が互いに連携できるかどうか
• 拡張性：新しいデータソースやツールを容易に追加できる設計であるか、将来的なAIモデルの切り替えや業務要件の変化にも柔軟に対応できるか
• API接続性：CRMやERP、基幹システムなど外部システムと安全にデータ連携できるか

これらを考慮せずに導入すると、エージェント間の連携が不安定になり、検索精度や自動化プロセスに支障をきたすリスクがあります。

したがって、導入初期の段階でシステムアーキテクチャを整理し、互換性・拡張性・API接続性の3要素を満たすツール構成の設計がAgentic RAGの導入成功に欠かせません。

コスト・リソース負荷の増大

Agentic RAGは高精度な検索・推論を実現できる一方で、処理コストとリソース負荷が増大する傾向にあります。複数のAIエージェントが並行して検索・評価・生成を行うため、通常のRAGと比較してより多くのAPIコールやトークン消費が発生するためです。

また、エージェント間の通信やメモリ管理、外部ツールとの接続処理などによりシステム全体の演算量やメンテナンス工数も増加します。

そのため、クラウド利用料や推論コスト、開発・運用リソースの面で負担が大きくなることが懸念されます。

Agentic RAGを導入する際は、以下のリソース負荷を軽減する対策が必要です。

• AIエージェント数や処理ステップを適切に制御する設計の採用
• キャッシュ・メモリ再利用によるAPIコールの削減
• コスト監視やトークン最適化の仕組みの導入

これらの対策により、精度とコストのバランスを最適化できます。

適切な評価手法の導入

RAG評価は、検索精度と生成品質の2点に焦点を当てます。Agentic RAGではこれに加えて、意思決定・行動・自己改善といったエージェント特有のプロセスも含みます。

そのため、より複合的な評価が必要です。Agentic RAGの評価では、以下のような自動評価と人間による定性評価を組み合わせたハイブリッド設計が推奨されます。

• 自動評価：応答の正確性・一貫性・再現性を測定
• 人間評価：判断根拠の妥当性や業務上の有用性を確認

両者を組み合わせることで、実運用に即した精度検証が可能です。

また、Agentic RAGが運用中も自己改善を繰り返すため、定期的な再評価が不可欠です。システムの成長に合わせて評価基準を更新し続けることで、長期的に精度を向上させられます。

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Agentic RAGについてよくある質問まとめ

まとめ

Agentic RAGは、RAGにAIエージェントを組み合わせ、自律的な思考・判断機能を加えることで、より高度な業務効率化と意思決定支援を実現させた技術です。

カスタマーサポートや研究開発など多様な業務領域に適用可能であり、今後の企業におけるAI活用の中核技術として期待されています。

しかし、その「自律性」は、開発の複雑さ、運用コスト（APIコール数の増加）、そして「プロセスそのものをどう評価するか」という新たな課題と表裏一体です。

どの業務にシンプルなRAGを使い、どの業務にAgentic RAGのコストを投下すべきか。その判断と、複数のツールやAPIを安定的に連携させるシステム設計には高度な知見が求められます。

自社の業務プロセスにAgentic RAGをどう組み込むべきか、あるいはどのAIエージェント技術を選定すべきか、具体的な実装についてお悩みの場合は、ぜひ専門家にご相談ください。