初心者向け：GPTsとRAGの違いとは？仕組みや活用事例を徹底解説！！

こんにちは、エージェンテックのミヤザキです。

AI技術が急速に進歩する中、「GPTs」や「RAG」といった言葉を耳にする機会が増えています。これらは、私たちが普段行う「言葉を使ったコミュニケーション」をよりスムーズかつ高度にサポートする最新のAI技術です。しかし、「何がどう違うの？」「実際にビジネスやサービスでどう役立つの？」といった疑問を持つ方も多いはず。

本記事では、GPTsとRAGそれぞれの特徴や仕組み、活用事例、そして両者を組み合わせるメリットを、初心者の方にもわかりやすい形で徹底解説します。これを読めば、あなたもGPTsとRAGの違いや可能性を理解し、自分のビジネスやサービスへ活かす道筋が見えてくるはずです。

GPTsとは何か？

GPTsの基本概要と仕組み

GPTsは、インターネット上の膨大な文章データを学習し、言葉と文脈のパターンを理解することで、質問に答えたり、文章を要約したり、新しい文章を生み出したりします。
ポイントは「事前学習されたモデル」を活用していること。これにより、初期状態で多くの知識を内蔵し、幅広いトピックに対応できるのです。

GPTsの活用例：カスタマイズAIの可能性

GPTsは、まるで「何でも相談できる秘書」のようなもの。

• 質問応答：ユーザーの質問に対して、自然でわかりやすい回答を返します。
• 要約：長い文章を短く分かりやすくまとめます。
• 翻訳：異なる言語間の文章を自然な形で変換します。
• 文章作成支援：ブログ記事の草案や商品説明文を自動で生成し、アイデア出しや効率化に貢献します。

これらを、自社の社内文書や商品データなど独自の情報で微調整することで、特定のビジネス分野に最適化した「自分専用のAI執筆アシスタント」を持つことも可能です。

GPTsの導入事例と活用シーン

GPTsはすでに様々な分野で活用されています。

• カスタマーサポート：顧客の問い合わせに自動で回答し、サポート担当者の負担を軽減。
• コンテンツ作成：ブログやSNS投稿のアイデア出しや、記事作成の補助。
• 翻訳業務支援：多言語対応が必要な場面で効率的な翻訳サポート。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？

RAGの仕組み：検索拡張型生成AIの特徴

次に、RAGはまずユーザーの質問や要求に応じて、外部データソース（検索エンジン、企業内データベースなど）から関連情報を探します。
そして、その抽出した情報をもとに、GPTsのような生成モデルが回答を作ります。この流れにより、RAGは「常に最新で信頼性のあるデータ」を反映した回答が可能になります。

RAGの利点：外部データ活用で精度向上

一方、GPTsは非常に優れた言語モデルですが、学習時点までの知識しか持っていません。
RAGは「外部データ」を活用することで、その場で必要な最新情報や専門知識を取り入れられるため、

• 最新版の情報を反映できる。
• 特定領域の深い知識に対応可能。
• リアルタイム性・正確性をアップ。

といったメリットがあります。

RAGの具体的な活用事例

• 教育・トレーニング：トレーニング資料やQ&Aを、自社の規定や業界基準をもとに生成。
• カスタマーサポート強化：FAQや製品仕様書を瞬時に検索し、詳細な回答を生成。
• マーケティング調査：過去のキャンペーンデータや市場動向レポートを参照し、戦略提案を生成。

GPTsとRAGの違いを理解しよう

GPTsとRAGの役割比較

• GPTs：創造的な文章生成や豊かな表現力が得意。すでに持っている知識で回答を作る。
• RAG：専用の知識データから回答を取得。

GPTsとRAGがそれぞれ得意な領域

• GPTs向き：ストーリーやブログ記事などのクリエイティブライティング、一定期間で知識が陳腐化しない分野。
• RAG向き：商品の在庫、社内情報など、独自の情報が重要な領域。

どちらを選ぶべきか？選定ポイント

• 一般的な知識で回るタスク → GPTsで十分。
• 自社や独自の情報が必要なタスク → RAGが有利。

状況に合わせて適切な技術を選ぶことが、最大限の効果を生みます。

GPTsとRAGを組み合わせるメリット

精度向上：外部知識を取り入れた回答生成

GPTsの柔軟な文章生成力に、RAGによる最新かつ正確な情報ソースを加えると、より信頼性の高い回答を得られます。
これにより、内容の正確性が求められる顧客サポートやビジネス意思決定ツールに活用しやすくなります。

ユーザー体験の向上：リアルタイムでの情報提供

ユーザーはいつでも、「今この瞬間」の情報を反映した回答を受け取れます。
ニュースサイトやECサイトの商品情報など、変化が激しい分野で、ユーザー満足度を高めることができます。

導入効果：業務効率化とAI活用の最適化

業務効率化は企業にとって重要な課題です。GPTsとRAGを組み合わせることで、顧客対応やリサーチ業務を自動化・効率化でき、人的リソースをより高度なタスクへ振り分けることが可能になります。

GPTs×RAGの活用事例と導入ポイント

カスタマーサポートへの適用

顧客からの問い合わせが入ったら、RAGでFAQやマニュアルを即座に検索。その上でGPTsが理解しやすい回答にまとめることで、オペレーターが行う前準備や調査時間を大幅短縮できます。

最新ニュースやFAQデータを活用するビジネスモデル

ニュース記事をRAGで取得し、GPTsがその日のトレンドを要約するサービスを提供することが考えられます。また、顧客からの問い合わせ履歴を参照しながら最新FAQを組み立てることで、常に鮮度の高いサポートが可能です。

独自データと外部データの統合で進化するサービス

社内文書（製品仕様書、技術ドキュメント）と外部の専門情報源（学会論文、業界ニュース）を統合すれば、社員向けの高度なナレッジベースや顧客向けの高度な検索支援サービスを展開できます。

まとめ

これらの技術を理解し、適切に選択・導入することで、ビジネスの価値向上やユーザー体験の向上を実現できるでしょう。
皆さんも、この機会にぜひチャレンジしてみてください！！

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以上、エージェンテック　ミヤザキでした。

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筆者紹介
宮崎　裕明
株式会社エージェンテック / マーケティング部 エヴァンジェリスト