RAG（検索拡張生成）活用事例9選！効率化や課題解決など効果を紹介

近年、企業のDX推進において、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる技術が注目を集めています。RAGとは、大量の文書データから必要な情報を検索し、その情報をもとにAIが正確な回答を生成する技術のこと。

従来の検索システムとは異なり、自然な文章で質問できて、的確な回答が得られるため、業務効率化の切り札として期待されています。

本記事では、実際にRAGを導入して成果を上げている日本企業の事例を9件厳選し、導入背景から具体的な効果まで詳しく紹介します。これらの事例を通じて、RAGがどのような課題を解決し、どんな成果をもたらすのかを具体的に理解していただけるでしょう。

以下の記事ではAIの活用事例を網羅的にまとめています。ぜひ合わせてご覧ください。

業務効率化・事業成果を実現した事例

以下の企業事例では、RAG導入により明確な業務効率化や事業成果を実現しています。

• LINEヤフーの年間70〜80万時間工数削減事例
• 楽天のEC商品説明自動生成事例
• マツダの顧客対応応答時間20%削減事例
• パナソニックの多言語FAQ精度90%以上向上事例
• 出光興産の技術サポート迅速化事例

LINEヤフーが年間70〜80万時間の工数削減を実現した事例

LINEヤフー、社内業務を効率化する「SeekAI」全社導入　RAG活用で年80万時間の削減を目指す|EnterpriseZine（エンタープライズジン）

項目	内容
企業名	LINEヤフー
業界	情報通信
ビフォー	社内文書検索に多くの時間・工数がかかり、技術選定や問い合わせ対応に遅れが発生
アフター	「SeekAI」導入後、98%以上の正答率で即時情報取得が可能となり、年間70〜80万時間の工数削減目標を設定

LINEヤフーでは、社内の膨大な技術文書や業務マニュアルへのアクセスが課題となっていました。エンジニアが技術仕様を調べたり、カスタマーサポートが過去の対応履歴を確認したりする際に、従来の検索システムでは時間がかかりすぎていたのです。

同社が開発した「SeekAI」は、RAG技術を活用した独自の業務効率化ツール。チャット形式で自然言語による質問が可能で、技術系・非技術系両方の部門で活用されています。特に注目すべきは、テスト導入段階で技術スタック選定とカスタマー対応において98%という高い正答率を記録したこと。

これにより、従来のプル型検索から即応型の情報取得へと業務スタイルが大きく変化しました。2024年7月の本格導入以降、全社展開により年間70〜80万時間という大幅な工数削減効果を目指しています。

楽天がEC商品説明自動生成でSEO強化を実現した事例

楽天の生成AI「文章をAIで生成」機能で商品説明文を作成してみた – コンサルロケッツステーション

項目	内容
企業名	楽天
業界	eコマース
ビフォー	数千万アイテムの商品説明作成に膨大な工数がかかり、SEO・コンバージョン最適化が困難
アフター	RAG＋生成AIで商品説明をテンプレート生成し、品質評価基準を自動付与することで効率化を実現

楽天市場では、出品される数千万件の商品それぞれに適切な商品説明文を作成する必要があります。従来は人手による作業が中心で、SEO対策やコンバージョン率向上のための最適化に多大な時間を要していました。

RAGシステムの導入により、商品カテゴリーや特徴に応じたテンプレートが自動生成されるように。商品の基本情報を入力するだけで、SEO要件を満たしつつコンバージョンを意識した商品説明文が作成できるようになりました。システムには品質評価機能も組み込まれており、自動生成された文章の品質を継続的にモニタリング。

数千万件という大規模データへの対応が可能となり、出店者の負担軽減と売上向上の両方を実現しています。2024年第2四半期の本導入以降、商品説明作成業務の大幅な効率化を達成しました。

マツダが顧客対応の応答時間20%削減を実現した事例

ヘルプデスク業務と運用保守業務をAIで革新し飛躍的に向上させたお客様へのパフォーマンス！｜ソフトウェア : 富士通

項目	内容
企業名	マツダ
業界	自動車
ビフォー	カスタマーサポートマニュアルが煩雑で更新も遅く、マニュアル検索に時間がかかり応対品質にブレが発生
アフター	RAGチャット形式でFAQ検索が可能となり、応答時間20%削減と品質安定化を実現

マツダのカスタマーサポートでは、車種別の詳細なマニュアルや過去の対応事例が膨大に蓄積されていましたが、必要な情報を探し出すのに時間がかかっていました。また、マニュアルの更新頻度が高く、最新情報への対応も課題となっていたのです。

RAGシステムの導入により、サポート担当者は自然言語でチャット形式の検索が可能に。「○○車種のエアコンが効かない場合の対処法」といった具体的な質問に対して、関連するマニュアルや過去事例から最適な回答を即座に取得できるようになりました。

更新頻度の高い情報も自動的にシステムに反映されるため、常に最新の対応手順を参照可能。結果として応答時間が20%短縮され、担当者による対応品質のブレも大幅に改善されました。現場の担当者からも高い評価を得ており、顧客満足度向上にも寄与しています。

パナソニックが多言語FAQ精度90%以上を実現した事例

パナソニックグループ、生成AI導入の2年間　「RAG」の精度を高めた工夫 | 日経クロステック（xTECH）

項目	内容
企業名	パナソニック
業界	家電・製造
ビフォー	グローバル製品の多言語・多製品FAQ検索が困難で、回答までの時間が長く品質も不安定
アフター	RAGシステムで言語横断検索が可能となり、応答精度90%以上を達成

パナソニックでは、世界各国で販売される数千種類の製品について、多言語でのサポート対応が必要でした。従来は言語別・製品別にマニュアルが分散しており、適切な回答を見つけるまでに時間がかかっていたのです。特に翻訳の精度や文化的な違いによる表現の差異が、検索精度を低下させる要因となっていました。

RAGシステムの導入により、言語の壁を越えた横断検索が実現。日本語で質問しても英語のマニュアルから適切な情報を取得し、自然な日本語で回答できるようになりました。翻訳機能も高精度で、専門用語や製品固有の表現も正確に処理。

全世界のサポート部門で統一されたシステムを利用することで、対応品質の標準化も実現しています。導入後の応答精度は90%以上を維持しており、グローバルサポートの効率化に大きく貢献。ナレッジの自動更新機能により、新製品情報も迅速に全言語で展開されるようになりました。

出光興産が技術サポートの迅速化を実現した事例

出光興産、RAG構成の生成AIシステムを構築、競合製品分析や問い合わせ対応などに利用 | IT Leaders

項目	内容
企業名	出光興産
業界	エネルギー・化学
ビフォー	競合製品調査や技術問い合わせの処理に時間を要し、業務負荷や対応遅れが課題
アフター	Azure OpenAI/Dify基盤のRAGシステムにより、分析・技術問い合わせが短時間かつ高精度で処理可能に

出光興産では、競合他社の製品情報調査や特許分析、そして顧客からの技術的な問い合わせ対応に多くの時間を要していました。特に化学製品の不具合対応では、過去の類似事例を探し出すのに時間がかかり、顧客対応が遅延するケースも発生していたのです。

同社はAzure OpenAIとオープンソースのDifyを組み合わせたRAGシステムを短期間で構築。特許データやWeb上の競合情報を自動収集し、レポート形式で分析結果を生成する機能を実装しました。また、過去の技術問い合わせデータベースと連携することで、類似問題の即時検索と原因特定が可能に。

結果として競合分析レポートの作成時間が大幅に短縮され、技術サポートの精度も向上しています。クラウドベースの構成により初期投資を抑制しつつ、数週間という短期間での導入を実現。即応性を重視した設計により、日々変化する市場環境に迅速に対応できる体制を構築しました。

RAGで特定の課題を解決した事例

以下の企業では、RAG導入により特定の業務課題を的確に解決しています。

• 大成建設の知識継承・技術探索支援事例
• 東京メトロの社内規程アクセス効率化事例

大成建設が知識継承・技術探索支援を実現した事例

A057_057.pdf

項目	内容
企業名	大成建設
業界	建設
ビフォー	膨大な施工技術資料・報告書へのアクセスに時間がかかり、知識継承や課題解決が非効率
アフター	RAGで「建築施工技術探索システム」を開発し、専門用語を知らずとも質問可能で知識継承も促進

大成建設では、長年蓄積された施工ノウハウが膨大な技術文書として社内に散在しており、若手社員が必要な情報にアクセスするのが困難でした。また、ChatGPTなどの汎用AIでは建設業界特有の専門知識に対する正確性に不安があったのです。

同社が開発した「建築施工技術探索システム」は、RAG技術を活用することでハルシネーション（AI特有の事実と異なる回答生成）を防止。専門用語を知らない若手社員でも自然言語で技術的な質問ができるようになりました。

例えば「コンクリートにひび割れが発生した場合の対処法」といった具体的な質問に対して、過去の施工事例や技術報告書から最適な解決策を提示。フィードバック機能により継続的な精度改善も実現しています。2022年11月から社内試用を開始し、2024年に正式リリース。ベテラン技術者の知識が体系化され、技術継承の課題解決に大きく貢献しました。

東京メトロが社内規程アクセス効率化を実現した事例

生成AIを活用した社内向けヘルプチャットシステムを導入し、DXによる業務変革と新たな企業価値の創出を目指します｜東京メトロ

項目	内容
企業名	東京メトロ
業界	鉄道・交通
ビフォー	社内規程やマニュアルへのアクセスが困難で、更新管理コストが高い状況
アフター	RAG型生成AIチャットボット導入により、分野別ボットも整備され効率的な検索・構造化が可能に

東京メトロでは、鉄道運行に関わる膨大な規程やマニュアルが社内に分散しており、必要な情報を探し出すのに時間がかかっていました。また、規程の更新が頻繁に行われるため、管理コストも課題となっていたのです。

Allganizeと共同でRAG型生成AIチャットボットシステムを構築。部門専用ボットと全社共通ボットを併用する設計により、それぞれの業務特性に応じた最適な情報提示を実現しました。構造化処理機能により文書の維持管理も自動化され、更新作業の負荷が大幅に軽減。

2024年9月から10月にかけてPoCを実施し、効果確認後に全社展開を開始しました。運行規程から人事制度まで、様々な分野の情報に迅速にアクセスできるようになり、社内DXの推進に大きく貢献。鉄道事業の安全性確保に直結する情報管理の効率化を実現しています。

業界別の特色あるRAG活用事例

各業界の特性を活かしたRAG活用事例をご紹介します。

• トヨタ自動車の製造業向け技術データ活用事例
• くすりの窓口（EPARK）のヘルスケア業界向け事例

トヨタ自動車が製造業向け技術データ活用を実現した事例

AWS re:Invent 2024 セッションレポート #AUT201｜トヨタ、AIでイノベーションと業務効率化を推進 – Hyper Billing

項目	内容
企業名	トヨタ自動車
業界	自動車製造
ビフォー	膨大な技術仕様書・業務マニュアルの検索に高度なナレッジが必要で、属人的知識共有により対応が遅延
アフター	RAGによる検索精度向上でQA対応時間を30〜40%短縮し、高セキュリティ要件も満たすシステムを構築

自動車製造業界では、車両開発から製造工程まで膨大な技術データが蓄積されますが、トヨタ自動車では必要な情報を探し出すのに専門知識と時間を要していました。特に若手エンジニアが過去の設計資料や製造ノウハウにアクセスするのは困難で、属人的な知識共有に依存していたのです。

同社はオンプレミス構成によるRAGシステムを構築し、自動車業界特有の高セキュリティ要件を満たしつつ検索精度を大幅に向上させました。技術仕様書から製造マニュアルまで、部署横断での利用が可能な設計により、エンジニア間の知識共有が促進。QA対応時間は30〜40%短縮され、定量的な効果も確認されています。

約6か月のPoC期間を経て2023年末から本格運用を開始し、数億円規模の投資により全社的なナレッジマネジメント体制を確立。製造業特有の複雑な技術情報を効率的に活用できる基盤を構築しました。

くすりの窓口（EPARK）がヘルスケア業界向けサービスを実現した事例

くすりの窓口様事例｜ RAGを活用した生成AIチャットボット提供。LLM選定やインフラを1カ月で構築 ｜ クラスメソッド株式会社

項目	内容
企業名	くすりの窓口（EPARK）
業界	ヘルスケア・医療予約
ビフォー	全国7万件の薬局情報や予約データの業務支援ツールへのアクセス効率に課題があり、薬剤師・店舗への問い合わせが煩雑
アフター	RAGチャットボットPoCにより、薬剤師向けFAQや店舗対応をスムーズ化し、複数事業での技術検証を実施

ヘルスケア業界では、医薬品情報や患者対応に関する正確性が特に重要となりますが、くすりの窓口では全国7万件という膨大な薬局ネットワークの情報管理に課題を抱えていました。薬剤師からの問い合わせや店舗運営に関する質問への対応が煩雑で、業務効率化が急務となっていたのです。

クラスメソッドとの技術協力により、RAGチャットボットのPoCを実施。薬剤師向けFAQシステムでは、医薬品の相互作用や服薬指導に関する質問に対して、正確で迅速な回答を提供できるようになりました。また、店舗向けの予約管理や在庫管理に関する問い合わせも自動化。

マッチング・予約・共同仕入れという複数事業領域での技術検証を通じて、ヘルスケア業界特有の要件に対応したシステム設計を実現しています。医療安全に直結する情報の取り扱いでは特に慎重な検証を行い、薬局業務の効率化と患者サービス向上の両立を目指したソリューションとなっています。

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RAGの導入効果3つ

RAGシステムを導入することで、企業はどのような効果を期待できるのでしょうか。実際の導入事例から見えてくる効果について詳しく解説します。

コスト削減効果の実現

RAG導入により、多くの企業で人件費削減効果が確認されています。特に情報検索や問い合わせ対応業務において顕著な効果が現れており、従来人手で行っていた作業の自動化により、年間数十万時間から数百万時間の工数削減を実現している企業も存在します。

LINEヤフーの事例では年間70〜80万時間という大幅な削減目標を設定しているほか、マツダでは応答時間20%削減といった具体的な成果が報告されています。

工数削減による業務効率化

RAGシステムは、従来の検索システムと比較して情報取得の精度と速度を大幅に向上させます。トヨタ自動車では技術情報検索のQA対応時間を30〜40%短縮し、出光興産では競合分析や技術問い合わせの処理時間を大幅に削減。

これらの効果は、単純な時間短縮だけでなく、より付加価値の高い業務に人材を配置できるという副次的なメリットも生み出しています。特に専門知識を要する業務領域では、ベテラン社員の知識を体系化して共有できるため、組織全体のスキルレベル向上にも寄与しているのです。

投資対効果（ROI）の水準

RAG導入における投資規模は、企業規模や導入範囲により大きく異なりますが、多くの事例で短期間での投資回収が実現されています。

出光興産のようにクラウドベースの構成を採用することで初期投資を抑制する事例もあれば、トヨタ自動車のように数億円規模の投資で全社的なシステムを構築する事例もあります。重要なのは導入目的と効果測定の明確化で、明確な業務課題を解決することでROIの向上が期待できるでしょう。

RAGの開発費用目安

RAGの開発費用目安は以下のとおりです。

規模	費用
最低限の規模（PoC開発）	300万円〜500万円
社内だけで使える規模	500万円〜1200万円
一般公開する規模	1500万円〜3000万円以上

目的	費用
MVP開発（最小限の機能で検証）	300万円〜600万円
社内ナレッジ検索・活用	600万円〜1200万円
カスタマーサポート効率化	800万円〜1500万円
マーケティングコンテンツ生成	700万円〜1400万円
医療・法律など専門分野での活用	1200万円〜2500万円
一般公開型Q&Aサービス	1500万円〜3000万円以上

RAGの開発費用については以下の記事で詳しく解説しています。

RAG導入時の注意点

RAGシステム導入を検討する際に注意すべきポイントについて、実際の事例を踏まえて解説します。

読取精度へ過度な期待をしない

RAGシステムは高い精度を実現できますが、100%完璧ではないことを理解しておく必要があります。LINEヤフーでは98%以上の正答率を実現していますが、残りの2%については人による確認や修正が必要。パナソニックでは90%以上の応答精度を維持していますが、重要な案件については必ず人が最終確認を行う体制を整えています。

特に医療や安全に関わる分野では、AIの回答を鵜呑みにせず、専門家による検証プロセスを組み込むことが重要。また、継続的な学習データの更新や、フィードバックによる精度改善の仕組みを構築することで、徐々に精度を向上させていくことが可能です。

精度改善も見込んで運用保守を見積もる

RAGシステムは導入後の継続的なメンテナンスが必要です。東京メトロでは構造化処理による自動化で管理負荷を軽減していますが、それでも定期的なデータ更新や精度監視は欠かせません。

大成建設では、フィードバック機能による継続的改善を実施しており、これには専任担当者による定期的な分析作業が含まれています。

運用フェーズでは、新しい文書の追加、既存情報の更新、利用者からのフィードバック対応、システムの性能監視などが継続的に発生。これらの作業量を事前に見積もり、適切な人員配置と予算計画を立てることが重要です。

セキュリティ要件を確認する

企業の機密情報を扱うRAGシステムでは、セキュリティ対策が極めて重要です。トヨタ自動車では自動車業界特有の高セキュリティ要件を満たすオンプレミス構成を採用し、機密性の高い技術情報を安全に管理しています。

クラウドベースのシステムを選択する場合も、データの暗号化、アクセス制御、監査ログの管理などが適切に実装されているか確認が必要。

特に個人情報や知的財産を含むデータを扱う場合は、関連法規制への対応も考慮しなければなりません。セキュリティインシデントが発生した場合の対応手順も事前に整備し、定期的な脆弱性診断やペネトレーションテストの実施も検討すべきでしょう。

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