RAGと社内ChatGPTの使い分け

RAGと社内ChatGPTの違い

RAGは社内の資料を検索してから回答する仕組みです。社内ChatGPTは、学習済みのモデルに質問して文章を生成する仕組みで、社内資料を自動で参照するわけではありません。

社内マニュアルへの正確な回答と出典表示が必要ならRAG、メール下書きや議事録要約など汎用タスクなら社内ChatGPT——この切り分けが基本です。

社内資料に答えさせたいときはRAG

「就業規則のこの項目は？」「この製品の保証条件は？」——社内資料が根拠になる質問にはRAGが向いています。回答にどの資料を見たかを出せると、現場も安心できます。

投入前に資料の選別・権限・ログのルールを決めておくことが大切です。関連のセキュリティコラムもあわせてご覧ください。

• RAG投入前のチェックリスト →

どちらから始めるか

ニーズが「社内のこの資料群に答えてほしい」と明確ならRAGから。まず全社で文章作成を試し、効果を見てから社内資料連携を検討するなら社内ChatGPTから——目的で決めてください。

両方使う場合も、データの境界と権限は共通の設計思想で揃えると、あとからの統合が楽になります。