本白書は、国内外の先進企業事例、技術動向、学術研究成果を総合的に分析し、2025年7月現在の最新情報に基づいて編纂されている。
■キーメッセージ■
生成AIと検索技術の融合技術「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」が、企業のデジタルトランスフォーメーションの核心技術として急速に注目を集めている。RAG技術は単なるIT効率化ツールを超え、企業の知識経営パラダイムそのものを変革する戦略技術である。
すでに、（以下にあげるように）その効果が実証されている。本レポートでも取り上げている多くの成果事例のなかからピックアップして簡単に紹介する。
・三井住友カード：月間50万件超の問い合わせ対応で最大60%の時間短縮
・出光興産：競合分析レポート作成の大幅効率化を実現
・アサヒビール：現場問い合わせ件数20%削減
・LINEヤフー：年間70-80万時間の業務時間削減目標を設定
■アクションプラン／提言骨子■
本白書では、さまざまな活用パターン、導入時の課題と解決策、実装・実践的指針について、具体的なシステム設計、運用条件、セキュリティ対策、ROI評価手法、継続的改善のためのベストプラクティスについて包括的に解説している。
たとえば、以下にあげるポイントで、最新の先端RAG技術動向、実装指針について、詳しく解説している。
・Advanced RAG：従来型RAGの限界を突破する高度化技術
・Agentic RAG：自律的AI エージェント統合による複雑業務対応
・GraphRAG：ナレッジグラフ活用による関係性理解
・マルチモーダルRAG：テキスト・画像・音声統合処理
■推奨読者／ゴール■
本白書は、経営層、IT部門責任者、DX推進担当者、システムインテグレーターを主要な対象読者とし、RAG導入による具体的なビジネス価値創出を支援する。本白書の対象読者とビジネス価値は、以下のとおりである。
・戦略立案：自社に最適なRAG活用領域の特定
・投資判断：ROI予測と導入優先順位の決定
・実装計画：技術選定から運用体制構築まで
・競争優位：業界先進事例に基づく差別化戦略
緒言
＜1＞RAGの全容／RAGの基本アーキテクチャ、フレームワーク
・概説
・RAGの技術的基盤
・RAGのアーキテクチャ、フレームワーク、評価メトリクス 概説
・RAGの稼働特性と性能最適化
・使用パターンと利用条件・カスタマイズ要件
・コスト最適化とビジネス価値
・RAGスケーリングとコスト最適化
・課題点
・RAGのフレームワーク・実装ツール
・エージェント型RAG
・説明可能なRAG（Explainable RAG）
・RAGシステムの評価指標
・RAGシステムの評価指標とF1スコア活用
・RAGの標準化動向と国際規制フレームワーク
・AI関連国際標準化の動向
＜2＞RAGの構築・実装・最適化・運用に当たっての留意点
・エンタープライズ向けRAG実装・運用
・RAG実装におけるコスト管理と見積もり
・RAGスケーリングとコスト最適化
・ハイブリッド検索とキーワード検索の組み合わせ
・ローカルLLMファインチューニングとRAG構築
・RAGにおけるスケーラビリティテスト
・バックアップ／リストア計画
・アップデート／パッチ適用
・RAGO（Retrieval-Augmented Generation Optimizer）
・RAGにおけるデータソース品質管理
・RAGにおける「メタデータ設計」
・RAGにおける入力クレンジング
・RAG実装におけるレイテンシ測定と最適化
・エラーハンドリング設計
・フォールバック戦略
・キャッシュインバリデーション
・モニタリングとアラート
・RAGにおける「エネルギー効率最適化」
・RAGによるインフラ・運用監視
・運用管理とMLOps／GenAIOps
・RAGによる監視・観測可能性の実装
＜3＞RAGにおけるベクトルデータベースとグラフデータベースの活用
・概説
・GraphRAGとナレッジグラフ技術
・RAGにおけるベクトルデータベースとグラフデータベースの活用
・GraphRAGとナレッジグラフ技術
・RAGにおけるベクトル量子化（VQ）技術
＜4＞RAGセキュリティとデータガバナンス
・RAGセキュリティとデータガバナンス
・セキュリティとプライバシーガバナンス
・データガバナンスとセキュリティの課題
・RAG実装におけるセキュリティポリシー遵守
・RAGにおける認証・認可統合
・RAGによるアクセス権限管理機能
・RAGによるインフラ・運用監視
・RAGによるゼロトラストアーキテクチャ統合
・GDPR対応RAGシステム
・標準化動向と国際規制フレームワーク
・セキュアRAGパイプライン
＜5＞各種AIコンバージェンス領域／新興技術・特殊用途パターン
・マルチエージェントRAG
・マルチモーダルRAG
・マルチモーダルRAGの稼働特性と使用パターン
・マルチモーダル検索強化を伴うRAG
・リアルタイムRAG
・音声認識連携RAG
・画像解析連携RAG
＜6＞RAG先端技術・先端ソリューション(1)
・セマンティックインデクシング
・RAGにおけるスパース・アテンション応用
・ハイブリッド検索とキーワード検索の組み合わせ
・RAGによるエッジAI統合
・RAGによるサーバーレスRAGアーキテクチャ
・RAGによるリアルタイム・ストリーミング処理
・RAGによるフェデレーテッドラーニング対応
・RAGによるCI/CDパイプライン自動化
・RAGによるエッジAI統合
・RAGによるサーバーレスRAGアーキテクチャ
・RAGによるリアルタイム・ストリーミング処理
・RAGによるフェデレーテッドラーニング対応
・ローカルLLMファインチューニングとRAG構築
・RAGにおける「大規模分散検索アーキテクチャ」
＜7＞RAG先端技術・先端ソリューション(2)
・ニアリアルタイム更新インデックス
・RAGの多言語対応
・オンライン学習型Retrievalを活用したRAG先端技術
・RAGにおける先端技術としての「プライバシー保護型検索（PIR）」
・フェデレーテッドRAG：概要・実装・留意点・最新動向
・RAGにおける「フロントロード型キャッシング」
・RAGにおける「トランスフォーマーベース検索」
・RAGにおける「トークン効率化アプローチ」
・RAGにおける「カスタムトークンカットオフ」
・RAGにおける「高速ブロックニーサーチ」
・GPU/TPU最適化RAG
・RAGによるDevOpsパイプライン統合
・RAGによるマイクロサービスアーキテクチャ
・コンテナ化されたRAGシステム
・RAGによる監視・観測可能性の実装
・RAGによるCI/CDパイプライン自動化
＜8＞RAGに関する主要ツール・モデル別特性および関連機能・実装技法(1)
・OpenAI GPT-4 Retrieval Plugin（RAG）
・Anthropic Claude RAG拡張
・Meta LLaMA Retrieval Adapter
・Google PaLM × Retrievalを活用したRAG
・Cohere RAGフレームワーク
・Mistral RAG対応モデル
・Aleph-Alpha Retrieval Service
・Microsoft Azure AI Searchを活用したRAG
・AWS Bedrock Retrieval
・Pinecone Vector DB連携
・Weaviate RAG対応
・Milvus高速検索
・Qdrantキャッシュ機能
・Elasticsearch LLM BridgeのRAG
・ChromaDBを用いたRAG最適化
・Vespa Vector SearchのRAG
・Haystack OSSフレームワークのRAG
・LangChain RetrievalChains
・LlamaIndexデータ統合によるRAG
・RAGにおけるRetrievalQAとRetrievalChain
・LlamaIndexデータ統合によるRAG
＜9＞RAGに関するツール・モデル別特性および関連機能・実装技法(2)
・RAGにおけるRetrievalQAとRetrievalChain
・RAG with FAISS
・RAG with Annoy
・RAG with HNSWLib
・RAG on RedisVector
・RAG on OpenSearch
・Vertex AI Matching Engine
・AI21 Studio Retrieval
・RAGにおけるZilliz Cloud Retrieva
・Zilliz Cloud Retrievalの実装・留意点
・Weights & Biases RAG Monitor
・Perplexity Retrieval Platform
・Retrieval-driven Fine-tuning
・RAGサーバレス実装
・Graph-augmented RAG
・Syntax-aware Retrieval
・Temporal Retrievalモデル
・Adaptive Retrieval Pipeline（RAG）
・Modular Retrieval Components
・Pipeline Orchestration（Airflow等）
・Hybrid Retrieval Chain
・Streaming vs. Batch Retrieval
＜10＞主な参入企業・スタートアップのRAG関連事業（特徴・外部機能の連携・評価・投資動向・最新動向等(1)
・OpenAIとRAG事業
・Google DeepMindのRAG事業
・AnthropicのRAG事業
・Meta AIにおけるRAG事業
・CohereにおけるRAG関連事業
・Aleph-Alpha（ドイツ・AIスタートアップ）のRAG技術
・Microsoft ResearchのRAGに関する事業
・AWS AI LabsのRAG関連事業
・Salesforce ResearchのRAGに関する事業
・IBM WatsonのRAG事業
・Groq（AI推論処理高速化に特化したスタートアップ）のRAG事業
・Stability AI（マルチモーダルAI／画像生成AIのスタートアップ）のRAGに関する事業
・Vectara（生成AIプラットフォームを提供するスタートアップ）のRAG事業
＜11＞主な参入企業・スタートアップのRAG関連事業（特徴・外部機能の連携・評価・投資動向・最新動向等(2)
・PineconeのRAG分野における事業
・WeaviateのRAG関連事業
・MilvusのRAG関連事業
・Qdrant（高次元ベクトルデータの管理・検索を強みとするスタートアップ）におけるRAG事業
・Qdrantが手掛けるRAGの実装・連携・評価
・Zilliz（高次元ベクトルデータの管理・検索を強みとするスタートアップ）のRAG事業
・LivePerson（顧客エンゲージメントプラットフォームを提供するグローバル企業）のRAGに関する事業
・Perplexity AIのRAGに関する事業
・Haystack AI（Haystack）のRAG事業
・LlamaIndex TeamのRAG事業
・LangChain LabsのRAGに関する事業
・AI21 Labs（RAGエンジンをSaaS形式で提供するスタートアップ）のRAG関連事業
・MosaicML（米国スタートアップ）のRAGに関する事業
・Inflection AI（パーソナルAIを追及するスタートアップ）のRAG関連事業
・Character.AI（AIチャットプラットフォームを提供するスタートアップ）のRAGに関する事業
・Jasper Labs（非構造化データの効率的検索・活用AIソリューションを提供するスタートアップ）のRAGに関する事業
・Upstage（韓国・ソウルを拠点とするAIスタートアップ）のRAG関連事業
・AIToolHubのRAGに関する事業
・RunwayML（AIを活用した動画生成・編集ツールを強みとするスタートアップ）のRAG事業
・Relevance AI（AIエージェント・プラットフォームを提供するスタートアップ）のRAG関連事業の詳細
・Sembly AI（会議の生産性向上を目的としたAIチームアシスタントを提供）のRAGに関する事業
・Unstructured（非構造化データのLLM処理・自動変換ソリューションを提供するスタートアップ）のRAG関連事業
・Signal A（企業のデータ活用レベル向上と人材育成を支援）のRAGに関する事業
・Toby AIのRAGに関する事業（AI通訳・翻訳サービスをてがけるスタートアップ）
・Cognite（産業向けデータプラットフォーム企業）のRAG事業
