次世代の検索拡張技術「Agentic RAG」とは？従来型RAGとの違いを徹底解説

2025年7月8日

近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、その応用範囲は日々拡大しています。特に、LLMが外部の知識ソースを参照して回答精度を向上させる「RAG（Retrieval Augmented
Generation）」は、多くの場面で活用されています。しかし、そのRAGにも進化の波が訪れています。それが「Agentic RAG」です。

本コラムでは、この新たな概念であるAgentic RAGとは何か、そして従来のRAGと何が違うのかを分かりやすく解説します。

Agentic RAGとは？ – 「自律的」に進化した検索拡張

Agentic RAGとは、一言で言えば、LLMに「エージェント」としての役割を持たせることで、より自律的かつ高度な情報検索と回答生成を実現するRAGの進化形です。

従来のRAGは、ユーザーからの質問に対し、関連性の高い情報を外部データベースから検索し、その情報を基にLLMが回答を生成するという、比較的シンプルなプロセスでした。

一方、Agentic RAGでは、LLMが単に情報を受け取るだけでなく、自ら思考し、計画を立て、必要な情報を能動的に収集・分析し、場合によっては複数のツールを使い分けながら、より複雑な質問やタスクに対応します。あたかも、優秀なリサーチャーやアシスタントのように振る舞うのです。

Agentic RAGに期待される主な能力

タスクの分解

複雑な質問を複数のサブタスクに分解し、それぞれに必要な情報を収集する。

戦略的な検索

最初の検索結果が不十分な場合、検索クエリを改善したり、異なる情報源を探したりするなど、検索プロセスを調整する。

複数ソースの統合

複数の情報源から得られた情報を統合し、矛盾点を解消したり、より包括的な回答を生成したりする。

ツールの利用

検索だけでなく、計算、コード実行、API連携など、必要に応じて様々なツールを使いこなす。

対話的な改善

ユーザーとの対話を通じて、質問の意図をより深く理解し、回答の質を向上させる。

これらの能力により、Agentic RAGは、従来のRAGでは難しかった、より深い分析や洞察、複雑な問題解決への貢献が期待されています。

従来のRAGとの違いは？ – 「受動的」から「能動的」へ

Agentic RAGと従来のRAGの最も大きな違いは、その「自律性」と「能動性」にあります。

特徴	従来のRAG	Agentic RAG
役割	情報検索と回答生成の受動的な実行	自律的な思考、計画、情報収集、ツール利用、対話を通じた能動的なタスク遂行
プロセス	質問→検索→回答生成（直線的）	質問→（思考・計画）→（検索・ツール利用・検証の反復）→回答生成（動的・反復的）
情報収集	事前に定義されたデータベースからの検索が主	状況に応じて複数の情報源やツールを柔軟に活用
対応範囲	比較的単純な情報検索と要約が中心	複雑な質問、複数ステップを要するタスク、深い分析や推論
精度向上	プロンプトエンジニアリングや検索DBの質に依存	自律的な検証や戦略的な情報収集により、よりロバストな精度向上が期待できる

従来のRAGは、ユーザーが指示した通りに情報を検索し、提示された情報を基に回答を生成するという、どちらかと言えば「受動的」な仕組みでした。データベースの質や検索アルゴリズムの精度が回答の質を大きく左右します。

それに対しAgentic RAGは、LLM自身が「どのようにすれば最適な回答を導き出せるか」を考え、行動します。まるで人間が調査を行うように、複数のステップを踏み、試行錯誤を繰り返しながら、より質の高い情報を収集し、深い洞察に基づいた回答を生成しようとします。この「能動的」なアプローチが、Agentic RAGの最大の特徴であり、従来のRAGとの決定的な違いと言えるでしょう。