「RAGとは何で、なぜ気にする必要があるのでしょうか？略語が多すぎてもう把握しきれません。」すでにこうおっしゃる方もいらっしゃいます。
できるだけ簡単な方法で説明してみましょう。RAG（検索拡張生成）とは、私たちが日常的に情報を入手する方法を形作る基本原則です（ただし、多くの場合、ユーザーはその存在に気づいていません）。これは、顧客の検索方法とブランドが顧客と関わる方法を、発見からコンバージョンまでのあらゆる段階で変革しています。
RAG（検索拡張生成）とは何で、どのように機能しますか？
簡単に言えば、RAGは2つの重要な要素を組み合わせてAIをより賢くします。
情報検索： ナレッジグラフ、ウェブサイト、レビューなどの信頼できる情報源から、関連性があり正確な情報を取得します。
拡張生成 : このデータを使用して、AIは会話のように感じられる事実に基づいた応答を生成します。
RAGは、回答を生成する前に実際の関連情報を検索することで、回答を向上させる効率的なアシスタントに例えられます。推測や作り話をするのではなく、権威あるデータに基づいて回答を行い、正確性と関連性を保ちます。例えば、顧客がレストランのAIチャットアシスタントに「グルテンフリーの選択肢はありますか？」と尋ねた場合、RAGはレストランのメニュー、FAQ、顧客レビューから情報を取得し、次のような回答を生成します。「はい！サラダやグルテンフリーのパンを使用したサンドイッチを含む、いくつかのグルテンフリーオプションを提供しています。」
ポイント : このプロセスで重要になるのが、データがどれだけうまく保存され、整理されているかです。ここでナレッジグラフが活躍します。構造化データ（例：営業時間）と非構造化データ（例：顧客レビュー）を一元化することで、ナレッジグラフは、AIツールが必要な情報にアクセスできるようにし、正確で文脈に即した回答を提供します。堅牢なデータ基盤がなければ、RAGは潜在能力を最大限に発揮できません。
RAGが世間で話題になっている理由とは？
RAGは、顧客の辿るプロセスのあらゆる接点の一部になりつつあり、オムニチャネルマーケティング自動化の登場以来、カスタマージャーニーに影響を与えた最大の変化の1つであると言えるでしょう。そして、その変化はあらゆる場所で見られます。
発見 : AI主導の検索結果は関連情報を迅速に要約し、顧客が知らなかったブランドや製品を見つけるのに役立ちます。例えば、生成AIツールは、ユーザーのクエリに関連する製品の特徴や利点を強調することで、あまり知られていない選択肢を浮かび上がらせることができます。
検討 : RAGは、詳細な説明、レビュー、比較を引き出すことで製品の探索を強化し、顧客が自信を持って選択肢を評価できるようにします。顧客はリンク一覧の代わりに、厳選されたインサイトを受け取り、選択肢を評価しやすくなります。
意思決定 : RAGはリアルタイムの利用可能状況、価格、またはロケーションの詳細を取得することで、意思決定プロセスを簡素化します。顧客は、店舗を訪問する場合でも、オンラインで購入を完了する場合でも、より迅速に行動できます。
購入後のサポート : RAGを搭載したAIツールは、返品ポリシーやトラブルシューティングなどのカスタマーサービスに関する問い合わせに迅速かつ正確に対応します。これにより信頼と忠誠心が築かれ、一度のみ購入した顧客も常連客へと変わります。
ポイント : すべての段階において、RAGが取得するデータの品質は極めて重要です。ナレッジグラフのようなツールは、AIが正確で信頼できる情報を引き出すために必要な構造と接続を提供し、顧客体験を全体的に向上させます。
RAGは未来の検索の基本です
RAGは単なる流行語ではありません。会話型検索への移行を支援し、顧客の旅をよりスムーズで直感的にし、よりスマートで、迅速かつ正確な回答を提供することにより、顧客体験の新たな基準を確立しています。
今、RAGに適応するマーケティング担当者は、明日の検索需要に対応する準備ができています。ナレッジグラフのようなツールがこの進化を推進する中で、クリーンかつ整理されたデータを優先するブランドが時代をリードするでしょう。
続きを読む：RAGの成功にナレッジグラフが果たす役割
