Agentic RAG（エージェント型RAG）

Agentic RAGとは

Agentic RAG（エージェント型RAG）は、RAGにエージェントの計画・ツール使用能力を組み込んだ発展形です。通常のRAGが「一度検索して一度生成」で終わるのに対し、Agentic RAGは必要なら検索を繰り返し、複数の情報源を使い分け、足りない情報を自ら補いながら回答を作ります。

通常RAGとの違い

• 通常RAG: 質問 → 検索1回 → 生成 → 終了
• Agentic RAG: 質問 → 検索 → 結果の不足を自己評価 → 追加検索 or 別ツール → 生成 → 必要なら再検証

AIが**「検索結果で十分か」を自分で判断**し、足りなければ次の手を打つのが特徴です。

典型的な振る舞い

• クエリを分解して個別に検索
• 複数のデータソース（社内文書・Web・DB）を使い分け
• 結果を比較・統合し、矛盾があれば再確認
• 最後に根拠付きで回答

士業の実務での活用イメージ

• 税理士: 「この論点、関連通達と直近Q&A、類似の過去案件を揃えて整理して」のような複数資料の横断調査
• 弁護士: 論点分解 → 判例検索 → 学説確認 → 書面ひな型参照、の流れを自動化
• 社労士: 顧問先業種の特殊ルール確認 → 社内規程照合 → 最新行政通達チェック
• 行政書士: 自治体ごとの要件確認 → 最新告示チェック → 必要書類リスト化

一問一答では終わらない複合的な調査に強いのがAgentic RAGの本領です。

注意点

• 検索ループが長くなるとコスト・応答時間が膨らみます。上限設定は必須です。
• エージェント側で何を根拠に判断したかのログを残す設計が、士業運用では重要です。
• 自律度が上がるほど、最終判断は人が行う前提の運用設計が欠かせません。