RAGはもう古い?Agentic Searchの仕組み・メリットと活用事例
「Agentic Search」という言葉を耳にする機会が、ここ最近急速に増えていませんか。 生成AIを使った検索や質問応答の世界では、いま従来のRAG(Retrieval-Augmented Generation)に代わる新しい仕組みとして、Agentic Searchが注目を集めています。 特に、複雑な問い合わせに安定した回答が求められるカスタマーサポートや社内ナレッジ検索の領域では、Agentic Searchの実装有無が業務成果を大きく左右する時代に入りつつあります。 一方で、「RAGとは何がどう違うのか」「自社の業務にどう関係するのか」が曖昧なまま、情報収集に行き詰まっている方も多いのではないでしょうか。市場にはRAG搭載をうたうツールが溢れ、選定の決め手を見出しにくい状況も続いています。 本記事では、Agentic Searchの仕組みと従来のRAGとの違い、導入メリットと留意点、Google・OpenAI・Microsoftなど主要企業の活用事例を体系的に整理しました。 さらに、Agentic Searchを実装しているチャネルトークのAIエージェント「ALF」についても