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」についても紹介します。

AI検索の次の一歩を検討されている方や、カスタマーサポートツールの選定基準を見直したい方は、本記事の内容をお役立てください。

Agentic Searchの基本的な仕組み

Agentic Searchとは、AIエージェントが自律的に検索の計画・実行・検証を繰り返しながら、質問に対する回答を組み立てる仕組みです。

この章では、その定義、AIエージェントの役割、処理のループ構造、そして注目されている背景までを順に解説します。

Agentic Searchとは？定義を解説

Agentic Searchとは、AIエージェントが質問の意図を解釈し、必要な情報を自ら判断して複数回の検索・検証を行う仕組みを指します。

キーワードに合致するページを返す従来型の検索とは異なり、問いに対して能動的に情報を集め、答えを組み立てる点が最大の特徴です。単発の情報取得ではなく、一連の推論プロセスとして情報取得を捉える発想が土台にあります。

そのため、ビジネスや研究などの短時間で信頼性の高い情報を必要とするシーンで効果を発揮します。

AIエージェントの自律的な役割

Agentic Searchの中核を担うのがAIエージェントです。ユーザーから質問を受け取ると、どの情報源を参照すべきか、どの順番で調べるかを自ら判断します。

Web検索・社内ナレッジ・APIなど複数のツールを使い分け、途中で得た情報をもとに次の行動を決定していきます。人間のリサーチャーに近い動き方をするのが、従来の検索技術との大きな違いです。

計画・実行・検証のループ構造

Agentic Searchは、ユーザーの複雑な質問を理解し、自ら検索計画を立てて複数回の検索と検証を実行するため、従来の受動的なキーワード検索よりも優れた結果を出すことができます。

具体的には、「計画 → 実行 → 検証」という3つのステップをループさせながら回答を組み立てます。

• 計画：質問を分解し、必要な情報を洗い出す

• 実行：計画に沿って検索や情報取得を行う

• 検証：得られた情報で十分かを確認し、不足があれば再び計画に戻る

このループ構造により、一度の検索では答えきれない複雑な質問や、複数ステップの推論が必要な質問にも対応できるようになります。

また、検索で収集した情報で質問に正確に答えられるかを評価し、必要に応じて追加の検索を行ってから回答を生成するため、RAGよりも精度が高くなる傾向にあります。

Agentic Searchが注目される3つの背景

生成AIの企業活用が急速に進むなか、単に質問に答えるだけの仕組みから、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」への進化が加速しています。

総務省の令和7年版情報通信白書によれば、世界の生成AI市場は2024年の361億ドルから2030年には3,561億ドルへと約10倍に拡大する見通しで、AIエージェントの発展がこの成長を後押しするとされています。

参考：令和7年版 情報通信白書 第9節 AIの動向（総務省）

こうした流れの中で、Agentic Searchは次世代のAI検索技術として注目を集めています。

背景には、大きく3つの要因があります。

1. LLMの推論能力の向上：

   LLM（大規模言語モデル）が「次に何をすべきか」を自ら判断できる水準に到達した

2. RAGの限界の顕在化：

   複雑な質問や多段推論への対応力不足が、業務現場で課題として浮き彫りになった

3. 主要プレイヤーの実装競争：

   Google・OpenAI・Microsoftなどが相次いでAgentic Searchの実装を発表した

これら3つの流れが重なり、Agentic Searchは次世代のAI検索における中核技術として位置づけられつつあります。

従来のRAGとの違いを比較解説

Agentic Searchと従来のRAGの最大の違いは、「検索を一度で終わらせるか、繰り返すか」という構造にあります。

また、Agentic Searchは、従来のRAGに比べて、情報の鮮度を保ちつつ、検索漏れや不適切なチャンク化による精度の低下を回避することができます。

この章では、RAGの基本的な仕組みをおさらいしたうえで、Agentic Searchとの違い、そして混同されがちなAgentic RAGとの関係性を整理し、最後に3者を比較表で可視化します。

RAGの基本的な仕組み

RAGは、ユーザーからの問いに対し、外部データソースから関連情報を取得したうえで、LLMに渡して応答を作り出す仕組みのことを指します。

LLM単体では学習済みの知識しか扱えませんが、RAGを組み合わせることで、社内文書やFAQなど最新のデータに基づいた回答が可能になります。

一般的な流れは「質問を受け取る → 関連文書を検索 → 検索結果をプロンプトに含めて回答を生成」という、1回完結の処理です。

Agentic SearchとRAGの違い

両者の違いは、検索のプロセスが「静的」か「動的」かという点に集約されます。

RAGはあらかじめ決められた手順で1回の検索を進めるのに対し、Agentic SearchはAIエージェントが状況に応じて検索を繰り返し、途中で戦略を変えることもあります。

具体的なシナリオで両者の違いを見てみましょう。

「商品AとBを比較して、予算10万円で最適なものは？」という複合的な質問が来た場合、それぞれの動きは以下のように異なります。

• RAGの場合：

  質問文をそのまま検索クエリとして処理するため、商品Aと商品Bの情報が部分的にしか取得できず、予算条件との照合も不十分なまま回答を生成しがちです。結果として「商品Aと商品Bの一般的な比較情報」しか返せないケースが発生します。

• Agentic Searchの場合： 質問を「商品Aの仕様」「商品Bの仕様」「予算10万円に収まるか」という3つのサブクエリに分解し、それぞれを個別に検索。情報が揃った段階で予算条件と照合し、「予算内ならどちらが推奨か」という結論まで組み立てます。

このように、RAGは「単一検索による即答型」、Agentic Searchは「段階的検証による熟考型」と捉えると、両者の違いが直感的に理解できます。

カスタマーサポートの現場では、契約内容を踏まえた個別質問や、複数条件を絡めた問い合わせが増えており、後者の能力が業務成果を左右する場面が増えてきています。

Agentic RAGとの関係性

Agentic RAGとは、RAGの処理にAIエージェント的な判断機構を加えた中間的な仕組みです。

Agentic Searchの発展形として登場した概念で、「RAGのアーキテクチャをベースに、検索の繰り返しや情報の取捨選択をAIエージェントに任せる」というアプローチをとります。

RAG・Agentic RAG・Agentic Searchは対立概念ではなく、「自律性の度合い」のスペクトラム上に並ぶ関係と捉えると理解しやすくなります。

比較表で見る3者の違い

ここまで解説した3つの仕組みの違いを、主要な観点で比較したものが以下の表です。

自律性が高まるほど複雑な質問への対応力は増しますが、応答速度や実装難度とのトレードオフが生じます。

自社の用途に合わせて、どの水準を選ぶかを見極めることが重要です。

Agentic Searchのメリットと留意点

Agentic Searchは、従来のRAGが抱えてきた課題を構造的に解決する仕組みです。

この章では、RAGの課題に対する解決アプローチ、具体的なメリット、そして導入時に押さえておきたい留意点を整理します。

RAGの課題をどう解決するか

Agentic Searchは、RAGの典型的な3つの課題に対して、自律的なループ処理で応答します。

• 想定外の質問への弱さ

  RAGは事前に設計された検索パターンに依存しますが、Agentic Searchでは質問を分解して必要な情報を自ら判断するため、想定外の問いにも柔軟に対応できます。

• 複数ステップの推論の不得意さ

  RAGは1回の検索で得た情報に頼るため、多段推論が必要な質問に弱い傾向があります。Agentic Searchでは検索を繰り返しながら情報を積み上げるため、段階的な推論が可能です。

• 回答品質のばらつき

  Agentic Searchでは取得した情報の十分性を自己検証する仕組みを持ち、不足があれば追加検索が可能なため、品質の下振れを抑えやすくなります。

回答精度と応答範囲の向上

Agentic Searchにおけるメリットは、回答精度と対応可能な質問の幅が広がる点です。

複数の情報源を横断的に参照し、矛盾がある場合は追加検証を行うため、単純な事実確認にとどまらず、比較・要約・推論を含む複雑な質問にも応えやすくなります。

たとえばカスタマーサポートの現場では、「商品Aの仕様を教えて」のような単一の問い合わせから、「私の契約プランでこの機能は使えるか、使えない場合は追加料金はいくらか」といった複合的な問い合わせまで、同じ仕組みで扱えるようになります。

動的な情報収集と自己検証

Agentic Searchは、処理の途中で得た情報に応じて、次に何を調べるかを動的に判断します。さらに、得られた回答が質問の意図に合致しているかを自己検証する機構も備えています。

もし情報が不足していれば、別の情報源を追加で参照したり、検索条件を変更したりします。この「調べながら考える」仕組みにより、最新情報への追随能力と回答の信頼性が高まります。

導入時の注意点とコスト

Agentic Searchは、RAGと比較して回答精度や対応範囲で優位性を持つ一方、その自律的な動作ゆえに技術的・運用的なトレードオフも存在します。

特に、複数回の検索・検証を行う仕組みは、応答速度やコスト、設計の複雑さに直結する要素です。導入前にこれらを正しく理解し、自社の業務特性に合わせた使い分けを検討することが、投資対効果を最大化する鍵となります。

具体的には以下の3つの点に留意が必要です。

• 応答速度：

  複数回の検索と検証を行うため、RAGに比べて応答までの時間が長くなる傾向があります

• コスト：

  LLMの呼び出し回数が増えるため、従量課金型のサービスでは運用コストが上昇します

• 動作の予測しにくさ：

  AIエージェントが自律的に判断するため、RAGと比べて挙動の予測やデバッグが難しくなる傾向があります。同じ質問でも検索経路が異なる場合があり、運用中に想定外の動きが発生することもあります

• 設計・運用難度：

  エージェントの動作を適切に制御するには、ツールの使い分けやエラーハンドリングなど高度な設計が求められます。導入後も継続的なチューニングや監視体制の整備が必要です

これらはトレードオフであり、「速度とコストを抑えたい業務にはRAG、複雑な質問への対応力が必要な業務にはAgentic Search」といった使い分けが現実的な選択肢となります。

特に企業導入では、自社の業務特性とリスク許容度を踏まえた上で、段階的に検証・運用していくアプローチが推奨されます。

主要企業のAgentic Search事例

Agentic Searchは、すでに主要なテック企業で実装が進んでいます。

この章では、Google・OpenAI・Microsoftの3社がそれぞれどのような形でAgentic Searchを提供しているかを紹介し、最後に3社の取り組みを一覧で比較します。

GoogleのAI Modeの特徴

GoogleのAI Modeは、検索体験にAgentic Searchを組み込んだ機能です。

ユーザーの質問を複数のサブトピックに分解し、それぞれについて並列で検索を行う「query fan-out」という手法を用いて、単一の検索では網羅しきれない複雑な問いに対応します。

複雑な質問や比較検討を伴う問いに対して、複数のデータソースを横断しながら包括的な回答を生成します。

さらに、レストランの予約やイベントチケットの購入など、エージェントとしてユーザーに代わって実際のアクションを取る機能も段階的に拡張されています。検索の枠を超えて「調べて行動する」領域まで踏み込んでいるのが特徴です。

参考：Google 検索の AI モードで AI による回答を取得する（Google検索ヘルプ）

参考：AI 機能とウェブサイト（Google Search Central）

OpenAIのChatGPTエージェントの特徴

OpenAIのChatGPTエージェントは、もともと2025年1月にOpenAIが研究プレビュー版として公開した「Operator」という自律的にWebブラウザを操作できるAIエージェントが起源です。

画面の認識（Perception）→推論（Reasoning）→アクション（Action）というループを繰り返しながら、フォーム入力・予約・購入などのタスクを人間と同じように実行できる点が画期的でした。

その後、2025年7月17日にOperatorとDeep Researchが統合される形で「ChatGPTエージェント」が発表され、現在はChatGPT内のエージェント機能として提供されています。Operatorの独立サイトは段階的に提供終了となりました。

Agentic Searchの応用事例として、検索と行動をシームレスに繋げる代表例と言えます。

参考：Operator が登場（OpenAI）

参考：ChatGPT エージェントが登場：研究とアクションをつなぐ新たな架け橋（OpenAI）

MicrosoftのAgentic Retrieval

Microsoftは、Azure AI Searchに「エージェントリトリーバル」という機能を追加しました。

LLMを用いて複雑なクエリを複数のサブクエリに分解し、並列で実行したうえで、結果を統合して回答を生成する仕組みです。

チャット履歴を入力として活用し、会話の文脈を踏まえた上で検索を行える点が大きな特徴です。企業の社内文書や独自のナレッジをソースに、Agentic Searchを実装したRAGパイプラインを構築できるため、エンタープライズ用途での採用が想定されています。

参考：Azure AI Search でのエージェンティック検索（Microsoft Learn）

3社の取り組みを一覧で比較

ここまで紹介した3社の取り組みを、主要な観点で整理しました。

3社はそれぞれ異なる領域でAgentic Searchを実装しており、BtoC検索・タスク実行・エンタープライズ向けRAGという形で、応用範囲の広さが示されています。

カスタマーサポートツール選定の新基準

カスタマーサポートツールを選ぶうえで、これまでは「RAG搭載であること」が一つの決め手とされてきました。

しかし、Agentic Searchの登場によって、この選定軸は見直しが必要な段階に入っています。

この章では、RAGのみの実装では不十分になりつつある理由と、Agentic Searchを新たな選定軸として取り入れる視点を解説します。

RAGのみの実装では不十分な理由

「RAG搭載」という表現だけでカスタマーサポートツールを評価するのは、現時点では判断材料として粗すぎます。理由は3つあります。

• RAGは横並びの機能になっている：

  市場に登場するカスタマーサポートツールの多くがRAGを標準装備しており、「RAG搭載」という一点では各社の差が見えにくくなっています

• 複雑な問い合わせへの対応力に差が出る：

  「この契約で機能Aを使いたいが、追加料金はいくらか」のような複数要素を含む質問では、RAGの構造上、一部の情報を取りこぼすケースが起こりがちです

• 問い合わせの内容が高度化している：

  一般ユーザーが日常的に生成AIに触れるようになった結果、カスタマーサポートに寄せられる質問も、単一の事実確認から複合的な問いへとシフトしています

つまり、「RAG搭載」という選定軸では、今後想定される顧客の問い合わせに対応しきれない可能性があります。

Agentic Searchを選定軸にする視点

では、どのような軸で選べばよいのか。結論として、「Agentic Searchまで実装しているか」を新たな選定軸に加えることが有効です。

Agentic Searchを実装しているツールは、複数ステップの推論や自己検証を通じて、複雑な問い合わせにも安定した回答を返せます。顧客が一度の問い合わせで疑問を解消できる確率が高まり、オペレーターへの追加エスカレーションや再問い合わせを減らす効果が期待できます。

カスタマーサポートツールを比較検討する際には、具体的に以下の観点を確認することをおすすめします。

• AIエージェントが質問を分解し、複数回の検索を行う仕組みを持っているか

• 得られた情報の十分性を自己検証し、必要に応じて追加の情報収集を行うか

• 複合的な問い合わせ（条件分岐を含む質問・比較を求められる質問）への回答精度が確認できるか

「RAG搭載か」から「Agentic Searchを実装しているか」へ。この視点の切り替えが、カスタマーサポートツール選定の精度を一段引き上げる鍵になります。

チャネルトークのAIエージェント「ALF」

チャネルトークが提供する「ALF」は、Agentic Searchを実装したカスタマーサポート向けのAIエージェントです。

この章では、ALFに搭載された技術の特徴、実務で得られる効果、そして他のカスタマーサポートツールとの差別化ポイントを紹介します。

ALFに搭載されたAgentic Search

ALFは、リリース当初から自然言語を理解して回答するAIエージェントとして提供されてきましたが、2025年11月のアップデートではさらに踏み込み、Agentic Search技術を搭載しました。

ALFでは、顧客の問い合わせの意図を把握し、必要な情報を能動的に収集したうえで、最終的に業務の実行まで繋げる自律的な動作が可能です。

具体的には、ALFは以下の3つの動きを1つの処理フローの中で行います。

• 意図の把握：

  顧客のメッセージから、何を解決したいのかを読み取る

• 能動的な情報収集：

  必要な情報をFAQ・社内ドキュメント・外部システムなどから自ら判断して取得する

• 業務の実行：

  回答だけでなく、キャンセル処理や予約変更などの実アクションまで完結させる

さらに、ALFには自身の回答が正しいかを自主的にもう一度考えるファクトチェック機能が備わっています。

存在しないクーポンの発行を防ぐ、といった誤回答の抑止にもつながる仕組みです。

この自己検証機能は、Agentic Searchの核となる「検証ループ」を具体的な機能として実装した例と言えます。

実務で得られる効果と活用シーン

ALFを導入した企業では、実際に次のような成果が確認されています。

• 2,100社以上のALF導入実績：

  EC・小売・アパレルなど幅広い業界で活用されており、アダストリアやPAUL & JOEといったブランドでも運用されています

• 解決率80%：

  2025年11月のアップデート時点で、問い合わせ解決率80%を実現しています。

• 最高解決率80.9%：

  最も成果を出している事例では、問い合わせの8割以上をALFが自律的に処理しています。

活用シーンの例を挙げると、ECサイトでは「注文のキャンセル」「配送先の変更」「注文内容の確認」といった、従来はオペレーターが管理画面を確認しながら対応していた業務を、ALFがチャット上で自己完結させます。

ドキュメントを検索して回答する従来のFAQ型チャットボットやRAG型ツールと異なり、ALFは自らが「次にどの情報を確認すべきか」を判断して思考を回す点が大きな違いです。

顧客は24時間365日、深夜や休日でも即座に対応を受けられ、事業者側は反復的な問い合わせから解放されます。結果として、オペレーターはより複雑で付加価値の高い問い合わせへの対応に集中できるようになります。

他カスタマーサポートツールとの差別化ポイント

多くのカスタマーサポートツールがRAGベースの実装にとどまるなか、ALFはAgentic Searchまで実装している点で、技術選定上の優位性を持ちます。

具体的な差別化ポイントは3つあります。

• Agentic Searchによる複雑な問い合わせへの対応力：

  単一の回答だけでなく、意図把握→情報収集→業務実行までを1つのループで処理

• 自己検証によるハルシネーション抑制：

  回答生成後にALF自身が内容を再確認するため、誤った情報発信のリスクを下げる

• 業務の自動実行までカバー：

  回答の提示にとどまらず、キャンセルや予約変更といった実アクションまで完結できる

「RAG搭載」が横並びになっている市場において、Agentic Searchを実装しているかどうかが、次のカスタマーサポートツール選定の軸となります。ALFは、その新しい選定軸に先行して応えているソリューションの一つです。

自然言語を的確に理解するALF - チャネルトーク

AIエージェント ALFはオペレーターの代わりに顧客からのお問い合わせに対応します。

Channel.io

よくある質問（FAQ）

ここでは、Agentic Searchについて読者から寄せられることの多い質問を3つ取り上げ、要点を整理してお答えします。

Agentic Searchは誰でも導入可能？

Agentic Searchは、自社開発だけでなく、対応したSaaSを利用することで幅広い企業が導入可能です。

自社で一から構築する場合は、LLM・ツール連携・エージェント制御といった高度な設計が必要になるため、専門人材と一定の開発リソースが求められます。

一方、すでにAgentic Searchを実装したサービスを利用すれば、専門的な技術知識がなくても導入が可能です。

たとえばチャネルトークのALFは、ナレッジをアップロードするだけで運用を開始できる設計になっており、自社開発のハードルを越えずにAgentic Searchの恩恵を受けられます。

RAGからの移行は必要？

RAGで十分に業務が回っている場合、すぐに移行する必要はありません。

ただし、「想定外の質問への対応力」「複数ステップの推論が必要な問い合わせ」に課題を感じ始めているなら、Agentic Searchへの切り替えを検討する価値があります。

判断の目安としては、以下のような状況が挙げられます。

• 問い合わせ内容が複合化しており、RAGの単一検索では情報を取りこぼすケースが増えている

• 自動化率が頭打ちになり、オペレーターへのエスカレーションが減らない

• 顧客が求める回答の粒度が上がり、回答品質のばらつきが目立ってきた

これらに当てはまる場合は、Agentic Searchを実装したツールの評価を始めるタイミングと言えます。

導入にかかる期間とコストは？

導入にかかる期間とコストは、選択するアプローチによって大きく異なります。

自社開発では数ヶ月から半年単位の開発期間と、LLM利用料・開発人件費・保守費用などのコストが発生します。

SaaSを利用する場合は、一般的に数週間〜1ヶ月程度で運用を開始できるケースが多く、月額の利用料に収まるため、初期投資を抑えやすいのが特徴です。

チャネルトークのALFのようにAgentic Searchを標準搭載したサービスを選べば、専門の開発チームを抱えずにAgentic Searchの恩恵を受けられます。

具体的な費用や運用イメージについては、各サービスへ直接問い合わせて相談することをおすすめします。

まとめ：検索を変えていくAgentic Search

Agentic Searchは、AIエージェントが自律的に計画・実行・検証を繰り返しながら回答を組み立てる仕組みです。

従来のRAGが1回の検索で完結するのに対し、Agentic Searchは複数回の検索と自己検証を通じて、複雑な問い合わせや多段推論にも対応できる点が大きな違いです。

すでにGoogleのAI Mode、OpenAIのChatGPTエージェント、Microsoftのエージェントリトリーバル（Azure AI Search）など、主要企業が相次いで実装を進めており、AI検索の中核技術として位置づけられつつあります。

カスタマーサポート選定の場面では、「RAG搭載」が横並びの機能になりつつある今、「Agentic Searchを実装しているか」が新たな選定軸として重要性を増しています。

チャネルトークのALFは、この新たな軸に応える形でAgentic Searchを搭載し、意図把握・情報収集・業務実行までを自律的に完結させる設計になっています。平均解決率80%、最高80.9%という実績も、Agentic Searchの実用性を裏づけるものです。

AI検索の次の一歩を検討されている方は、本記事で整理した選定軸を手がかりに、自社に合ったソリューションの比較検討を進めてみてください。

Agentic Searchを実装したALFの導入事例や具体的な費用感については、お気軽にお問い合わせください。