エージェント型RAG（Agentic RAG）Agentic RAG　—　読み：えーじぇんとがたらぐ

エージェント型RAG（Agentic RAG）は、検索して答えを作る流れの中に、自分で判断して動くAIエージェントを組み込んだ構成です。決められた順番で検索するのではなく、必要な情報が足りなければ検索をやり直し、道具を使い、足りない部分を補います。このページでは、仕組み・出典・向き不向き・FAQ をまとめます。

① ふつうのRAGは手順が固定されている

検索拡張生成（RAG）は、質問が来たら文書を検索し、見つけた断片をモデルに渡して答えを作る、という流れです。調査論文は、この方式が「静的なワークフロー」に縛られ、多段の推論や複雑なタスク管理に必要な適応性を持たないと指摘しています。検索が1回で当たらなければ、そこで終わってしまいます。

② 判断する主体を流れの中に入れる

エージェント型RAGは、この流れの中に自律的に動くAIエージェントを置きます。エージェントは検索のやり方を自分で選び、結果を見て理解を少しずつ精緻にし、必要なら手順そのものを組み替えます。調査論文は、この組み替えの幅を「決まった順番の手順」から「状況に応じた協働」まで連続したものとして整理しています。

③ 4つの設計パターンで整理する

論文は、エージェント型RAGで使われる型として、反省（reflection）、計画（planning）、道具の使用（tool use）、複数エージェントの協働（multi-agent collaboration）を挙げています。反省は自分の検索結果を疑って引き直す動き、計画は質問を解く順番を先に決める動き、道具の使用は計算や表の操作を外部に任せる動きです。どれを入れるかで、構成の重さが変わります。

④ 構成は4つの軸で分類される

論文は、エージェント型RAGの構成をエージェントの数、制御の構造、自律性の程度、知識の表現方法の4つの軸で分類しています。1体のエージェントが全部を回す形もあれば、検索役と検証役を分ける形もあります。軸が多いということは、それだけ設計の選択肢が多く、同時に「どこで失敗したか」が見えにくくなるということでもあります。

エージェント型RAGという呼び方は、2025年1月に公開された調査論文で整理されました。著者らは、従来のRAGが静的な手順に縛られる点を出発点に置き、エージェントを組み込む構成を、エージェントの数・制御構造・自律性・知識表現の4軸で分類しています。医療、金融、教育、企業の文書処理での応用が挙げられており、評価、協調、メモリ管理、効率、統制が未解決の課題として残ると述べています。なお、この論文は特定の製品の性能を比較したものではなく、構成の整理と設計上のトレードオフの分析が中心です。

• Singh ほか「Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG」（arXiv:2501.09136、2025年1月15日公開、2026年10月24日参照）

• RAG（検索拡張生成）
• AIエージェント
• multi-agent
• hybrid-search
• reranking
• ハルシネーション（AI 幻覚）
• チュートリアル：エージェント型RAGを社内文書で試す：引き直しを1か所入れる手順 →

用語同士は相互リンクされています。未掲載の用語は用語一覧の該当項目へリンクします。

実務でそのまま使えるプロンプト例です。コピーして〔　〕内を置き換えてください。同じカードはプロンプト集にも掲載されています。

次の質問に答えるために、どの情報が足りないかを先に整理したいです。
質問：（ここに書く）

①質問が求めている結論 ②結論を出すのに必要な事実 ③手元にある資料で埋まる部分 ④検索で補う部分 ⑤人に確認すべき部分、の5つに分けて表にしてください。

同じ質問で検索が当たらないとき、言い換えた検索語を作りたいです。
質問：（ここに書く）

①正式名称を使う検索語 ②現場で使われる言い方の検索語 ③同義の別表現を使う検索語、の3つを作り、それぞれで当たりやすい資料の種類を1行で添えてください。

エージェント型RAGの答えを点検するため、主張と根拠の対応表を作りたいです。
次の回答文を文ごとに分け、①回答の主張 ②根拠にした資料名 ③根拠が直接書いているか推測か、の3列の表にしてください。根拠が示されていない文には「根拠なし」と書いてください。

回答文：（ここに貼る）

出典：次の一次資料を参照しました（参照日 2026年10月24日）。リンクは貼らず、媒体名と資料名のみを記します。

• Singh ほか「Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG」（arXiv:2501.09136、2025年1月15日公開、2026年10月24日参照）

定義・出典の記述は一次資料に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。

エージェント型RAGは、検索して答える流れに、自分で判断するAIエージェントを組み込んだ構成です。検索が当たらなければ引き直し、道具を使い、手順を組み替えます。多段の質問に向く一方、待ち時間と利用料が読みにくく、評価の設計が重くなります。文書の整備と検索精度を先に固めてから、引き直しを1か所入れる順が安全です。

• 検索の手順を固定せず、エージェントが戦略を変える構成
• 反省・計画・道具の使用・複数エージェントの協働の4つの型で整理される
• 評価とメモリ管理は未解決の課題として残る