「ラグ構成で…」と言われて、掃除用具などしか浮かばなかったあなたへ
社内のDX会議や、IT部門との打ち合わせで、こんな会話を耳にしたことはありませんか？
「今回のチャットボットはRAG（ラグ）構成でいきましょう」
「将来的にはAIエージェントに自律的に動いてもらって…」
正直、心の中で「ラグ？ 足元のカーペットの話？」「エージェント？ スパイ映画？」とツッコミを入れたくなりますよね。私も最初はそうでした。エンジニアの人たちは涼しい顔で話していますが、私たち事務職にとっては、まるで異国の言葉です。
でも、安心してください。この難しそうな言葉、実は「テスト勉強」と「お使い」に例えると、拍子抜けするほど簡単な話なんです。
今回は、今さら聞けない「RAG」と、最近よく聞く「AIエージェント（Copilot Agent）」について、世界一わかりやすく解説します。これさえ読めば、次の会議で「なるほど、資料参照型ですね」と涼しい顔で頷けるようになりますよ。
STEP 1：普通のAIは「数年前に猛勉強したガリ勉くん」（LLMの正体）
まず、基本となる「普通のChatGPT（専門用語ではLLMと言います）」の頭の中を想像してみてください。
彼は、インターネット上のありとあらゆる教科書を丸暗記した「超・ガリ勉くん」です。
だから、「日本の首都は？」「丁寧な謝罪メールの書き方は？」といった「世の中の一般常識」を聞かれると、スラスラ答えられます。
しかし、彼には弱点があります。それは「テスト中に教科書を開いてはいけない（持ち込み禁止）」というルールで戦っていることです。
あくまで「過去に暗記した知識」だけで答えようとするので、こんな意地悪な質問には答えられません。
- 「今日のランチのメニューは？」 →（昔のデータしかないので知らない）
- 「うちの会社の交通費の精算ルールは？」 →（世の中の一般論は知っているけど、御社のことは知らない）
でも、彼はプライドが高いので、「知りません」とは言いません。「交通費は通常、実費で支払われますが…」と、もっともらしい嘘（知ったかぶり）をつくことがあります。これが、いわゆる「ハルシネーション（幻覚）」です。
STEP 2：RAG（ラグ）は「カンニングペーパー持ち込みOKの要領いいくん」
ここで登場するのが、エンジニアたちが騒いでいる「RAG（ラグ）」という技術です。
これは一言で言うと、AIに「あんちょこ（カンニングペーパー）」を渡してあげることです。
今まで「記憶」だけで戦っていたガリ勉くんに、
「わからないことがあったら、この『社内マニュアル.pdf』を見て答えていいよ」
と、教科書の持ち込みを許可してあげる。これがRAGの正体です。
RAGを装備したAIに「交通費のルールは？」と聞くと、彼はこう動きます。
- まず、渡された「社内マニュアル」をパラパラと検索する。（Retrieval：検索）
- 「あ、ここに『月額3万円まで』って書いてあるぞ」と見つける。
- その情報を使って、「3万円までですよ」と回答を作る。（Generation：生成）
つまり、「検索（Retrieval）して、回答を生成（Generation）する」から、略してRAG。
難しそうに聞こえますが、要するに「記憶力テスト」から「オープンブックテスト（教科書持ち込み可）」にルールが変わっただけなんです。
エンジニアさんが「RAG構築のためにデータを整備してください」と言うのは、「AIに読ませるためのカンニングペーパーが汚いと読めないから、綺麗に整理してね」と言っているのと同じなんですね。
STEP 3：さらに進化！「AIエージェント」は、口だけじゃなく「手足」が生えた
さて、RAGのおかげで、AIは「社内のこと」も答えられるようになりました。でも、彼はまだ「椅子に座って答えるだけの人」です。
「交通費の申請方法」は教えてくれますが、申請そのものはやってくれません。
そこで最近登場したのが、「AIエージェント」です。
Microsoftの「Copilot Studio」などで作れる「エージェント機能」もこれにあたります。
これまでのAIが「物知りなアドバイザー」だとしたら、AIエージェントは「手足が生えた使いっ走り」です。
- これまでのAI（RAG含む）
私：「会議室の予約方法を教えて」
AI：「予約システムにログインして、空き状況を確認し…（方法を教えてくれる）」 - AIエージェント
私：「来週の火曜、A会議室とっておいて」
AI：「わかりました。予約システムにアクセスして、ポチっておきましたよ。（勝手に行動して完了させる）」
これが「エージェント（代理人）」と呼ばれる理由です。
AIがただのチャット画面を飛び出して、裏側で勝手にメールを送ったり、予定表を書き換えたり、Excelに入力したりしてくれる。
「Copilotのエージェント機能」というのは、まさに「WordやExcel、Outlookといった道具を、人間に代わって勝手に操作してくれるロボット」のことなんです。
事務職の私たちがやるべきことは「AIの教育係」になること
「RAG」だの「エージェント」だの、技術が進歩するのはいいことですが、私たち事務職の仕事はどうなるのでしょうか？
実はこれらの技術が輝くためには、私たちの「泥臭い事務スキル」が不可欠なんです。
RAGのために：データを綺麗にする
AIに渡す「カンニングペーパー（マニュアルや規定）」が、古い情報のままだったり、ファイル名が「最新_最終_ver2.pdf」みたいにぐちゃぐちゃだったらどうでしょう？ AIは混乱して、間違った答えを出します。
「AIが読みやすいように、情報を整理整頓する」。これは、几帳面な事務職にしかできない「データの掃除屋さん」としての重要な仕事です。
エージェントのために：行動ルールを決める
手足が生えたAIエージェントは、放っておくと暴走するかもしれません。勝手に全社員にメールを送ったりしたら大惨事です。
「この業務はAIに任せていいけど、ここからは人間がやる」「予算が〇〇円以上の時は、必ず人間に確認する」。
そんな「業務のガードレール」を設計できるのは、現場の業務フローを熟知しているあなただけです。
難しい言葉は「ざっくり翻訳」で乗り切ろう
今回の話をまとめると、こうなります。
- 普通のAI（LLM）
→ 昔覚えた知識だけで答える「暗記型ガリ勉くん」 - RAG（ラグ）
→ マニュアルを見ながら答えてくれる「カンニングOKな要領いいくん」 - AIエージェント
→ 代わりにメール送ったり予約してくれる「手足の生えた使いっ走りくん」
どうでしょう？ こうやって並べると、エンジニアたちが話している「謎の呪文」も、なんだか可愛らしく見えてきませんか？
会議で「今回はRAGを使います」と言われたら、「あ、カンニングペーパーを用意しなきゃいけないのね」と思えばいいですし、「エージェントを導入します」と言われたら、「お、新しいパシリ…いえ、アシスタントが来るのね」と思えばいいんです。
仕組みなんて知らなくて大丈夫。
大切なのは、彼ら（AI）が「何が得意で、何ができないか」を把握して、うまく仕事を振る「先輩社員」としての振る舞いです。
他にも「謎のカタカナ」に困っていませんか？
「RAG」や「エージェント」以外にも、現場には「API」「トークン」「プロンプトエンジニアリング」など、頭が痛くなる言葉が溢れています。
でも、その一つ一つを真面目に勉強する必要はありません。
うしろぽっけの「用語集」では、こうした難しい言葉を、今回のように「ざっくりした例え話」だけで解説しています。
エンジニアに見られたら怒られるかもしれませんが（笑）、現場で働く私たちが分かればそれでOK。
「会議中にこっそり見れるあんちょこ」として、ぜひブックマークしておいてください。
