Agentic RAGとは？AIエージェントにRAGをやらせる仕組み｜通常のRAGとの違いと精度の条件

「RAGの次はAgentic RAGだ」という言葉を、ベンダーのブログや製品資料で見かけたことがあるかもしれません。

RAGという言葉自体はすでに知っていても、「Agentic」が付くだけで何が変わるのかは分かりにくいところです。

この記事では、Agentic RAGが通常のRAGと何が違うのか、AI側は具体的に何を判断するようになるのか、導入すれば精度が上がると言えるのかを、公式ドキュメントの記述から整理します。

Agentic RAGとは、AIエージェントを使ってRAGを行う仕組み

IBM Thinkは、Agentic RAGを、AIエージェントを使ってRAGを行う仕組みだと説明しています。RAGの処理の流れにAIエージェントを組み込み、適応性と精度を高める形を指すという説明です。

RAGそのものの処理手順は同記事で扱っているため、本記事では再解説しません。

同じIBM Thinkの説明によると、通常のRAGは単一の外部データセットにモデルをつなぐのに対し、Agentic RAGは複数の外部知識ベースからデータを取得したり、外部のツールを使ったりできるとされています。

つまりAgentic RAGは、別の独立したツールの名前ではなく、RAGという仕組みにAIエージェントを組み込んだ構成を指す言葉です。具体的にどこまでAIに判断させるかは実装によって異なり、次の見出し以降でLangGraphやNVIDIAの例を見ていきます。

通常のRAGとの違いは、NVIDIAの比較では「検索が一回で終わるかどうか」

NVIDIAの技術ブログは、両者の違いを一言で対比しています。通常のRAGは「検索して、生成する」というシンプルな一回きりの流れで、速く、コストも安いことが多いとしています。

同ブログはAgentic RAGの手順として5段階を挙げています。①エージェントが情報の不足に気づく、②具体的な検索クエリを作る、③検索エンジンが情報を取得する、④取得した情報で文脈を補う、⑤その結果をもとに、より良い判断や行動を生成する、という流れです。

この5段階のうち、④から⑤に進んだ結果、情報がまだ足りないと判断されれば、①に戻ってもう一度検索が行われます。NVIDIAはこの動的な繰り返しを、Agentic RAGの特徴として説明しています。

LangGraphの実装に見る、AIが担う3つの判断

LangChain（LangGraph）のドキュメントは、AIが担う判断をより具体的な仕組みで示しています。質問を受け取った時点で、モデルが検索ツールを呼び出すか、そのまま答えるかを自分で選ぶという説明です。

同ドキュメントは、この選択があるからこそ、固定された「検索してから生成する」パイプラインではなく、agenticになると位置づけています。検索は、モデルが要求したときだけ実行されます。

同ドキュメントの説明では、検索した後に、取得した文書が質問に関係あるかどうかを判定する工程があります。取り出した候補を並べ直すリランキングとは別の工程で、ここでは関係の有無だけを判定します。

関係がないと判定された場合は、質問文を検索しやすい形に書き換えて、もう一度検索をやり直す仕組みが用意されています。

同ドキュメントは、この書き換えと再検索のやり直しについて、最初の検索が弱かった場合でもそこで止まったり答えをでっち上げたりせずに立て直す手段だと説明しています。

IBM Thinkのドキュメントは、この判断を担うエージェントの種類として、どの情報源に問い合わせるかを決める「ルーティングエージェント」と、複雑な質問を複数の小さな質問に分けて調整する「クエリプランニングエージェント」を挙げています。

問い合わせ先はデータベース1つに限りません。複数の外部知識ベースからデータを取得したり、外部のツールを使ったりできる点も、IBM Thinkの説明に含まれています。

IBM Community Blogの例に見る、複数のエージェントに分ける構成とは別の話

Agentic RAGという言葉は、複数のエージェントを使う構成と混同されやすいところです。IBM Community Blog（Armand Ruiz Gabernet、2025-01-15投稿）では、実装例が1つ紹介されています。

文書ごとに専任のエージェントを割り当て、それぞれが担当する文書内での質問応答や要約を行い、上位のエージェントが取りまとめるという構成です。

この構成は、複数文書にまたがる比較や高度な分析に向くとされています。ただしこれは、Agentic RAGを実現する構成の一例です。

IBM Thinkのドキュメントも、エージェント型のワークフローは単一のAIエージェントでも、複数のエージェントを組み合わせたシステムでも構成できるとしています。

つまり、LangGraphの例のような「検索の要否・回数をAIが判断する」という話と、IBM Community Blogが示す複数のエージェントに役割を分けて協調させるマルチエージェントという話は、別の軸です。エージェントを何体使うかとは切り離して理解できます。

精度は上がるのか、条件付きの効果

NVIDIAの技術ブログは、Agentic RAGの利点として精度の向上を挙げています。一回きりの検索で終わらせず、回答の妥当性を確認し、必要であればクエリを書き換えて、納得のいく結果が出るまで繰り返せる点を理由にしています。

ただし、この繰り返しには回数分の時間とコストがかかります。同ブログも、通常のRAGは速く、コストも安いことが多いとしたうえで、Agentic RAGは動的な分だけ手間が増える構成だと位置づけています。

2025年1月に初版が公開されたAgentic RAGに関する調査論文(arXiv)も、この仕組みの土台になる考え方として、生成した結果を自ら点検し、不備があれば作り直す「reflection」という設計パターンを挙げています。

同論文は、通常のRAGを、固定された手順に制約され、複数段階の推論や複雑なタスク管理への適応力を欠くものとして位置づけたうえで、Agentic RAGはエージェントが検索戦略を動的に調整し、文脈の理解を繰り返し磨き上げられる点が異なるとしています。

まとめると、Agentic RAGは検索を繰り返し判断できる分、複雑な質問には対応しやすくなりますが、必ず精度が上がるとは言い切れません。判定や書き換えの工程自体がうまく機能するかどうかに結果が左右されます。

AIエージェントの自律性の中でどこに位置するか

Agentic RAGという名前にある「Agentic」は、AIエージェントの自律性を指す言葉です。目標を渡すと、手順をAI自身が決めて動くという考え方が土台になっています。

自律性をどこまで広げるかという段階の整理は、同記事の解説に譲ります。本記事で扱っているAgentic RAGは、そのうち「検索という一手順を、AI自身が判断して回す」という限られた範囲の自律性です。

なお、「Agentic」という語の訳し方や、提供元によって使われ方が揺れる点は、Agentic AIで扱っています。本記事ではその議論を繰り返しません。

よくある質問

Agentic RAGは、通常のRAGとは別のツールですか

別の独立したツールを指す言葉ではありません。IBM Thinkの説明によると、RAGの仕組みにAIエージェントを組み込んだ構成を指す言葉です。検索の要否や回数をAIが判断する具体的な例は、LangGraphなどの実装で確認できます。

マルチエージェントと同じ意味ですか

同じではありません。検索の要否や回数をAIが判断する話（LangGraphの例）と、複数のエージェントに役割を分けて協調させる話（IBM Community Blogの実装例）は別の軸です。後者は前者を実現する実装の1つという位置づけです。

導入すれば精度は必ず上がりますか

上がるとは言い切れません。NVIDIAの技術ブログは精度向上の利点を挙げていますが、これは検索結果を確認して書き換えるループがうまく機能した場合の説明です。判定や書き換えを繰り返す分、時間とコストも増えます。

まとめ

Agentic RAGとは、IBM Thinkの説明によると、AIエージェントを使ってRAGを行う仕組みです。検索するかどうか・何回検索するかをAIが判断する具体的な例は、LangGraphなど個別の実装で確認できます。

NVIDIAの比較によると、通常のRAGは検索から生成へ一直線に進む流れであるのに対し、Agentic RAGはこの流れをループにし、結果を確認しながら検索をやり直せます。

AIが担う判断には、検索ツールを呼ぶかどうかの選択、取得した文書の関連性判定、質問文の書き換えといった具体的な工程があります。LangChain（LangGraph）のドキュメントに基づく整理です。

IBM Thinkによれば、複数のエージェントに役割を分ける構成は、Agentic RAGを実現する方法の1つであり、同じ意味の言葉ではありません。

精度については、繰り返し判断できる分だけ複雑な質問には対応しやすくなりますが、必ず上がるとは言い切れません。判定や書き換えの工程がうまく機能するかどうかに結果が左右されるうえ、繰り返す分だけ時間とコストも増えます。

RAGや社内検索の設計についてご相談がある場合はお問い合わせはこちらからご相談ください。

この記事の出典

• What is agentic RAG?（IBM Think、2026-09-13確認）
• Forget RAG and welcome Agentic RAG（IBM Community Blog、Armand Ruiz Gabernet、2025-01-15投稿、2026-09-13確認）
• Traditional RAG vs. Agentic RAG: Why AI Agents Need Dynamic Knowledge to Get Smarter（NVIDIA Technical Blog、2025-07-21公開、2026-09-13確認）
• Build a custom RAG agent with LangGraph（LangChain Docs、2026-09-13確認）
• Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG（arXiv 2501.09136、初版2025-01-15・最新版v4 2026-04-01、2026-09-13確認）