2024年までの「検索して生成する」だけの単純なRAGは、今や過去のものとなりました。2026年現在、エンタープライズ領域におけるRAGは、自律的に思考し、ツールを操り、自己修正を行う**「Agentic RAG」**へと完全に移行しています。
本記事では、現在の主要な7つの活用パターンを徹底比較し、ビジネスの目的に応じた最適な導入ロードマップを解説します。
1. RAGエージェント主要活用パターン比較表（2026年版）
活用パターン 主な特徴 適した業務シーン 精度・信頼性 実装難易度 代表例 工数削減目安
① 基本型RAG 単一検索＋生成 社内FAQ、簡易マニュアル ★★☆☆☆ ★☆☆☆☆ LlamaIndex 30〜60%
② Adaptive / Corrective 品質判定→再検索 法務確認、技術資料照会 ★★★★☆ ★★☆☆☆ LangGraph + CRAG 50〜80%
③ Agentic RAG 計画→ツール選択→反復 複雑なQA、市場調査・分析 ★★★★★ ★★★☆☆ LangGraph, CrewAI 70〜90%+
④ Multi-Agent RAG 複数エージェントの協調 部門横断調査、営業提案 ★★★★★ ★★★★☆ Agentforce, MCP 80〜95%
⑤ Self-Correcting 検証→修正のループ コード生成、契約書作成 ★★★★★ ★★★☆☆ Self-reflection型 75〜90%
⑥ GraphRAG + Agent 知識グラフによる深層推論 M&A分析、特許・医薬調査 ★★★★★ ★★★★☆ MS GraphRAG 85〜95%
⑦ Tool-integrated ERP/CRM/BI等との連携 基幹システム統合型業務 ★★★★★ ★★★★☆ MCPサーバー連携 80〜95%
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