非技術系マーケター向け：RAGの解説 - これが私たちのコンテンツ戦略にどう影響するのか？

RAGをできるだけシンプルに説明します。

図書館のたとえ：

AIは、何年も前に何百万冊も本を読んだとても賢い人だと想像してください（＝学習データ）。多くの質問に記憶から答えられます。

でも、もし「先週起こったこと」を聞かれたら？彼らは知りません――以前に読んだことしか覚えていないからです。

RAGは、その人に図書館司書のアシスタントを付けるようなものです。

質問をすると、司書が関連する本を探し、該当ページをその賢い人に渡します。これで、記憶＋最新情報の両方を使って答えられるようになります。

技術的にどう動くか（簡略版）：

1. 質問をする
2. 検索システムが（あなたのサイトや記事、ドキュメントなど）関連するコンテンツを探す
3. 関連する部分（チャンク）がAIに渡される
4. AIがそれらを使って回答を生成
5. 情報源を引用する

コンテンツ制作者にとって：

あなたのコンテンツは、今すぐ「取得」されて質問回答に使われる可能性があります――学習データに入るまで待つ必要はありません。

だからこそ、コンテンツの構造がとても重要になります。検索システムがあなたのコンテンツを見つけて、適切な部分を抽出できる必要があるのです。

コンテンツ戦略の行動指針としてまとめます。

RAGに適したコンテンツの条件：

1. 明確なセクション構造

   • 各セクションは1つの具体的な質問に答える
   • 説明的な見出しを使う
   • 答えを先に、その後に詳しく説明

2. セマンティックな明確さ

   • 「本記事では～を解説します」など、トピックを明示する
   • 用語の一貫性
   • 初出時に用語を定義

3. チャンク化しやすい書式

   • 各段落が単独で意味を持つ
   • 各セクションが抽出可能であること
   • 情報をまとめるリストや表

4. 適切なメタデータ

   • 内容を説明する明確なタイトル
   • 正確なメタディスクリプション
   • 適切なスキーママークアップ

重要なポイント：

RAGシステムは記事全体を読むのではなく、関連する「かたまり」だけを抽出します。各セクションが単独で意味をなすようにしましょう。

「もしAIがこの段落だけを抜き出して質問に答えるとしたら、単独でも意味が通じるか？」と考えてください。

ドキュメントライター視点。1年以上RAG最適化を行っています。

うまくいったこと：

• 可能な限りナラティブ型ドキュメントをQ&A形式に変換
• 各セクションを完全な情報単位に
• すべてのセクションに明確なトピック文を追加
• 機能や概念の名称を統一

うまくいかなかったこと：

• 前提知識に依存した長い説明やストーリー展開
• 重要な情報がセクション5段落目などに埋もれている
• 「概要」「次のステップ」など曖昧な見出し
• 前セクションからの文脈を仮定してしまう

思考法：

自分のコンテンツが500ワードごとに細切れにされ、各チャンクが単独で意味を持つ必要があると想像してください。実際、RAGはほぼそうしています。

SEOコンサルタントです。RAGとSEOの違いを説明します。

従来SEO：

• ページ単位での順位最適化
• 被リンクで権威性を構築
• 特定キーワードを狙う
• 目的：検索結果で上位表示

RAG最適化：

• セクション単位での取得最適化
• 権威性も重要だが、内容の品質やインデックス状況がより重視される
• トピックや概念をセマンティックに狙う
• 目的：関連する質問で取得・引用されること

重なる部分もあるが同じではない：

Googleで1位のページでも、構造が悪ければRAGでは取得されにくい場合がある。

逆に、Googleでは目立たなくても、特定の質問にしっかり答えていればPerplexityで頻繁に取得されることも。

橋渡し戦略：

両方やること。良いコンテンツ構造は従来SEOにもRAG取得にも有効。RAG固有の追加作業は、主にセクション単位の最適化です。

プラットフォーム側の視点：AIシステムごとにRAGの使い方が異なります。

Perplexity： 完全なRAG。毎回ウェブをリアルタイム検索。最新コンテンツが非常に重要。

Google AI Overviews： Google検索インデックスからRAG。従来SEOも重要（インデックスされないとダメ）。

ChatGPT： 主に学習データ。RAGはブラウズ有効時のみ。新鮮なコンテンツには弱い。

Claude： ChatGPTと似ている。現在ウェブ検索機能もあるが、基本は学習データ。

意味すること：

どこに露出したいかで優先施策が変わります：

• Perplexity＝新鮮、構造化、クロール可能
• Google AI＝従来SEO＋良い構造
• ChatGPT＝長期的な権威構築＋学習データに載ること

プラットフォームごとに最適化の優先度が違います。

「埋め込み」について技術的な補足です。

埋め込みとは？

あなたのコンテンツは数値のリスト（通常1チャンクにつき768～1536個の数値）へ変換されます。この数値群が、そのテキストの「意味」を表現します。

検索時の使われ方：

質問も同様に数値化されます。システムは、質問の数値と最も近い数値を持つコンテンツのチャンクを探します。

なぜコンテンツに影響するのか：

書き方が分かりにくいと、埋め込みも混乱します。明確にトピックを扱えば、埋め込みもきれいになり、質問とマッチしやすくなります。

実務的なポイント：

明快に書く。トピックをはっきり示す。一般的な用語を使う。

回りくどい表現や比喩は避けましょう。意味が明示的なほど、数理的にも有利です。

エージェンシー視点。RAG特化のコンテンツ監査も実施しています。

評価ポイント：

1. セクション独立性 - 各セクションが単独で成立するか
2. 見出しの明確さ - 見出しが内容を的確に表すか
3. 答えの配置 - 重要な答えがセクション冒頭にあるか
4. 用語の一貫性 - 用語の使い回しがブレていないか
5. クロール可能性 - AIが実際にアクセスできるか

よくある課題：

• AIがアクセスしにくいPDF内の優良コンテンツ
• altテキストのない画像内の重要情報
• 長いセクションの中ほどに埋もれた重要回答
• 内容に合わない見出し（例：「はじめに」で高度な内容）

主な対策：

新規作成よりも、既存コンテンツの再構成が多いです。多くのサイトは良い情報を持っていますが、RAG取得に適した「パッケージング」が不十分なだけです。

このスレッドは本当に勉強になりました。他のコンテンツマーケター向けにまとめます：

RAGが私たちに意味すること：

RAGはAIがリアルタイムで私たちのコンテンツを発見・活用する仕組みです。AIの引用の裏側にあるメカニズムでもあります。

主なアクション項目：

1. 抽出しやすいチャンク構造で書く - 各セクションが単独で機能するように
2. 答えを先に書く - 重要情報を最初に、詳細は後で
3. 明確で説明的な見出しを使う - 各セクションの内容をAIに伝える
4. 用語の一貫性を保つ - 概念ごとに同じ語を使う
5. クロール可能性を確保 - AIがアクセスできるように
6. ページ単位でなくセクション単位で最適化 - 各チャンクを磨く

思考法：

あなたのコンテンツは細切れにされ、特定の質問ごとに個別に取得されるかもしれません。その現実に最適化しましょう。

ツール：

「Am I Cited」でどのコンテンツが実際に取得・引用されているか確認できます。うまくいっている事例を逆算しましょう。

皆さん、詳しい解説ありがとうございました！