RAGはもう古い？「Long Context」時代のデータ活用術
生成AIを業務に取り入れるとき、まず候補に挙がるのが「RAG（Retrieval Augmented Generation）」です。 しかし最近は、モデルそのものが長大なコンテキストを扱えるようになり、「Long Context」を前提にした新しい設計思想も存在感を増しています。
本記事では、「RAGはもう古いのか？」という問いを入り口に、Long Context時代にマーケターが押さえておきたいデータ活用の考え方を整理します。 技術の細部ではなく、日々の企画・分析・レポート作成にどうつなげるかを軸に解説します。
💬 「RAG前提」の考え方に、Long Contextが揺さぶりをかける
これまで、社内データと生成AIを組み合わせるときの定番パターンは「RAG」でした。 社内ドキュメントをベクトル検索用にインデックスし、ユーザーの質問に合わせて関連文書を取り出し、その情報をプロンプトに添えて回答を生成する——という流れです。
一方で、最近のモデルは「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる一度に読み込めるテキストのサイズが飛躍的に広がっています。 数百ページ分のドキュメントを一括で読み込ませ、そこから要約や比較、企画案の生成を行うことが現実的になりつつあります。
「わざわざRAGの仕組みを作らなくても、
そのままドキュメントを放り込めばよいのでは？」
という感覚は、Long Context時代には自然な疑問です。
本記事の目的は、RAGとLong Contextの優劣を決めることではなく、 「どの業務でどのアプローチを採用すると、マーケティングの仕事が進めやすくなるか」 を整理することです。
- RAGとLong Contextの考え方の違い
- マーケティング業務での向き・不向き
- 両者を組み合わせた「ハイブリッド設計」のイメージ
を通して、自社のデータ活用設計を見直すヒントを紹介します。
📚 RAGとLong Contextを「マーケターの言葉」で整理する
まずは、RAGとLong Contextを、数式ではなくマーケターの日常業務に寄せた言葉で整理してみます。
RAGとは：検索エンジン＋AIライターのようなイメージ
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、ざっくり言うと 「社内検索で見つけた文書をもとに、AIライターが回答をまとめる」ような仕組みです。
- 社内のPDF・スライド・ナレッジ記事などを小さな単位に分割する
- それぞれをベクトルとしてインデックス化する
- 質問に近い意味を持つチャンクを検索で取り出す
- 取り出したテキストをプロンプトに添えて、LLMが回答文を生成する
このアプローチは、「情報が大量にある」「検索精度を制御したい」といった状況に向いています。
Long Contextとは：資料一式をまるごと読んでくれる同僚
Long Contextとは、モデル自身が一度に読み込めるテキスト量が大きくなった状態を指します。 数十〜数百ページにおよぶ資料や複数のスプレッドシートをまとめて入力し、その内容を前提に会話を続けられるイメージです。
- 資料一式をそのままコンテキストとして渡せる
- 「前のページ」「別ファイル」の内容もまたいで理解してくれる
- 比較・要約・ストーリー構成など、長い文脈を踏まえたタスクと相性がよい
「RAGは古い」のではなく、選択肢が増えた
Long Contextの進化によって、「RAG一択」という状況ではなくなりました。 しかし、それはRAGが役目を終えたという意味ではありません。
- データ量が非常に多いとき、すべてをコンテキストに載せるのは現実的でない
- 検索のロジック（重みづけ、絞り込み条件）を細かく制御したいケースがある
- 回答の根拠となる原文を必ずセットで確認したい場合も多い
実務的には、「RAGで入口を絞り、Long Contextで深く読み込ませる」といったハイブリッド設計が有力な選択肢になります。
✅ Long Context時代に見直したい「マーケ業務」のメリット
Long Contextを前提にすると、マーケティング業務のいくつかは設計そのものを見直すことができます。 特に、次のようなポイントはマーケターにとって分かりやすいメリットになります。
提案書・レポート作成の「下ごしらえ」が変わる
- 過去の提案書・レポート・議事録などをまるごと読み込ませ、共通の構成やよく出てくる論点を抽出できる
- 複数クライアントの成果サマリーを元に、「よくある施策パターン」「成功しやすい条件」を洗い出すことがしやすくなる
- Long Contextで文脈を共有したうえで、「この顧客向けに言い換えると？」といったカスタマイズ依頼がしやすい
チャネル横断のナレッジ共有がしやすくなる
- 検索キーワード、クリエイティブ、媒体別のレポートなど、チャネルごとの資料をまとめて読み込ませられる
- 「同じメッセージが媒体によってどう表現されているか」「チャネルごとの強み」が横断的に整理しやすい
- チーム内の暗黙知も含め、「ある施策のストーリー」を一本の文脈として扱える
データ活用の「入り口」がシンプルになる
従来は、RAGや各種API連携を前提にしたシステム設計が必要でした。 Long Contextを活用すると、
- まずは「ファイル一式を読み込ませる」だけで試せるPoCの幅が広がる
- データ基盤の整備とAI活用の検証を、段階的に分けて進めやすい
- 試行錯誤の結果を踏まえて、必要な部分だけRAGや専用連携を追加するという進め方が取りやすい
🧭 応用方法：RAGとLong Contextを業務シーンごとに使い分ける
ここからは、具体的なマーケティング業務を想定しながら、RAGとLong Contextの使い分け・組み合わせ方を整理します。
ケースA：ナレッジ検索・FAQボット
社内・代理店内向けのナレッジ検索やFAQボットでは、RAGが今も有力な選択肢です。
- 質問文から関連度の高い文書を検索し、その範囲内で回答を作る
- 回答の元になった原文リンクを併記し、担当者が自分で確認できるようにする
- 検索の重みづけや除外条件をコントロールしやすい
一方で、Long Contextは「特定のプロジェクトに紐づく情報をまとめて読み込ませる」といった用途と相性がよいです。
ケースB：個別案件の「全部入り」コンテキスト
例えば、ある大口クライアントA社向けの提案を準備するとします。
- A社のこれまでのレポート・企画書・議事録を一式Long Contextに読み込ませる
- そのうえで、「過去3回の施策の共通点と、今回は変えたほうがよさそうな点を整理して」と依頼する
- 過去の表現やトーンを踏まえたコピー案を生成してもらう
このように、「クライアント単位」の文脈をLong Contextで確立し、 ナレッジ横断の検索はRAGに任せるといった使い分けが考えられます。
ケースC：キャンペーン振り返りの要約とインサイト抽出
大型キャンペーンでは、終了後に多くの資料が発生します。 レポート、Slackログ、アンケート結果、クリエイティブ案などが散在しがちです。
- Long Contextを使って、振り返り資料・議事録・レポートをまとめて読み込ませる
- 「成功要因」「事前に気づけたかもしれないリスク」「次回に引き継ぐべきポイント」を整理してもらう
- その結果をもとに、人間側が重要度を評価し、正式なナレッジとして残す
ここでは、ノイズが多くても「とりあえず全部読ませられる」Long Contextの強みが生きます。
ケースD：RAG＋Long Contextのハイブリッド設計
実務的には、次のようなハイブリッド構成が扱いやすいパターンです。
- RAGで「対象となるプロジェクト・クライアント・期間」を絞り込む
- 抽出された文書群をLong Contextに渡し、その範囲内で深い要約・分析・提案案をつくる
- 最終的な提案書やレポートは、人間が手を入れて仕上げる
🧱 導入方法：Long Context前提のデータ活用を始めるステップ
ここでは、マーケティング部門が中心となってLong Context前提のデータ活用を始めるときのステップを整理します。
まずは、数値計算よりも文章読解が中心となる業務から候補を選びます。
- 提案書・レポートのドラフト作成
- キャンペーン振り返りの要約・インサイト整理
- 顧客インタビューの書き起こし要約
「すでに多くの文章が存在するが、読み返されていない」領域を選ぶと効果を実感しやすくなります。
Long Contextを生かすには、文書をバラバラに扱うのではなく、案件単位の「パッケージ」にする意識が重要です。
- プロジェクトの概要資料
- レポート・ダッシュボードの説明
- 定例議事録・振り返りメモ
- 関連するクリエイティブの説明資料
これらを1セットとして読み込ませることで、「この案件の全体像」という文脈をモデルと共有できます。
Long Contextを使うとはいえ、プロンプトが行き当たりばったりだと再現性が下がります。
- 「要約して」ではなく、「目的・対象読者・アウトプット形式」を明示する
- 例：「この案件を初めて担当するメンバー向けに、A4一枚程度で背景・狙い・成果を説明してください」
- 「次の一手」を提案させたい場合は、「現状」「制約条件」「優先したい指標」をセットで伝える
Long Contextで生成された内容は、そのまま外部に出すのではなく、 人間のレビューを通して社内ナレッジとして整理することが大切です。
- AIのアウトプットに対して、「合っている点」「足りない点」「別の視点」をコメントする
- そのコメントを次回プロンプトに反映し、徐々にテンプレートを改善していく
- よくできたアウトプットは、そのまま「ひな型」として共有する
Long ContextでのPoCを通じて、「ここは検索制御がほしい」「ここは常に最新情報がほしい」といったポイントが見えてきます。 そのポイントに絞ってRAGやAPI連携を組み込むと、投資と効果のバランスが取りやすくなります。
すべてを一気にLong Context＋RAG化するのではなく、
「文章が多い業務」→「案件単位のセット化」→「テンプレート化」→「必要範囲のRAG連携」
という順番で進めると、現場の負荷を抑えながら取り組みやすくなります。
🔮 未来展望：Long Contextが当たり前になった後の世界
では、Long Contextが今よりさらに一般的になったとき、マーケティング部門のデータ活用はどう変わるのでしょうか。
「ナレッジを探す」から「ナレッジに聞きにいく」へ
- 膨大な資料の中から適切なファイルを探すよりも、「この案件を理解したい」「この施策の背景を知りたい」といった意図をそのまま投げかけるスタイルが広がる
- ツール側が、過去資料と現在の状況を踏まえて「こういう観点も確認しておくとよい」と補足してくれる可能性も出てくる
レポートは「見るもの」から「対話するもの」へ
- ダッシュボードやレポートPDFをLong Contextに読み込ませ、「この数値の変化をストーリーとして説明して」と依頼できる
- そこからさらに、「XXさん向けに要点だけ書き直して」「SNS広告に関心がある人向けに視点を変えて」といったリライトも容易になる
RAGは「裏側の基盤」として価値を持ち続ける
- Long Contextだけでは扱いきれないほどデータが増えたとき、どの情報を優先的に読ませるかを決める仕組みとしてRAGが役立つ
- 法務・商品企画・営業など、部門ごとに扱う情報が異なる場合、RAGで「どの文書群を扱うか」を切り替えることで、Long Contextの活用範囲を整理しやすくなる
「RAGか、Long Contextか」という二択ではなく、
「どの業務を、どの組み合わせで楽にするか」という視点で考えると、
技術トレンドに振り回されずに、自社に合った使い方を選びやすくなります。
🧾 まとめ：RAGは終わりではなく、「Long Context時代の隣り合う選択肢」
「RAGはもう古い？」という問いに対して、本記事での結論は次の通りです。
- Long Contextの進化により、「まずRAG前提で仕組みを組む」という前提条件は薄れつつある
- 文章が中心の業務では、案件単位で資料一式を読み込ませるLong Contextの利便性が高い
- 一方で、データ量が多い場合や検索制御が重要な場合には、RAGは今も有力な手段であり続ける
- 現実的には、「RAGで絞り込み、Long Contextで深掘りする」ハイブリッド構成が扱いやすい
- 導入の第一歩としては、「文章が多いが読み返されていない業務」からLong Contextを試すと効果を感じやすい
技術の名前にこだわるよりも、マーケティング業務のどこにストレスがあるかを言語化し、そのストレスを減らす道具としてRAGやLong Contextを選ぶことが、現場にとって意味のあるAI活用につながります。
❓ FAQ：RAGとLong Contextに関するよくある疑問
Long Contextの登場で、「まずRAGを構築しなければ始まらない」という状況ではなくなりましたが、
検索の制御性やデータ量の観点から、RAGが今も役立つ場面は多く残っています。
例えば、大型キャンペーンの振り返り、定例資料の要約、過去提案書の棚卸しなどが候補になります。
これらは、まず資料を一括で読み込ませるだけで価値を感じやすい領域です。
むしろ、中小規模の組織では「まずLong ContextでPoCを行い、必要になったところだけRAGを足していく」進め方が取りやすい傾向があります。
データ量が限られている場合は、RAGを使わなくても十分に運用できるケースもあります。
重要なのは、「どのような問い方をするか」と「人間がレビューする前提で使うか」です。
特に重要な判断に関わる内容は、原文の内容を確認しながら使う運用を心がけるとリスクを下げられます。
もちろん、長期的にはデータ基盤の整備が重要ですが、まずは既存資料の活用から着手し、
そこから得られた気づきをもとに「どのデータをどのように整備するか」を検討する流れも現実的です。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
