投稿者 global-ai-media 
生成AIの実装において、多くの企業がRAG（検索拡張生成）の精度向上に苦心しています。回答の質を上げるために参照範囲を広げる手法は一般的ですが、それがかえってノイズとなり、AIの混乱を招くケースも少なくありません。本記事では、複雑化・肥大化するRAGパイプラインにおける「評価（Evals）」の重要性と、日本企業が取るべき実務的なアプローチについて解説します。
肥大化するRAGパイプラインの課題
企業内での生成AI活用において、社内ドキュメントを検索して回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、標準的なアーキテクチャとして定着しました。しかし、多くのプロジェクトがPoC（概念実証）から本番運用へ移行する段階で、「回答の精度が安定しない」という壁に直面します。
精度向上のためにエンジニアがよく取る手法の一つに、検索時の「チャンク（文章の断片）」の扱いを工夫することが挙げられます。例えば、検索でヒットした箇所の前後（近傍）の文章まで含めてLLMに渡す手法や、小さなチャンクで検索して親ドキュメント全体を参照させる手法などです。これらは文脈を豊かにするために有効とされる一方で、検証なしに導入すると「パイプラインの肥大化（Bloated Pipeline）」を招きます。
元記事でも指摘されている通り、「チャンクを近傍に拡大することは本当に回答を改善するのか、それとも単にノイズを増やし、LLMの判断を難しくしているだけなのか」という問いは、開発現場で常に向き合うべき重要なテーマです。
「文脈の過剰供給」が招くリスク
日本のビジネス文書は、背景事情や挨拶、曖昧な表現が多く含まれる傾向にあります。そのため、「念のため前後の文脈も広く読ませよう」と参照範囲を広げすぎると、LLMにとって無関係な情報（ノイズ）が増大します。
LLMには「コンテキストウィンドウ（入力可能な情報量）」の制限があるだけでなく、情報量が増えるほど重要な情報を見落とす「Lost in the Middle」現象が起きやすくなります。また、無関係な数値や過去の規定などが混入することで、誤った回答（ハルシネーション）を引き起こすリスクも高まります。特に、金融や医療、法務といった正確性が求められる分野では、わずかなノイズが重大な誤回答につながりかねません。
「情報は多ければ多いほど良い」というのは誤解であり、適切な情報密度を見極めることがRAG構築の肝となります。
感覚的な評価からの脱却
多くの日本企業では、AIの出力結果を目視で確認し、「なんとなく良さそうだ」「この回答はイマイチだ」と感覚的に評価する傾向が見られます。しかし、パイプラインの複雑さが増すにつれて、この「人手による全件チェック」は限界を迎えます。
RAGの改善には、以下の2つの軸での定量的な評価（Evals）が必要です。
- 検索精度（Retrieval）：質問に対して適切なドキュメントを取得できているか。
- 生成精度（Generation）：取得した情報に基づいて、正確かつ誠実に回答を作成できているか。
特定のパラメータ（例：チャンクサイズや参照範囲の拡大）を変更した際に、これらがどう変化したかを数値で追跡できる環境（評価パイプライン）を構築することが、エンジニアリングの最優先事項となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の背景を踏まえ、日本企業がRAGシステムを構築・運用する上での重要な示唆を以下にまとめます。
1. 「評価用データセット」への投資を惜しまない
AIの精度を議論するためには、正解となる「ゴールデンデータセット（質問と理想的な回答のペア）」の整備が不可欠です。多くの日本企業はモデル開発やツール選定に予算を割きますが、このデータセット作成には消極的です。しかし、自社の業務知識に基づいた質の高い評価データこそが、長期的な競争力の源泉となります。
2. 現場のフィードバックをループに組み込む
最初から100点の精度を目指す「完璧主義」は、AIプロジェクトを停滞させます。リスクの低い内部業務から導入し、ユーザーが「いいね／悪いね」をフィードバックできる仕組みを整え、継続的に評価データを拡充する運用フローを設計してください。これは日本の製造業が得意とする「カイゼン」の思想とも合致します。
3. ガバナンスとしての評価指標
コンプライアンスや説明責任が重視される日本市場において、「なぜAIがその回答をしたか」を説明できることは重要です。RAGの評価指標（回答の根拠となったドキュメントの関連度など）をモニタリングすることは、精度の向上だけでなく、ハルシネーションのリスク管理やAIガバナンスの観点からも必須の取り組みと言えます。
結論として、RAGの精度向上は「魔法のプロンプト」や「最新モデルへの切り替え」だけで達成されるものではありません。地道な評価と改善のサイクルを回せる組織能力こそが、実用的なAIシステムを構築する鍵となります。