投稿者 global-ai-media 
企業内でのAI活用において標準となりつつあるRAG（検索拡張生成）ですが、単純な検索だけでは「文脈の取りこぼし」が起きる課題が顕在化しています。本記事では、検索結果とLLMによる生成コンテキストを組み合わせ、クラスタリング技術とリランカー（再順位付け）を用いて回答精度と網羅性を高める最新の手法について解説します。
RAGにおける「視野狭窄」という課題
日本企業において、社内ナレッジベースやマニュアル検索に大規模言語モデル（LLM）を活用する「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」の実装が進んでいます。しかし、多くの現場で聞かれるのが「関連性の高いドキュメントが検索でヒットしない」「回答が局所的で、全体像を捉えていない」という課題です。
従来の単純なベクトル検索（Embedding）では、クエリと類似度の高いチャンク（文章の断片）を上位から取得するだけであるため、少し表現が異なる重要な情報や、直接的な単語が含まれていない背景情報を見落としてしまう「視野狭窄」の状態に陥りがちです。
「検索された情報」と「生成された文脈」のハイブリッド
今回取り上げる研究アプローチは、この課題に対して「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」を巧みに組み合わせる解決策を提示しています。
一つ目のポイントは、LLM自身にドキュメントを生成させるという点です。ユーザーの質問に対して、いきなり回答するのではなく、LLMに「回答に必要な背景情報や関連文脈」を一度生成させます。これにより、元のデータベースには明示的に書かれていないが、文脈上必要となる知識を補完しようという試みです。
二つ目のポイントは、クラスタリングベースの検索です。単に類似度が高い順にドキュメントを拾うのではなく、情報を意味の塊（クラスター）に分け、多様な視点から情報を取得します。これにより、特定のトピックに偏ることなく、より広い視野（Broader perspective）と知識の網羅性（Knowledge coverage）を確保することが可能になります。
リランカー（Reranker）による精度の担保
しかし、検索範囲を広げ、さらにLLMによる生成テキストまで加えると、情報量は増えますがノイズも増大します。そこで重要になるのが「リストワイズ・リランカー（Listwise Reranker）」です。
これは、集められた大量の候補（検索結果＋生成コンテキスト）を、質問に対する適合度の観点からAIが再び評価し、最適な順序に並べ替える技術です。個別のドキュメントを点数付けするだけでなく、リスト全体を見渡して最適な組み合わせを判断するため、最終的にLLMが回答を生成する際に、最も質の高い情報を入力として渡すことができます。
日本企業のAI活用への示唆
この技術動向を踏まえ、日本の実務者は以下の点を意識してAI開発・導入を進めるべきです。
- 「単純なRAG」からの脱却：
初期のPoC（概念実証）では単純なベクトル検索で十分かもしれませんが、実運用で「回答が浅い」と感じる場合は、今回のようなハイブリッドな検索手法やリランカーの導入を検討すべきです。特に、日本の業務文書は「暗黙知」や「行間を読む」ことが求められるケースが多く、生成コンテキストによる補完は有効な手段となり得ます。 - コストとレイテンシのバランス：
生成コンテキストやリランカーは精度を向上させますが、処理時間（レイテンシ）とAPIコストは増加します。コールセンターのリアルタイム支援のような即時性が求められる場面と、社内調査のような精度が重視される場面で、アーキテクチャを使い分ける設計力が問われます。 - ハルシネーション（嘘）への警戒：
LLMに文脈を生成させる手法は、知識を補完する反面、事実に基づかない情報を生成するリスクも孕んでいます。金融や医療、製造業の技術仕様書など、正確性が最優先される領域では、生成された文脈が事実に基づいているかどうかの検証プロセス（Grounding check）をガバナンスの一部として組み込む必要があります。