投稿者 global-ai-media 
企業内での生成AI活用において「RAG（検索拡張生成）」は標準的な手法となりましたが、単にドキュメントを検索して回答するだけではユーザー体験が頭打ちになるケースが増えています。本記事では、単純なRAGの限界を乗り越え、ユーザーの真の目的を達成するためのアーキテクチャ「インテント・ファースト（意図優先）」の考え方について、日本の実務環境に即して解説します。
単純なRAGが抱える「文脈の不一致」という課題
現在、多くの日本企業が社内ナレッジ活用やカスタマーサポートのためにRAG（Retrieval-Augmented Generation）を導入しています。標準的なRAGの仕組みは、ユーザーの質問をベクトル化し、関連するドキュメントを検索（Retrieve）し、その結果をLLMに渡して回答を生成させるというものです。しかし、この「とりあえず検索する」というアプローチには、根本的な課題があります。
それは、ユーザーのすべての発話が「情報検索」を求めているわけではないという点です。例えば、顧客が「契約を解約したい」と言った場合、単純なRAGは「解約規定」のドキュメントを検索し、その要約を回答として提示しがちです。しかし、顧客の真の意図（インテント）は「規定を知ること」ではなく、「解約手続きを実行すること」です。ここで情報のミスマッチが起き、ユーザー体験（UX）を損なう結果となります。
「インテント・ファースト」アーキテクチャとは何か
こうした課題に対し、注目されているのが「インテント・ファースト」というアーキテクチャです。これは、LLMにドキュメントを読ませる前に、まず「ユーザーが何をしようとしているのか」という意図を分類・特定するステップを挟む考え方です。
具体的には、ユーザーの入力に対して、いきなりベクトルデータベースを検索しに行くのではなく、軽量な分類モデルやLLMを用いて「これは情報検索か？」「特定のアクション（API実行）か？」「単なる雑談か？」を判断します。このルーティング（振り分け）こそが重要です。意図が特定できて初めて、必要な場合のみRAGを実行したり、あるいは社内システムと連携して処理を実行したりします。
日本の商習慣における「意図理解」の重要性
このアプローチは、特に日本のビジネス環境において親和性が高いと言えます。日本語はハイコンテクストな言語であり、主語が省略されたり、曖昧な表現で要望が伝えられたりすることが多々あります。単純なキーワードマッチングやベクトル検索だけでは、文脈を取り違えるリスクが高いのです。
また、日本企業では、回答の正確性や「おもてなし」の品質が厳しく問われます。的はずれなマニュアルを提示するだけのAIチャットボットは、かえってブランドイメージを損ないかねません。「インテント・ファースト」により、例えば「住所変更」の意図を検知したら、RAGでマニュアルを出すのではなく、即座に「変更届のフォーム」を提示したり、基幹システムへの登録フローへ誘導したりするような、コンシェルジュ的な振る舞いが可能になります。
LLMのコンテキスト制限とコストの最適化
技術的な観点からもメリットがあります。すべての質問に対して無差別に関連ドキュメントを検索し、大量のテキストをプロンプトに詰め込む（コンテキストへの過負荷）ことは、LLMの処理速度を低下させ、APIコストを増大させます。
意図を先に理解することで、不要な検索を省き、本当に必要な情報だけをLLMに渡すことができます。これにより、回答の精度（FreshnessやRelevance）が向上するだけでなく、レスポンス速度も改善され、実運用におけるコスト対効果を高めることができます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、今後AI活用を進める日本企業のリーダーやエンジニアは、以下の点を意識すべきです。
1. 「RAG導入」を目的にしない
「社内文書を検索できるようにする」ことだけをゴールにすると、実務では使いにくいツールになりがちです。ユーザーがそのツールを使って「何の業務を完遂したいのか」という意図の洗い出しから設計を始める必要があります。
2. ハイブリッドな判断フローの構築
すべてを巨大なLLMに丸投げするのではなく、前段に意図分類（Classifier）を置く設計を検討してください。定型的な手続きは従来のルールベースやAPI連携で処理し、複雑な問い合わせのみをRAGとLLMで処理するといった「適材適所」の構成が、ガバナンスと精度の両面で有効です。
3. アクション（Agentic Workflow）への接続
検索して終わりではなく、その後の「業務実行」までを視野に入れるべきです。特に日本の現場では、承認フローやシステム入力といった定型業務の負荷が高いため、意図理解に基づき、RPAやAPIを通じて自律的にタスクをこなす「エージェント型」のAI活用へと段階を進める時期に来ています。