投稿者 global-ai-media 
生成AIの実務導入において、RAG（検索拡張生成）の精度向上は多くの日本企業にとって最大の課題です。本稿では、従来のベクトル検索が苦手とする複雑な文書構造に対応し、特定の課題において劇的な精度改善を示した「PageIndex」等の新たなフレームワークの考え方を紹介しつつ、今後のRAG構築における現実的な選択肢と実務への示唆を解説します。
RAGの実装で直面する「ベクトル検索」の壁
現在、日本企業の生成AI活用において、社内データをLLM（大規模言語モデル）に連携させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）は標準的なアーキテクチャとなっています。多くのケースでは、文書を一定の長さで分割（チャンク化）し、それをベクトル化してデータベースに格納する手法が採られています。
しかし、実務の現場では「検索精度が頭打ちになる」という課題が頻発しています。単純なベクトル検索では、単語の意味的な類似度は捉えられても、文書全体の論理構造や、離れたページ間にまたがる文脈を正しく拾い上げることが困難だからです。特に、仕様書や契約書のような長文かつ論理的に密結合なドキュメントでは、必要な情報が断片化され、回答の精度が著しく低下するケースが見られます。
人間のような「読み方」を再現するツリー探索アプローチ
こうした課題に対し、海外の研究コミュニティやベンチャーを中心に注目されているのが、ベクトル化の前に文書の全体構造を把握しようとするアプローチです。今回取り上げる「PageIndex」というフレームワークもその一つで、従来のベクトル検索が失敗するような複雑なクエリに対して、極めて高い精度（特定のベンチマークで98.7%）を記録したと報告されています。
この手法の核心は、LLMに「いきなり細部を読ませる（ベクトル化する）」のではなく、人間が本を読むときのように「目次や構造を把握し、全体像（Global Index）を作ってから必要な箇所を探しに行く」というプロセスを再現させている点にあります。文書をフラットなデータの羅列としてではなく、ツリー構造やグラフ構造として捉え直すことで、文脈を保持したまま情報を探索することが可能になります。
日本企業のドキュメント資産と「構造化」の重要性
この「構造を理解してから検索する」というアプローチは、日本企業のAI活用において特に重要な意味を持ちます。日本のビジネス現場には、製造業の技術標準書、金融機関の約款、あるいは官公庁への申請書類など、極めて厳密な構造を持つ長文ドキュメントが大量に存在します。
これらを「単なるテキストの塊」としてベクトル化してしまうと、例えば「第5条の特例が適用される場合の第8条の解釈」といった、構造的な理解を要する質問に回答できません。ツリー探索やナレッジグラフを活用したRAG（GraphRAGなどとも呼ばれます）は、こうした「論理的整合性が求められる業務」において、従来のベクトル検索を補完、あるいは代替する手段として期待されます。
コストとレスポンス速度のトレードオフ
一方で、こうした新技術を採用する際には、冷静なリスク評価も必要です。構造化されたインデックスを作成するプロセスは、単純なベクトル化に比べて計算コストが高く、処理時間も長くなる傾向があります。
「98%超の精度」という数字は魅力的ですが、それは「検索に時間をかけても良いから、正確な答えが欲しい」というユースケース（例：特許調査、契約書レビュー、研究開発）には適していても、「即座に回答が欲しい」チャットボット（例：社内ヘルプデスク）にはオーバースペックであり、レスポンス遅延がユーザー体験を損なう可能性があります。技術の優劣ではなく、適材適所を見極める視点が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向から、日本のAIプロジェクト担当者が得られる示唆は以下の通りです。
- 「とりあえずベクトル検索」からの脱却：POC（概念実証）段階では標準的なベクトル検索で十分ですが、本番運用で精度が出ない場合は、文書構造を維持するツリー探索やグラフベースのアプローチを検討のテーブルに載せるべきです。
- ドキュメント種別による使い分け：すべてのデータに高コストなインデックス処理をする必要はありません。Q&A集のような断片的なデータはベクトル検索、マニュアルや規定集のような構造的なデータは構造化検索といったハイブリッド構成が現実解となります。
- データガバナンスの再評価：AIに構造を理解させるためには、元となるドキュメント自体が整理されていることが理想です。AI導入を機に、社内文書の標準化やフォーマット統一を進めることは、中長期的なAI活用の基盤となります。
AI技術は日進月歩ですが、その本質は「人間の認知プロセスをどう模倣し、補完するか」にあります。流行の技術用語に飛びつくのではなく、自社の業務課題と照らし合わせ、最適なアーキテクチャを選択する姿勢が求められています。