投稿者 global-ai-media 
生成AIのビジネス実装において、RAG（検索拡張生成）の精度向上は最大の課題です。従来のベクター検索では拾いきれない「文脈」や「構造」を捉えるための新たな手法として注目される「ツリー探索」のアプローチについて、技術的背景と実務上の意義を解説します。
ベクター検索が抱える「精度の壁」
現在、多くの日本企業が生成AIを用いた社内ナレッジ検索やQ&Aシステムの構築に取り組んでいます。その中心技術として採用されているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）であり、文書の検索には「ベクター検索（Vector Search）」が標準的に使われています。これは、テキストを意味のベクトル（数値の羅列）に変換し、質問文と意味が近いデータを抽出する手法です。
しかし、実務の現場では「もっともらしいが、微妙に間違った回答」や「重要な数値の取り違え」といった課題に直面することが少なくありません。元の記事で紹介されている新しいフレームワーク「PageIndex」が注目を集めている背景には、こうしたベクター検索の限界があります。
ベクター検索は、文書を一定の長さで「チャンク（断片）」に分割して処理するため、文書全体の構造や、離れたページ間にある文脈のつながりが失われがちです。特に、日本の業務マニュアルや仕様書のように、階層構造が深く、前提条件が別ページに記載されているようなドキュメントでは、単なる意味の類似度だけでは正解に辿り着けないケースが多発します。
文書構造を理解する「ツリー探索」のアプローチ
今回話題となっている「ツリー探索（Tree Search）」のアプローチは、文書をフラットな断片としてではなく、階層的な構造（ツリー）として捉える点に特徴があります。具体的には、文書の見出し、セクション、ページごとの親子関係や順序関係を維持したままインデックス化し、AIがその構造を辿りながら探索を行います。
記事によれば、ベクター検索が失敗するような複雑なドキュメントにおいて、この手法は98.7%という極めて高い精度を記録したとされています。これは、AIが「単語の類似性」だけでなく、「ドキュメントの地図（目次や構造）」を持って情報を探しに行くようなものです。これにより、特定の条件下でのみ適用されるルールや、表形式のデータに含まれる数値など、構造的な理解が必要な情報の検索精度が飛躍的に向上します。
日本の商習慣・文書管理との親和性
この技術動向は、日本企業にとって非常に重要な意味を持ちます。なぜなら、日本企業のドキュメントは「構造的」かつ「高密度」である傾向が強いからです。
例えば、製造業の技術標準書、金融機関の約款、行政の申請マニュアルなどは、厳格な章立てやインデント（字下げ）によって論理構成が表現されています。また、欧米のドキュメントに比べて、暗黙の了解や「前項を参照」といった文脈依存の記述も多く見られます。これらは従来のベクター検索が苦手とする領域でしたが、ツリー探索的なアプローチを取り入れることで、既存の業務文書を大幅に加工することなく、高精度な回答生成が期待できるようになります。
実装における課題とリスク
一方で、手放しで導入できるわけではありません。ツリー構造を正確に認識させるためには、PDFやOffice文書からのテキスト抽出（パース）の精度が極めて重要になります。日本独特の複雑なレイアウトや罫線、結合セルが多用されたExcelなどは、依然としてAIにとって読み取りが難しい形式です。
また、ツリー探索は計算コストや処理時間がベクター検索よりも増大する傾向があります。「0.1秒でも速く」というリアルタイム性が求められるチャットボット用途では、応答速度とのトレードオフを考慮する必要があります。したがって、すべての検索をツリー探索にするのではなく、単純な質問はベクター検索、複雑な推論が必要な質問はツリー探索といった「ハイブリッド検索」の設計が現実的な解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
1. 「RAG＝ベクター検索」という固定観念を捨てる
初期のPoC（概念実証）ではベクター検索だけで十分かもしれませんが、実運用で精度が出ない場合は、キーワード検索やツリー探索、ナレッジグラフなどを組み合わせる「ハイブリッド検索」への移行を検討すべきです。
2. 文書データの「構造化」への投資
AIのモデル性能だけでなく、読み込ませるデータの質が回答精度を左右します。AIが理解しやすいように文書構造を整理する、あるいはMarkdown形式などで構造化データを整備することは、遠回りに見えて最も確実なAI活用施策です。
3. 説明責任とトレーサビリティの確保
ツリー探索のアプローチは、「AIがなぜその答えを導き出したか」というプロセスが、文書構造に沿って説明しやすいというメリットもあります。コンプライアンスや説明責任が厳しく問われる日本企業において、回答の根拠を明確に提示できる技術選定は、リスク管理の観点からも重要です。