投稿者 global-ai-media 
企業内での生成AI活用において標準的な手法となりつつあるRAG（検索拡張生成）ですが、複雑な質問に対する回答精度の向上が課題となっています。本記事では、情報の「網羅性」に着目した新たなリランク手法「Lancer」の概要を紹介しつつ、日本企業がRAGシステムの品質を高めるために意識すべき技術的ポイントと、実務運用における示唆を解説します。
RAGの実用化を阻む「検索の壁」とリランクの重要性
日本国内の多くの企業で、社内ナレッジを活用した生成AIチャットボットや、業務マニュアルの検索システム構築が進んでいます。これらは一般にRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる技術を用いていますが、PoC（概念実証）から本番運用へ移行する段階で、多くのプロジェクトが「回答精度の壁」に直面します。
単純な質問には答えられても、「複数の文書を横断して要約してほしい」「特定のトピックについて網羅的に教えてほしい」といった複雑な指示に対して、AIが重要な情報を見落としたり、的外れな部分を参照したりするケースが散見されます。この問題を解決する鍵として注目されているのが、検索結果の優先順位を再評価する「リランク（Reranking）」技術の高度化です。
新手法「Lancer」が示唆するロングフォームRAGの可能性
最新の研究動向として注目される「Lancer」という手法は、RAGにおける情報の「網羅性（Coverage）」に焦点を当てています。従来のRAGシステムでは、ユーザーの質問とベクトルの類似度が高い文書チャンク（分割されたテキスト）を上位から取得していました。しかし、これだけでは「似たような内容の重複」ばかりが集まり、多角的な回答に必要な情報が欠落することがありました。
Lancerのアプローチは、LLM（大規模言語モデル）自体をリランクの判断に活用し、取得した情報が回答を構成する上で十分な網羅性を持っているかを評価・並べ替えを行います。特に、長いレポートの生成や、複雑な背景を持つビジネス文書の要約といった「ロングフォーム（長文生成）」のタスクにおいて、情報の抜け漏れを防ぐ効果が確認されています。
日本企業における実務的課題：精度とコストのトレードオフ
LancerのようなLLMベースのリランク手法は、回答品質を劇的に向上させる可能性がありますが、日本の実務環境に導入する際には考慮すべきトレードオフが存在します。
一つ目は「推論コストとレイテンシー（応答速度）」です。検索結果をLLMで都度読み込んで並べ替える処理は、計算リソースを消費し、回答までの待ち時間を増加させます。日本のビジネス現場では、ツールのサクサクとした動作（UX）が重視される傾向にあるため、すべての検索に高度なリランクを適用するのではなく、質問の複雑さに応じて処理を使い分けるなどの工夫が必要になります。
二つ目は「日本語特有の文脈理解」です。日本のビジネス文書は、「稟議書」や「日報」のように、行間を読む必要があったり、結論が最後にきたりするハイコンテクストな構造を持つものが多くあります。情報の網羅性を判定する際、日本語のニュアンスを正確に捉えられるモデル選定やチューニングが、海外製の汎用モデルをそのまま使う以上に重要となります。
日本企業のAI活用への示唆
Lancerのような最新技術の動向を踏まえ、日本企業がRAGシステムを構築・運用する上でのポイントを整理します。
1. 「検索して終わり」からの脱却
RAGの品質は、生成AI（LLM）の性能だけでなく、その前段にある「検索（Retrieval）」と「順位付け（Reranking）」の精度に大きく依存します。回答精度に不満がある場合、プロンプトをいじるだけでなく、リランクのロジックを見直すことが解決の近道となる場合があります。
2. 用途に応じた精度の定義
社内ヘルプデスクのような即時性が求められるタスクと、契約書レビューや市場調査レポート作成のような「網羅性と正確性」が最優先されるタスクでは、求められるアーキテクチャが異なります。後者の場合、多少時間がかかってもLLMを用いた高度なリランク（Lancerのようなアプローチ）を採用する価値は十分にあります。
3. ガバナンスと説明可能性
AIがどの情報を根拠に回答を作成したか（引用元）を明示することは、コンプライアンス重視の日本企業において必須要件です。網羅性を高める技術を採用することで、AIが「都合の良い情報だけをつまみ食い」するリスクを低減でき、結果としてAIガバナンスの強化にも寄与します。
技術は日々進化していますが、重要なのは「自社の業務課題において、どのレベルの網羅性と速度が必要か」を見極め、適切な技術要素を組み合わせる設計力です。