投稿者 global-ai-media 
企業向けLLM活用において標準となっているRAG（検索拡張生成）やロングコンテキスト活用ですが、コストと精度のトレードオフが課題となっています。最新のベンチマークでRAGを上回る精度と劇的なコスト削減を記録した「Observational Memory」というアプローチをもとに、日本企業が次世代のAIアーキテクチャをどう捉えるべきか解説します。
RAGとロングコンテキストの限界と「記憶」へのシフト
現在、日本の多くの企業が社内ドキュメント検索やナレッジベース構築において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を採用しています。また、Gemini 1.5 Proのような100万トークンを超える「ロングコンテキスト」対応モデルの登場により、大量のデータを一度に読み込ませる手法も一般的になりつつあります。
しかし、実務現場では「RAGの検索精度が頭打ちになる」「毎回大量のトークンを読み込むロングコンテキスト手法は、APIコストとレイテンシ（応答遅延）が実用レベルを超えてしまう」という課題に直面しています。特に複雑なタスクをこなす「AIエージェント」の開発において、過去のやり取りや膨大なマニュアルをどう効率的に扱わせるかは大きなボトルネックでした。
「Observational Memory（観察記憶）」というアプローチ
今回注目されている「Observational Memory（観察記憶）」は、AIエージェントがすべての情報を毎回検索（Retrieve）したり、すべてを短期記憶（Context Window）に詰め込んだりするのではなく、人間のように「経験から要点を学習し、記憶として保持する」アプローチに近い概念です。
従来の手法では、AIが商品仕様や契約条項を参照するたびに、高価なGPU計算リソースを使って膨大なテキストを処理していました。対してObservational Memoryのアプローチでは、エージェントが必要な情報をよりコンパクトな形式で保持・更新し、必要な時だけ効率的に引き出します。これにより、ベンチマークテストにおいて、従来のRAGよりも長い文脈での正答率が高く、かつ運用コストを最大10分の1に削減できたと報告されています。
日本市場におけるコスト構造と精度の重要性
この技術動向は、日本企業にとって二つの意味で重要です。第一に「コスト」です。円安の影響もあり、海外製のLLM APIを大量のトークン数で利用することは、日本企業のROI（投資対効果）を著しく悪化させます。「コストが1/10になる」という可能性は、これまで採算が合わずにPoC（概念実証）止まりだったプロジェクトを実用化させる鍵となります。
第二に「文脈理解の精度」です。日本の商習慣では、契約書や仕様書の細かなニュアンス、あるいは「言外の文脈」を正確に汲み取ることが求められます。従来のRAGでは、文書の断片（チャンク）を検索する過程で前後の文脈が失われ、トンチンカンな回答をすることがありました。文脈を維持したまま記憶を活用するこの新しい手法は、日本の複雑な業務フローへの適合性が高いと考えられます。
日本企業のAI活用への示唆
AI技術は日進月歩であり、昨日のベストプラクティスが明日には陳腐化することも珍しくありません。今回の事例から、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一辺倒からの脱却とアーキテクチャの再考
「社内データ活用＝RAG」という固定観念を捨て、タスクの性質に応じて、ロングコンテキストやメモリー機能（長期記憶）を持つエージェント技術の導入を検討してください。特に、カスタマーサポートや複雑な社内申請業務など、文脈維持が重要な領域では、新しい記憶管理技術が競争優位になります。
2. AIエージェントを見据えた業務設計
単発の質問に答えるチャットボットではなく、自律的に情報を保持し判断する「エージェント」が主流になります。人間が毎回指示を出さなくても、AIが過去の経緯（記憶）に基づいて動けるよう、業務フロー自体をAI前提で見直す時期に来ています。
3. ガバナンスと「忘れる権利」の対応
AIが効率的に「記憶」を持つようになると、セキュリティとプライバシーのリスクも変化します。AIが何を記憶し、何を参照したのかを追跡できるトレーサビリティの確保や、誤った情報を記憶した場合の修正・削除（忘却）プロセスを、技術選定の段階から組み込んでおく必要があります。