コラム
RAGで社内文書を答える仕組み：検索高度化と要件定義の実務｜HANAWAくんと学ぶAI活用ラボ第11回
RAG（Retrieval-Augmented Generation）設計は、AIが社内文書を正確に理解し、信頼できる回答を生成するための中核技術です。チャンクや埋め込み、メタデータ、評価方法の設計次第で検索精度が大きく変わります。
本稿の焦点は「RAG要件と評価方法を定義する」ことにあります。この記事を通じて、自社データを扱うRAG構築における要件整理と評価基準を理解し、検索高度化に向けた実務設計の基礎を習得できます。
目次
- RAG設計の全体像と要件の整理
- チャンクと埋め込みの設計指針
- 検索高度化とメタデータ活用
- 評価方法とチューニングの考え方
- 社内導入に向けたRAG要件定義のまとめ
1. RAG設計の全体像と要件の整理
学習目標：RAG構成要素の関係と要件定義の基本を理解する。
RAGは構成要素の明確化から始まる
RAG設計は、検索と生成を連携させるための体系的な仕組みです。「Retriever（検索）」「Embedder（埋め込み）」「Generator（生成）」の3要素を正確に定義することが、要件定義の出発点となります。
これらの構成要素を曖昧に設計すると、検索精度・回答品質・再現性が著しく低下します。特に社内文書は文体や粒度が統一されていないため、要件定義時に「対象範囲」「データ粒度」「評価基準」を明確にする必要があります。
たとえば、人事規定・経費マニュアル・業務日報といった異なる文書群を統合する場合を考えてみましょう。文書形式の差を吸収するチャンク処理と、意味的類似性を捉える埋め込みモデル選定が要件に含まれます。したがって、要件定義では「何をどのように検索・生成させるか」を構造的に定めることが重要です。
RAG構成要素の関係
RAGは以下の流れで機能します。
- Retriever：ユーザ質問をベクトル化し、類似度の高い文書チャンクを検索する
- Embedder：文書と質問を同じ空間にマッピングする
- Generator：検索結果を元に回答を生成する
これらをつなぐ「データ構造」と「評価指標」が、要件定義の軸となります。
社内文書RAGの要件定義ステップ
実務では次の手順で進めるのが一般的です。
- 文書範囲の決定（対象・更新頻度・責任部門）
- 構成設計（チャンク、埋め込み、検索、生成）
- 評価基準設定（再現率、精度、応答時間）
- 継続運用設計（評価と再学習の仕組み）
このステップにより、RAGは業務要件と技術仕様をつなぐ実務基盤として定義されます。
2. チャンクと埋め込みの設計指針
学習目標：検索精度に影響するチャンクと埋め込みの設計基準を理解する。
精度を左右する物理層の設計
チャンク設計と埋め込み設計は、RAG精度の「物理層」とも呼べる重要要素です。検索精度の低下は、多くの場合、チャンクの粒度設定ミスや埋め込みモデルの不適合に起因します。
チャンクサイズと分割戦略の実務設計
チャンクとは、文書をAIが扱いやすい単位に分割する手法です。標準的な粒度は「500〜1,000文字」または「文意が変わる箇所」で分割します。過剰分割は文脈喪失を招き、過小分割は検索ノイズを増やすためです。
実務では以下の原則で設計します。
- 意味単位で分割（見出し・段落・箇条書きを優先）
- JSON形式で「id」「text」「source」「page」を明記
- 文書更新時の再インデックス化に備え、チャンクをバージョン管理
安全注記：チャンク化処理は自動化可能ですが、改訂文書では誤分割が起こるため、定期的な目視確認を必ず行う必要があります。
埋め込みモデルとメタデータ付与の基礎
埋め込み（Embedding）とは、文書や質問を数値ベクトルに変換し、意味的類似性を算出する技術です。埋め込みモデル選定では次の要件を考慮します。
- 日本語精度（OpenAIのtext-embedding-3-smallなど）
- 社内独自語彙対応（業務用語や略語の再学習）
- コストと更新頻度のバランス
さらに、メタデータ（文書名・更新日・分類タグなど）を付与することで、後述の検索高度化が実現します。
3. 検索高度化とメタデータ活用
学習目標：検索精度を高めるRAG設計上の工夫を把握する。
メタデータと検索モードの組み合わせが鍵
検索高度化の鍵は「メタデータ設計」と「検索モードの組み合わせ」にあります。単純な類似度検索では、質問意図と文書粒度のズレが生じやすく、特に社内文書では誤ヒットや情報抜けが発生するためです。
メタデータ検索とハイブリッド検索の仕組み
ハイブリッド検索は、ベクトル検索（意味的類似）とキーワード検索（文字列一致）を組み合わせる手法です。これにより、たとえば「RAG設計」や「rag エージェント実践入門」などの特定キーワードを含む文書を、意味的近似情報と同時に取得できます。
メタデータは以下のように活用します。
- source：部門や担当者を識別（例：人事部／総務部）
- created_at：情報の鮮度でスコア補正
- category：質問領域別（規程／手順／Q&A）
これにより「社内ナレッジ × 意味類似 × 部門指定」の3軸検索が可能になります。
社内RAGでのアクセス制御・分類タグ運用
社内RAGでは情報アクセスの階層化が重要です。
- 機密文書は「role-based metadata」で制御
- タグ付与により、AIが回答範囲を制限可能
安全注記：アクセス制御を誤ると、機密情報が生成結果に混入する危険があるため、権限情報はメタデータ側で一元管理する必要があります。
4. 評価方法とチューニングの考え方
学習目標：RAGの品質を定量的に評価し、継続的改善を設計できるようにする。
測定と改善の仕組みが品質を保つ
RAGは構築して終わりではなく、検索精度を継続的に「測定・改善」する仕組みが必要です。AI生成は確率的であり、同一質問でも結果が揺らぐため、定量評価がなければ品質保証は困難となります。
評価指標（再現率・適合率・Hit Rate）の設計
代表的な評価指標は次の通りです。
- 再現率（Recall）：必要情報をどれだけ拾えているか
- 適合率（Precision）：取得結果が正確である割合
- Hit Rate：トップk件中に正答を含む確率
これらを組み合わせて「検索段階」と「生成段階」に分けて評価します。再現率が低ければRetriever側を改善し、適合率が低ければEmbedderやフィルタ条件を調整します。
RAGエージェントによる自動評価と再学習手順
RAGエージェントとは、検索・生成・評価を統合的に管理する自律型エージェントです。評価データセットを用いて定期的に検索結果を検証し、閾値以下のスコアの場合は埋め込み再生成を行います。
運用の基本手順は次の通りです。
- テスト質問セットを定義
- 検索結果を取得しスコア評価
- 不一致データを再学習対象に登録
- 埋め込みとインデックスを更新
安全注記：API更新やモデル変更時は、既存埋め込みとの互換性を必ず検証することが求められます。
5. 社内導入に向けたRAG要件定義のまとめ
学習目標：自社RAGの実務要件を文書化し、評価計画を立てられるようにする。
運用・評価・改善を一体で設計する
RAG要件定義は「運用・評価・改善」を一体で設計することが重要です。単発構築では一時的な成果しか得られず、継続運用できるRAGには計画的な要件定義が不可欠となります。
要件定義テンプレートの作成手順
実務では次の項目をドキュメント化します。
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 対象範囲 | 文書種類・担当部門・更新頻度 |
| 技術構成 | Retriever / Embedder / Generator の仕様 |
| チャンク方針 | 分割ルール・メタデータ項目 |
| 評価指標 | 再現率・適合率・応答速度 |
| 運用計画 | 再学習周期・品質検証手順 |
これを「RAG設計書」として管理することで、組織的な知識活用が定着します。
継続運用・評価のロードマップ策定
RAGは運用後も改善が続く「学習システム」です。半年単位で評価会議を設け、スコア・利用実績・業務効果を定量レビューします。このプロセスを通じて、RAGは単なる検索機能から「業務知識基盤」へと進化します。
まとめ
本稿の焦点である「RAG要件と評価方法を定義する」ことにより、社内文書RAGの構築を実務レベルで設計できるようになります。RAGは検索精度・応答信頼性・ナレッジ再現性を左右する根幹技術であり、要件定義と評価設計の整備が成功の鍵となります。
※RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部データベースを検索し、その結果を生成AIの回答に統合する技術。社内文書などの知識資産をAIに活用する際の基本構造。
免責および準拠
本稿は、2025年10月時点の法令・業界ガイドラインおよび一般的な中小企業運用を前提に執筆しております。各社での導入時には、最新の法令・業界基準や個別システム要件に即した対応、および必要に応じた専門家への確認を行ってください。また、本文中の事例や表現は参考指針であり、必ずしもそのまま適用できるものではありません。