Agentic RAG とは何か？

Agentic RAG の解説

企業での生成 AI (GenAI) の活性化が進む中で、正確性、関連性、信頼性を備えた AI のアウトプットをどのように実現するかは継続的な課題です。大規模言語モデル (LLM) は非常に強力ですが、学習データが静的であるという本質的な制約があります。その結果、情報の陳腐化、ハルシネーション (事実に基づかない回答)、透明性の欠如といった問題が生じやすく、特に規制の厳しい業界やミッションクリティカルな用途では大きな問題となります。

Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、LLM を社内ドキュメント、データベース、API、Web コンテンツなどのナレッジソースと連携させることで、こうした課題を解決します。AI システムは事前学習された知識のみに依存するのではなく、リアルタイムで検証可能なデータに基づいた回答を生成できるようになります。

RAG テクノロジーは次のような戦略的メリットをもたらします。

• 精度の向上: エンタープライズデータに裏付けられた回答により、ハルシネーションや誤情報を低減します。

• 迅速な意思決定: ドキュメント、動画、音声、テキストなどに分散した膨大な非構造化データから、必要な情報を即座に正確な回答として取得できます。

• 業務効率の向上: 契約書分析、保険金請求処理、カスタマーサポートなど、複雑な業務の自動化を支援します。

• コンプライアンスとガバナンス: 法務、金融、医療分野など、規制の厳しいい産業に不可欠なトレーサビリティと監査性を提供します。

Agentic RAG は、RAG の機能に自律型 AI エージェントを組み合わせた高度な AI アーキテクチャです。Agentic RAG では、静的に情報を取得して回答を生成する従来型の RAG とは異なり、推論し、計画し、実行できる目標指向型の動的エージェントを導入します。これらのエージェントは、検索戦略をオーケストレーションし、生成結果を検証しながら、リアルタイムで応答を適応させます。その結果、より正確で信頼性が高く、文脈を理解した AI ソリューションが実現できます。

Agentic RAG と従来型 RAG の比較

RAG はエンタープライズ AI の基盤となるアーキテクチャとして定着しつつありますが、従来型の RAG システムでは、要件を十分に満たせないケースも少なくありません。これに対し、Agentic RAG は RAG パイプラインに自律型 AI エージェントを組み込むことで、適応性が高く、信頼できる、動的な AI エクスペリエンスを提供することができます。

従来型 RAG との違い

従来型 RAG 技術では、静的な検索手法 (通常はキーワード検索や高密度ベクトル検索) が用いられ、ドキュメントを取得します。この場合、検索ロジックは事前に定義されており、クエリの複雑さに応じて柔軟に変化することはありません。単純なクエリには有効ですが、クエリの種類や複雑さに応じて適応する柔軟性には欠けます。

一方、Agentic RAG では、クエリの種類、文脈、ドメインに応じて検索戦略を動的に選択できる AI エージェントを採用しています。エージェントは、セマンティック検索、構造化データベースクエリ、Web 検索、あるいはレコメンデーションエンジンなどから最適な方法を選択できます。この適応型ロジックにより、Agentic RAG は幅広いタスクをより高精度かつ関連性の高い形で処理することができます。

従来型 RAG システムは、線形ワークフロー (取り込み → 検索 → 生成) に従います。ユーザーがクエリを送信すると、システムは一度だけ検索を実行し、取得したドキュメントを言語モデルに直接入力して回答を生成します。このパイプラインは静的であり、クエリの複雑さや取得コンテキストの質に応じて適応することはありません。また、反復的な精緻化や検証の仕組みもありません。

対照的に、Agentic RAG システムでは、動的かつ文脈に応じたマルチステップのエージェント駆動型ワークフローが導入されています。単一検索パスではなく、自律型エージェントがクエリを評価し、適切なツールを選択、セマンティック検索、構造化データベースクエリ、リアルタイム Web アクセスなど複数の検索戦略を組み合わせて実行できます。これらのエージェントは検索プロセスを反復し、コンテキストを精緻化し、情報源を検証し、中間結果に基づいて再検索することも可能です。この適応型ワークフローにより、Agentic RAG は複雑かつマルチドメインのクエリに対しても高精度で対応でき、法務ファイル関連の分析、医療診断、金融予測など、正確性とトレーサビリティが求められるユースケースに最適です。

従来型 RAG システムは、外部ドキュメントを取得して LLM の回答を補強しますが、完全な透明性を提供する点では不十分なことが多いです。これらのシステムは、意味を理解せず固定サイズのチャンクでコンテキストを取得するため、意味の断片化が起こり、回答の品質が低下することがあります。また、取得情報の検証や回答生成過程の説明機能は備わっておらず、引用が含まれていても一般的であったり不完全であったりする場合が多く、回答の出典をユーザーが確認するのは困難です。

Agentic RAG システムは、透明性と検証可能性を通じて信頼を構築するよう設計されています。自律型エージェントは情報を取得するだけでなく、検証し、意思決定の過程をログに記録し、回答ごとに情報源レベルの引用を提供します。さらに、セマンティックチャンク化やスマートな分割処理により、意味を保持した一貫性のある関連コンテキストが取得されます。このレベルの透明性は、AI を戦略的資産に変える力となります。

AI システムにおけるエージェント

Agentic RAG システムにおいて、エージェントとは RAG パイプライン内で推論、計画、実行を行うよう設計された自律型 AI エンティティです。各エージェントは LLM を基盤とし、ツール、メモリ、計画機能を備えています。これらのエージェントは、ユーザーのクエリを解釈し、最適な検索戦略を判断し、外部データソースと連携しながら、回答を反復的に洗練させることが可能です。文脈やフィードバックに基づいて適応できる能力は、複雑でドメインも多岐にわたるクエリを高い精度と関連性で処理するためには不可欠です。

検索においてエージェントはなぜ重要なのか？

Agentic RAG システムのエージェントは、オーケストレーション層によって制御されるモジュール型アーキテクチャの中で動作します。この層は、「思考 (Thought) – 行動 (Action) – 観察 (Observation)」のサイクルを管理します。つまり、エージェントがクエリについて考察し (思考)、ツールを用いてデータを取得・処理し (行動)、その結果を評価して次のアクションを判断する (観察) という流れになります。

例えば、調整役となるエージェントがクエリを受け取り、タスクを専門エージェントに分担させるケースがあります。構造化データ (SQL) を担当するエージェント、セマンティック検索 (ベクトルデータベース) を担当するエージェント、リアルタイムの Web データを扱うエージェントなどが、それぞれの領域に特化したツールを用いて関連情報を取得します。最終的に、それらの情報は LLM によって統合され、一貫性があり文脈を考慮した回答として生成されます。

Agentic RAG のアーキテクチャ

取り込み (Ingestion)

Agentic RAG における取り込みは、単なるドキュメントのアップロードにとどまらず、インテリジェントな検索を実現するための基盤となります。エージェントが、PDF、動画、音声などの非構造化コンテンツを、検索可能な構造化ナレッジへと変換するプロセスを支援します。これには、セマンティックチャンク化、エンティティ抽出、ラベリング、メタデータの付与・拡張などが含まれます。さらに、エージェントはアクセス制御や機密性タグの適用も行うことができ、下流の検索プロセスにおいてガバナンスポリシーが遵守されるようにします。

検索 (Retrieval)

Agentic RAG における検索は、動的かつエージェント主導で実行されます。単一の静的手法に依存するのではなく、エージェントがクエリを評価し、セマンティックなベクトル検索、構造化データベースクエリ、リアルタイム Web 検索、API 呼び出しなど、最適な検索戦略を選択します。マルチエージェント構成では、SQL、PDF、Web などの異なるデータドメインを専門とするエージェントが処理を担当し、調整役のエージェントがそれらの連携をオーケストレーションします。

拡張 (Augmentation)

データが取得されると、拡張プロセスによって最も関連性の高いセグメントが抽出され、クエリとの整合性が高められます。このプロセスには、要約、フィルタリング、文脈に基づく再ランキングなどが含まれます。エージェントは取得コンテンツを反復的に精緻化し、不要な情報を除外しながら、セマンティックな一貫性を向上させます。このステップにより、LLM への最終入力は単なるドキュメントの寄せ集めではなく、生成される回答の正確性と関連性を高める、厳選された高品質なコンテキストとなります。

よくある質問

Agentic AI とは何ですか？

Agentic AI とは、単にテキストを生成したりプロンプトに応答したりするだけでなく、特定の目標を達成するために推論、計画を行い、自律的に行動できる人工知能システムを指します。質問への回答や単一タスクの実行といった反応型で動作する従来の AI モデルとは異なり、Agentic AI システムは能動的かつ目標指向型です。これらのシステムは、複雑な目的を小さなステップに分解し、どのツールやデータソースを利用すべきかを判断し、結果に応じてアプローチを適応させることができます。実際の運用においては、Agentic AI が人手による継続的な指示を必要とせずに、情報の取得、API の呼び出し、コードの実行、他のシステムとの連携などを行うことも可能です。Agentic AI は、静的なチャットの枠を超え、動的かつマルチステップな推論と自動化を実現する新しいクラスの AI アプリケーションを生み出し、知能と実行の間にあるギャップを埋める存在となります。

Retrieval-Augmented Generation (RAG) とは？

RAG (Retrieval-Augmented Generation) は、情報検索とテキスト生成を組み合わせることで、より正確で信頼性の高い回答を生成する AI アーキテクチャです。標準的な大規模言語モデル (LLM) では、学習時に獲得した知識のみに基づいて回答が生成されるため、事実に基づかない回答 (ハルシネーション) や、古い情報を提供してしまう場合があります。RAG は、回答生成の前に検索ステップを追加することで、これらの課題を解決します。具体的には、モデルが回答を生成する前に、企業のナレッジベース、データベース、ドキュメントリポジトリなどの信頼できる情報源から関連するドキュメントやデータを取得します。モデルは、その取得したコンテンツを文脈として活用し、根拠に基づいた回答を生成します。

Agentic Graph RAG とは何ですか？

Agentic Graph RAG は、グラフベースのナレッジ、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、および Agentic な推論を組み合わせた高度な AI アーキテクチャであり、高い正確性、豊富な文脈理解、そして実行可能なインサイトを提供します。関連ドキュメントを取得・要約する従来型 RAG とは異なり、ナレッジグラフを活用して、エンティティとその関係性を理解し、データポイント間のつながりを保持します。さらに、その上位に Agentic レイヤーを重ねることで、システムはパターン分析、レポート生成、ワークフローのトリガーといったマルチステップのアクションを、自律的に計画、推論、実行できるようになります。このアプローチにより、複雑なクエリに回答できるだけでなく、連結されたナレッジを通じて推論経路を追跡し、十分な情報に基づいた意思決定を行い、自動化されたアクションへとつなげることが可能になります。情報の取得、理解、実行の間にあるギャップを埋めることができます。

最後に

Agentic RAG や Agentic Graph RAG は、単なる情報検索やテキスト生成を超え、複雑でマルチドメインな課題に対して高精度で信頼性のある回答を提供する次世代の AI アーキテクチャです。ナレッジグラフや自律型エージェントによる推論・計画・実行能力により、情報取得から意思決定、さらには自動化されたアクションまで、一貫して行うことが可能になります。これにより、従来の AI が抱えていた「情報の理解と実行のギャップ」を埋め、より戦略的で価値あるインサイトの創出を支援します。

Agentic RAG について、ご質問がある場合は、当社までお問い合わせください。