Agentic RAG：生成AIが実現する高精度と信頼への次なる飛躍

大手航空会社のLLM（大規模言語モデル）ベースのチャットボットが割引ポリシーを捏造し、その会社がそれを履行せざるを得なくなった事件は、正確で信頼できる生成AIシステムの極めて重要な必要性を痛感させるものです。このような教訓となる話は、生成AIを業務に統合する開発者にとって一般的になっています。より多くの企業が生成モデルを生産ワークフロー、意思決定プロセス、顧客向けアプリケーションに展開するにつれて、精度は不可欠な差別化要因として浮上しています。実際、ITリーダーの74%が生成AIの導入が継続的に急増すると予測しているため、正確性の確保は最重要課題です。それがなければ、AIの出力は誤情報、ブランドを傷つける不正確さ、またはユーザーの信頼を損なう決定となるリスクがあります。高精度の出力は、AIソリューションが問題を正確に解決し、強力な投資収益率をもたらし、一貫して高品質なパフォーマンスを維持するために不可欠であり、最終的には長期的な競争優位性へと変革します。

精度を高めるためのデータ中心の最適化アプローチの一つに、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、略してRAG）があります。この技術は、LLMの応答を最新の関連知識に基づいて根拠づけることで、ドメイン固有のコンテキストにおいてその精度を大幅に向上させます。しかし、RAGシステムも検索、拡張、生成の各フェーズにおいて限界がないわけではありません。主な懸念は、ナレッジベースが不完全または古くなっている場合に生じ、モデルが情報ギャップを推測で埋めてしまうことがあります。さらに、信号対雑音比が問題となることがあります。モデルは、矛盾するコンテンツやトピックから外れたコンテンツに直面すると、正確な情報を抽出するのに苦労し、結果として一貫性のない出力やユーザーの不満を引き起こす可能性があります。長時間の会話はLLMのコンテキストウィンドウを超えることもあり、コンテキストのドリフトや繰り返しを引き起こし、多ターン対話における出力品質を低下させます。また、粗雑なチャンキングやベクトル制限、特に近似最近傍（aNN）やK最近傍（kNN）のような検索メカニズムでは、包括的な情報を提供できない可能性があり、大規模なデータセットを扱う際にはノイズが多くなり、処理が遅くなることで、再現率の低下、レイテンシの増加、計算コストの増大につながります。最後に、従来のRAG手法には組み込みのフィードバックループが欠如しており、自身の出力を自己チェックしたり反復したりすることができないため、堅牢で自動化された自己改善メカニズムがないままエラーが伝播する可能性があります。

これらの課題を克服するため、より高度なアプローチであるAgentic RAGが登場しています。リランキングやドメイン固有のチューニングなどの技術は基本的なRAGを改善できますが、Agentic RAGアーキテクチャは、「判断」メカニズムを備えた1つ以上の専門AIエージェントを導入することで、静的なRAGパイプラインを適応型でインテリジェントなシステムに変革します。この設計は、常により高品質な出力を生み出します。最小限の適応でクエリに反応する従来のRAGとは異なり、Agentic RAGはLLMが複数のデータソースやツールから情報を引き出すことを可能にし、より大きな柔軟性と、コンテキストに基づいて検索戦略を動的に変更する能力を提供します。協調して機能するマルチエージェントシステムを採用することで、組織は幅広いユーザーのクエリに対応できるスケーラブルなAIソリューションを構築できます。これらのエージェントは、過去の結果を反復処理し、時間の経過とともにシステム精度を継続的に向上させるように設計されています。さらに、その能力はテキストにとどまらず、高度なマルチモーダルモデルにより、画像、音声、その他のデータタイプを処理できます。例えば、Anthropicの内部評価では、Claude Opus 4をリードエージェント、Claude Sonnet 4をサブエージェントとするマルチエージェントシステムが、単一エージェントのClaude Opus 4を驚異的な90.2%上回ったことが示されています。同様に、RAGentAフレームワークに関する研究では、標準のRAGベースラインと比較して回答の忠実度が10.72%向上したことが実証されました。RAGentAフレームワークは、関連文書を選択するハイブリッド検索器で動作し、その後、1つのエージェントが初期回答を生成し、別のエージェントが質問-文書-回答のトリプレットをフィルタリングし、3番目のエージェントがインライン引用符付きの最終回答を生成し、4番目のエージェントが完全性をチェックし、必要に応じてクエリを再構成し、応答を結合します。

Agentic RAGで頻繁に採用される非常に効果的なマルチエージェント設計パターンは、ブラックボードパターンです。このパターンは、段階的な解決策を必要とする複雑な問題を解決するのに理想的です。ここでは、さまざまなエージェントが、比喩的に「ブラックボード」として知られる共有知識ベースを介して非同期的に連携します。ダイナミックなデジタルワークスペースの同僚のように、各エージェントは特定のスキルに貢献します。情報検索に特化するエージェントもいれば、パターンを分析するエージェントもおり、数名のエージェントは配布前に発見を検証します。彼らは自律的かつ非同期的に、共有ボード上で洞察を投稿し、洗練させ、再利用します。このプロセスには通常、ボードが初期データでシードされる初期化フェーズが含まれ、続いてエージェントがボードを監視し、現在の状態に一致する場合に専門知識を提供するエージェントのアクティベーションが行われます。これにより、反復的な洗練が行われ、エージェントは解決策が現れるまでボードを段階的に更新します。例えば、医療診断のシナリオでは、異なるエージェントが症状、検査結果、病歴など、患者および臨床データの異なる部分にアクセスする可能性があります。ユーザーが症状を入力すると、適切なエージェントが関連する診断の可能性を検索し、共有ブラックボードに投稿します。診断が形成されるにつれて、それはすべてのエージェントにブロードキャストされ、各エージェントが結果から学び、時間の経過とともに推論を調整し、将来の診断の精度を高めるフィードバックループが作成されます。

Agentic RAGは、静的なパイプラインを、リアルタイムで推論、評価、適応する専門的な「マイクロサービス」の協調システムに変革することで、出力の品質と事実性を大幅に向上させます。第一に、専用のプランニングエージェントが管理するクエリの計画と分解は、マイクロサービスアーキテクチャにおけるリクエストルーターのように機能します。このエージェントは、複雑なクエリをより小さく、明確に定義されたタスクに分解し、曖昧または広すぎる検索を防ぎ、正しい事実が早期かつ正確に表面化されるようにすることで、RAGパイプラインの効率を高めます。第二に、知識検索のロードバランサーに似た適応型ハイブリッド検索戦略により、検索エージェントは、各サブタスクに合わせて、用語ベース、グラフベース、ベクトルデータベース駆動型、またはAPI呼び出しなど、最適な検索方法を選択できます。第三に、ジャッジエージェントが処理する証拠の判断と検証は、品質ゲートとして機能し、生成ステージに入る前に検索された情報の事実的関連性と内部一貫性を評価し、ノイズを効果的にフィルタリングします。第四に、自己反省的な改訂には、改訂エージェントが全体的なフロープロセスをチェックし、入力クエリと回答の関連性を検証することが含まれます。このメカニズムは外部に依存し、メインエージェントの出力に依存することも可能です。最後に、メモリのエージェントが管理する長期記憶と構造化検索は、キャッシュ層として機能し、過去のインタラクションからフィルタリングされた洞察とユーザーの好みを保存し、必要に応じて構造化検索拡張を利用してコンテキストを提供します。しかし、これらのエージェントが大規模な精度を提供するためには、データ、ツールへの継続的なアクセス、およびシステム間で情報を共有する能力が必要であり、その出力は複数のサービスで容易に利用できる必要があります。これは、高度なAI展開に固有の複雑なインフラストラクチャとデータ相互運用性の問題を浮き彫りにする課題です。