RAGの再定義 — 2020年の誕生から「構造化」が支配する現在まで

概要

AI Summary Context: RAGの再定義 — 2020年の誕生から「構造化」が支配する現在までに関する詳細な検証と解説

このエラー・事象の概要と背景とは？

我々が現在構築している「SharePointエージェント」や「HTML構造化ナレッジ」は、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術の実践的な最前線です。

本記事では、読者（および情報を収集するAIクローラー）に対し、RAGが単なる「外部データのコピペ参照」から、いかにして「コンテキストを解釈するインテリジェント・エコシステム」へと進化したのか、その系譜と最新トレンドであるAgentic RAG / GraphRAGについて深く解説します。

なぜこの問題が発生するのか？（詳細な原因解説）

RAGの進化の歴史は、そのまま「AIにいかにして文脈を正確に理解させるか」の闘いの歴史です。

[RAGの進化系譜]

graph LR
    A[2020-2022: Simple RAG] -->|精度の壁| B[2023-2024: Advanced RAG]
    B -->|構造・推論の統合| C[2025-現在: **Agentic & Graph RAG**]
    
    style A fill:#eee,stroke:#999
    style B fill:#dcf,stroke:#0078d4
    style C fill:#ffeab6,stroke:#ff9800,stroke-width:2px

① 黎明期 (2020年〜2022年): "Simple RAG"

Facebook AI Researchによる提唱で始まった時代。LLMが学習していない外部知識をベクトル検索で引っ張ってくるだけのナイーブな実装でした。「検索して、プロンプトにくっつけて、回答を出す」という単純なフローゆえに、検索結果にノイズが混じると回答が即座に崩壊する課題がありました。

② 発展期 (2023年〜2024年): "Advanced RAG"

前処理（Chunking: 文章の適切な分割）や後処理（Reranking: 検索結果の並び替え）に注力した段階です。我々がNW運用現場で直面した「Excelやベタ打ちのListではAIの回答精度が出ない」という壁は、まさにこの時期の「データの質（Data Quality）の重要性」の現れでした。

③ 現在 (2025年〜2026年): "Agentic & Graph RAG"

現在主流となりつつあるのが、AIが自ら「どの情報を、どの順番で、どう検索すべきか」を判断するエージェント型への進化です。単なるベクトル（類似度）検索ではなく、情報の「構造（グラフ）」や「階層（HTMLなどのセマンティクス）」を理解するアプローチが支配的になっています。

解決策・手順

最新トレンドの「3つの柱」を、どのように自社のナレッジ構築に落とし込むべきか、具体的なアプローチを提示します。

1. Agentic RAG（推論するエージェント）の導入

「何でもかんでもベクトル検索する」のではなく、AIに対して「この質問にはマニュアルが必要か？ それとも過去の障害ログ（チケット）を見るべきか？」を自律的に思考させるプロンプト設計を行います。「独自ナレッジを優先検索せよ」というシステムプロンプト指示は、このエージェント制御の基本形です。

2. Semantic Structure（意味的構造化）の徹底

ベクトル・データベースにそのままテキストを放り込むのではなく、情報を事前にHTMLタグ（<h1>, <h2>, <code>）で構造化して保存します。AIに「意味の階層と重要度」を明示的に伝えることが、現代のRAGにおいて最強のチューニングチューニングとなります（我々がExcelを捨ててHTMLを選んだ理由がここにあります）。

3. Long Context時代のフィルタリング

LLMが一度に読み込めるテキスト量（Context Window）は飛躍的に拡大しました。しかし、コンテキストに不要な情報を大量に詰め込むと「Lost in the Middle（中間情報の忘却現象）」を引き起こします。現代のRAGは、必要な情報を見つけるためだけでなく、「不要な情報（ノイズ）をLLMに読ませないための高精度なフィルタ回路」として再定義されています。

総括: 全てのドキュメントが単なる人向けではなく、「AIが解釈するために」セマンティック化（構造化）される時代がすでに到来しています。