中小企業は「従来型RAG」から一歩先へ、「Agentic Search」へ進むべき

1. 「従来型RAG」とは何を指すのか？

一般的にRAG（検索強化生成）と呼ばれている仕組みは、正確には「従来型RAG（ベクトル検索型）」を指します。

• 仕組み: 全文書を数値（ベクトル）化して専用DBに保存。

• 特徴: 似た情報を拾い出すのが得意。

• 課題: 事前のインデックス（目次作り）にコストがかかり、情報の鮮度を保つのが難しい。また資料が多くなれば多くなるほど「似ている」精度のチューニングが難しくなる

2. なぜ「従来型RAG」では不十分だったのか

Boris氏が指摘し、私たちコンテクシアも現場で直面してきた「従来型RAG」の壁は、主に情報のノイズと鮮度です。

コンテクシアの現場メモ： 従来型RAGを導入した中小企業様から、「AIが去年の古いマニュアルを参照して回答してしまう」「確かに類似した資料だがこっちを参照してほしいのではない」という相談をよく受けます。これは、ベクトルDBを更新する手間（運用コスト）が、現場のスピードに追いついていないことが原因です。

これまでは、AIモデル自体の進歩によって問題が解決する、つまり大量のデータを投入すれば十分だという楽観的な意見もありましたが、そうではないことが明確になってきました。

3. Agentic Search（自律探索型）という選択肢

対するAgentic Searchは、AIがその場で「どのファイルを確認すべきか」を判断し、直接読みに行く仕組みです。

• 鮮度: 今そこにあるファイルを読みに行くため、常に最新。

• 精度: 意味の近さ（曖昧さ）ではなく、ファイル構造やコードの論理的な繋がりを辿る。

4. 中小企業にとっての「現実的な解」

決して「従来型RAG」を否定しているわけではありません。

• 従来型RAGに向くもの: 膨大な過去のナレッジ、FAQ、動かない規程集。とりあえず似たものを引張出したいとき。

• Agentic Searchに向くもの: 日々更新されるプロジェクト資料、複雑な構成のファイル群。

これらを組み合わせ、「運用コストを最小化しつつ、回答精度を最大化する」のがコンテクシア流の支援スタイルです。

まとめ：大切なのは「AIが働きやすい環境」を作ること

Boris氏の決断から学ぶべき真の教訓は、「AIに最高の結果を出させるには、情報の置き場所を整える（環境整備）ことが、高度なDBを組むことよりも重要である」という点です。

たとえるなら、「高性能なルンバ（AIエージェント）」を買う前に、「床の荷物を片付ける（環境整備）」ほうが、掃除の質は上がるということです。

Agentic Search構築の具体例：中小企業向け3パターン

パターン1：【ノーコード・低コスト型】既存ツールを「エージェント化」する

自社でコードを書かず、すでにエージェント機能（Agentic機能）を備えたプラットフォームを活用します。

• 使用ツール: Salesforce Agentforce や Microsoft Copilot Studio

• 構築方法: 1. 接続: AIに社内のCRM、Google Drive、SharePointなどを接続します。 2. 指示（Instruction）: 「問い合わせが来たら、まず顧客の購入履歴を確認し、次に最新の製品マニュアルを探して回答案を作れ」と手順を教えます。 3. 動作: AIは質問に対し、従来型RAGのように「全データを検索」するのではなく、指定された「道具（APIや検索）」を使って自律的にステップを踏んで回答します。

• メリット: サーバー管理が不要。現場の担当者がGUIで調整可能。

パターン2：【エンジニア向け・高精度型】オープンソースで「探索ツール」を組む

エンジニアがいる、もしくは外注する場合の構成です。

• 使用ツール: LangChain または LlamaIndex + Python

• 構成要素:

  • Planner（計画）: ユーザーの質問をタスクに分解する。

  • Tools（道具）: grep（ファイル内検索）、duckduckgo-search（最新のWeb検索）、SQLツール（社内DB参照）。

• 具体例: 「A商品の在庫が減っている理由を報告して」という指示に対し：

  1. AIがSQLツールで在庫推移を確認。

  2. grepで社内共有フォルダの「日報」から「A商品」という単語を検索。

  3. 「競合のキャンペーンが原因かも」と推論し、Web検索で競合情報を確認。

  4. すべてを統合してレポートを作成。

• メリット: 自社の業務に特化した「道具（ツール）」を自由に追加できる。

パターン3：【最もシンプル・運用重視型】「構造化フォルダ」×「AIアシスタント」

実はこれが、多くの中小企業にとって最もコストパフォーマンスが良い方法です。

• 使用ツール: Claude.ai (Project機能) または ChatGPT (GPTs)

• 構築方法:

  1. 環境整備: 「マニュアル」「顧客対応記録」「商品仕様」など、フォルダごとにPDFやテキストファイルを整理してアップロード。

  2. インデックスファイルの設置: フォルダ内に README.md を作成し、「このフォルダには何があるか」を人間が記述しておく。

  3. 指示: 「回答する際は、まずREADMEを読み、どのファイルを見るべきか判断してから詳細を確認してください」とプロンプトに書く。

• メリット: 開発費ゼロ。ファイル整理さえすれば、今日から運用開始できる。

株式会社コンテクシアが推奨するステップ

中小企業がAgentic Searchを導入する場合、いきなり「パターン2」のような複雑なシステムを目指すのは避けるべきです。

1. まずは「情報の整理」から: フォルダ名、ファイル名をAIが読みやすい形に整える。

2. パターン3でプロトタイプ作成: 無料〜数千円の範囲で、AIが自律的にファイルを探せるかテスト。

3. 必要に応じてパターン1・2へ拡張: 手作業でのアップロードが限界になったら、API連携やノーコードツールへの投資を検討。

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