RAGの検索方式（キーワード/ベクトル/ハイブリッド）を比較して選ぶ方法

RAGとは？「社内情報を根拠に答える」生成AIの仕組み

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIが回答を作る前に、社内ドキュメントやナレッジベースから必要な情報を検索し、その情報を根拠（コンテキスト）として回答させる方式です。ChatGPTのような生成AI単体だと、社内の最新規程や製品仕様、契約書の条文などを知らないため、推測や一般論になりがちです。一方でRAGは「社内データを探してから答える」ため、業務で使える精度と説明力を作りやすいのが特長です。

たとえば、情シスや総務がよく受ける「この申請はどの手続き？」「この規程の例外はある？」「取引先の契約条項はどこが注意点？」といった問い合わせに対し、RAGは該当する手順書・規程・契約書の該当箇所を検索し、要点をまとめて回答します。ここで重要になるのが「検索（Retrieval）」の方式です。検索が外れると、AIは“それっぽい”文章を作れてしまうため、結果として回答がずれたり、根拠が弱くなったりします。

RAGの検索方式は大きく「キーワード検索」「ベクトル検索（セマンティック検索）」「ハイブリッド検索」に分かれます。どれが正解というより、社内データの性質（文書の書き方、用語、更新頻度、形式）と、使いたい業務シーン（問い合わせ対応、文書要約、FAQ、監査対応など）で最適解が変わります。以降では、3方式の違いをかみ砕いて比較し、予算はあるが詳しくない方でも選べる判断軸と導入ステップを整理します。

検索方式は3種類：キーワード検索・ベクトル検索・ハイブリッド検索

まずは3方式のイメージを揃えます。キーワード検索は、いわゆる社内ポータル検索の延長で、文書内の単語一致（完全一致・部分一致）や、タイトル・見出し・タグなどを使って探します。強みは「単語が一致していれば高精度でヒットする」「挙動が分かりやすく説明しやすい」ことです。弱みは、同義語や言い回しの違いに弱い点です（例：「稟議」と「決裁申請」）。

ベクトル検索は、文書を「意味の近さ」で探します。文書や段落を数値ベクトル（埋め込み）に変換し、質問文のベクトルと近いものを取ってきます。強みは、言い換えや曖昧な質問に強いことです（例：「経費精算の締め」→「月次締め日」「精算期限」など）。弱みは、固有名詞・型番・条文番号などの“文字列として一致してほしい”検索が苦手になりやすいこと、そして「なぜそれがヒットしたのか」が説明しづらいことです。

ハイブリッド検索は、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせて精度を上げる考え方です。代表的には「まずキーワードで絞ってからベクトルで並べ替える」「両方で候補を出してスコアを合算する」などがあります。強みは、業務で起きがちな「条文番号も、言い換えも、どっちも来る」状況に対応しやすいことです。弱みは、設計が少し複雑になり、チューニングや運用ルール（辞書、タグ、フィルタ、重み付け）が必要になる点です。

RAGの成否は「検索で正しい根拠を取ってこられるか」で大きく決まります。検索方式は、AIモデル選びよりも効果に直結することが多いので、次章で業務目線の比較を行います。

比較：精度・コスト・説明可能性・運用負荷で見る選び方

専門知識がない方ほど、「結局どれが一番当たるの？」が気になると思います。ただしRAGは、質問の種類が混ざります。そこで、実務で効く比較軸を4つに整理します。社内展開では「精度」だけでなく「説明可能性」と「運用負荷」も重要です。情シスが運用する場合、監査・問い合わせ・利用部門への説明が避けられないためです。

精度（ヒット率・外しにくさ）：キーワード検索は「正しい単語が入っている」質問に強い一方、言い回しの違いで外します。ベクトル検索は「意味で探す」ので、曖昧な質問でも当てにいけますが、固有名詞や短いクエリ（例：「A-102とは？」）だと精度が落ちることがあります。ハイブリッド検索は、両方の弱点を補えるため、問い合わせが多様な社内RAGで最終的に採用されやすい構成です。

コスト（開発・インフラ・運用）：キーワード検索は既存の全文検索エンジン（またはSaaS）で構築しやすく、初期コストを抑えられます。ベクトル検索は、埋め込み生成（文書更新ごとに計算）やベクトルDBが必要になり、初期設計と運用が増えます。ハイブリッド検索はさらに設計要素が増えるため、PoCでの検証が前提になりやすいです。ただし、誤回答の削減や問い合わせ工数の削減で、総コスト（TCO）が下がるケースも多いです。

説明可能性（根拠の示しやすさ）：キーワード検索は「この単語で当たった」と説明しやすく、利用部門の納得を得やすいです。ベクトル検索は「意味が近いから」という説明になりがちで、納得感を出すには、引用箇所の提示、スコア表示、検索ログの可視化など工夫が必要です。ハイブリッド検索は、キーワードのヒット条件と意味検索の補助を両方説明できるため、運用設計次第で説明可能性を高められます。

運用負荷（更新・辞書・チューニング）：キーワード検索は、同義語辞書（稟議＝決裁など）や表記ゆれ吸収（全角半角、英数字）を整備すると伸びます。ベクトル検索は、文書の分割（チャンク設計）、メタデータ付与（部署、版、公開範囲）、埋め込み更新、検索結果の評価が必要です。ハイブリッド検索は、辞書・タグ・重み付け・フィルタを含む「検索設計」の運用が増えますが、逆に言えば、業務要件に合わせて精度を伸ばす余地が大きい方式です。

キーワード検索が向くケース：規程・型番・条文番号・監査対応

キーワード検索は「言葉が決まっている世界」で強いです。代表例は、規程・マニュアル・契約書・監査証跡などです。条文番号、帳票名、製品型番、社内システムのメニュー名、プロジェクトコードなど、“文字列が一致すること”自体が正しさになる領域では、キーワード検索が安定します。

業務シーンでいうと、「就業規則の第◯条」「ISMSの手順書番号」「サーバ名」「エラーコード」などで探すケースです。ベクトル検索でも当たる可能性はありますが、質問が短い・固有名詞中心だと“意味”の手がかりが少なく、検索がブレることがあります。キーワード検索なら、索引として素直に機能します。

成功させるコツは、検索対象の整備です。具体的には、タイトル・見出し・タグ・メタデータ（部署、版、施行日、公開範囲）を持たせると、絞り込みが効きます。また、同義語辞書（例：「勤怠」＝「出退勤」＝「タイムカード」）と表記ゆれ対策（半角/全角、英語略語）を整えると、現場の「言い方の違い」を吸収できます。

RAGにする場合も、検索でヒットした箇所をAIに渡して要約・回答させれば、問い合わせ対応の一次受けを大幅に効率化できます。特に「根拠を引用して答える」運用にすると、誤回答時の修正や教育もしやすくなります。

ベクトル検索が向くケース：問い合わせが曖昧、文書が長い、言い回しが多い

ベクトル検索（セマンティック検索）は「同じ意味を違う言い方で聞かれる」業務で力を発揮します。たとえば、現場からの問い合わせは、必ずしも規程に書かれた単語で来ません。「旅費っていつまでに出すの？」「出張の立替ってOK？」「締め日過ぎたらどうなる？」など、言い回しがバラバラです。こうした質問に対して、キーワード検索だけだと、検索語がズレてヒットしないことが起きます。ベクトル検索なら、質問の意図に近い段落を“意味”で拾ってくれるため、FAQ化していない領域でも回答を組み立てやすくなります。

ただし、ベクトル検索には設計上の注意点があります。最重要は「文書の分割（チャンク）」です。1つの文書を長いまま埋め込みにすると、話題が混ざって検索がぼやけます。逆に細かすぎると、前後関係が不足して回答が断片的になります。実務では、段落単位＋見出し単位を基準にし、必要に応じて「前後の段落も一緒に渡す」などの工夫が必要です。

次に重要なのがメタデータです。部署、文書種別、版、公開範囲、適用条件（正社員/契約社員、国内/海外）などを付け、検索時にフィルタすることで誤回答を減らせます。ベクトル検索は万能ではなく、フィルタとセットで業務仕様に寄せるのがコツです。

ベクトル検索の弱点は、固有名詞検索の弱さと、説明可能性です。対策としては、（a）質問文から固有名詞・番号を抽出してキーワード条件にする、（b）検索結果に対して再ランキング（より適切な順に並べ替え）を行う、（c）回答には必ず引用箇所を表示する、といった実装が効果的です。情シスが社内展開する場合、「引用が出る」「根拠文書に飛べる」だけで信頼性が段違いに上がります。

ハイブリッド検索が最有力になりやすい理由：業務の質問は混在する

社内の問い合わせやナレッジ活用は、キーワード型と意味検索型が混ざります。たとえば同じ「経費精算」でも、「精算期限は？」（意味検索が効く）と「様式E-12の記入例は？」（キーワードが効く）が同じチャットに飛んできます。だからこそ、最終的にハイブリッド検索が“現実解”になりやすいです。ハイブリッド検索は「当たりやすさ」と「外しにくさ」を両立しやすいからです。

典型的な設計パターンは次の3つです。

• 並列型：キーワード検索とベクトル検索の両方で候補を出し、スコアを統合して上位を採用する
• 絞り込み型：キーワード（フィルタ）で候補集合を絞り、残りをベクトルで並べ替える
• クエリ分解型：質問から「番号・固有名詞」はキーワード、「意図説明」はベクトルに使う

どの型が良いかは、データの性質と質問の傾向で決めます。規程・契約書が中心なら絞り込み型が安定し、FAQや議事録が中心なら並列型が強い、というようにです。また、公開範囲（部署ごとのアクセス制御）がある場合は、フィルタを強く効かせられる設計が重要です。検索が当たっても見せてはいけない文書が出ると、精度以前にプロジェクトが止まります。

ハイブリッド検索の導入でつまずきやすいのは、チューニングのやり方が分からない点です。ここは「検索ログ」と「正解データ（評価セット）」を作ると進めやすくなります。たとえば、問い合わせの上位50〜100件を集め、「正しい根拠（文書・段落）」を人手で1つ付けるだけでも、検索方式の比較ができます。PoCでここまで作ると、稟議・予算化でも説明材料になります。

失敗しない選定手順：PoCで「質問タイプ別」に勝ち筋を決める

検索方式の選定で重要なのは、机上の比較ではなく、社内の質問で試すことです。RAGは「データ」「質問」「正解」の組み合わせで精度が決まるため、一般論のベンチマークがそのまま当てはまりません。そこで、非エンジニアでも進めやすい手順を示します。ポイントは“質問タイプ別に”評価し、採用基準を先に決めることです。

1. 目的を1つに絞る：まずは「社内規程の問い合わせ削減」「ヘルプデスク一次回答」「営業の提案書検索」など、1テーマに限定します。
2. 質問を集める：実際の問い合わせログや、担当者がよく聞かれる質問を30〜100件集めます。短文・長文・固有名詞あり/なしを混ぜます。
3. 正解（根拠）を付ける：各質問に対して「この文書のこの段落が根拠」を1つ付けます。完璧でなくて構いません。
4. 3方式で同条件テスト：同じデータ、同じ分割、同じ公開範囲で、キーワード/ベクトル/ハイブリッドを比較します。
5. 評価指標を決める：“正しい根拠が上位に来る割合”と“根拠が出ない割合”を見ます。現場では後者（根拠なし）が致命傷になりやすいです。
6. 運用要件を確認：更新頻度、版管理、アクセス権、監査ログ、回答の引用表示、誤回答時の改修手順まで含めて判断します。

この手順で分かることは、「うちの文書だとキーワードが強い」「問い合わせが曖昧だからベクトルが必要」「結局ハイブリッドでないと外す」といった現実です。特に、社内文書は“書き方がバラバラ”になりがちなので、ベクトル検索が効く一方で、条文番号や社内システム名の検索はキーワードに寄せたほうが安定する、という結論になりやすいです。

最後に、RAGは検索だけでは完結しません。AIが回答を作る際に「引用を必須にする」「不明なら不明と言う」「機密は出さない」などの回答ガードレールも同時に設計すると、社内展開の成功率が上がります。

まとめ

RAGは、生成AIに社内情報を検索させて根拠を持って答えさせる仕組みであり、成果は検索方式の選び方に大きく左右されます。キーワード検索は条文番号・型番・正式名称など文字列一致が重要な領域で強く、説明もしやすいのが利点です。ベクトル検索は言い換えや曖昧な問い合わせに強く、文書が長い・表現が多様なナレッジで効果を出しやすい一方、固有名詞や短文クエリには工夫が必要です。ハイブリッド検索は、業務で混在する質問タイプに対応しやすく、当たりやすさと外しにくさを両立しやすい現実解になりやすい方式です。

選定では、社内の実質問を集めてPoCで比較し、「質問タイプ別に勝てる方式」と「運用できる設計」を決めるのが最短ルートです。精度だけでなく、アクセス権・版管理・引用提示・ログなど運用要件まで含めて判断すると、現場で使われるRAGになります。