エンタープライズRAGの信頼性を上げる ― 検索評価・根拠提示・反証確認を分ける

この記事について
この記事は、生成AIを活用した自動生成フローで作成しています。GraphRAGとSelf-RAGの実在研究を踏まえつつ、旧本文にあった架空の社内評価値、ベクトル類似度を統計的確率として扱う式、心理効果の断定を削除しました。

検証ステータス：📘 一次文献に照らし、未検証の性能主張を除去

エンタープライズRAGで重要なのは「信頼度0.85以上なら正しい」といった単一スコアではなく、検索できたか、根拠に沿って生成したか、反対の証拠を見落としていないかを別々に確認できることです。

類似度スコアは確率ではない

ベクトル検索のscoreは、使用するモデルやデータベース、距離関数で意味が異なります。その平均値をそのまま「回答が正しい確率」と解釈しない方が安全です。

実務では3段階に分ける

1. Retrieval：必要な文書を検索できたかをRecall@kなどで評価。
2. Grounding：回答中の主張が取得した根拠で裏付けられているか確認。
3. Decision support：利点だけでなくリスク、反証、情報不足を明示する。

参考文献

• From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization
• Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection

この記事の更新履歴

• 2026-09-14 追加：検索・根拠・意思決定支援を分離する評価観点を追加。
• 2026-09-14 変更：独自のStat+Psychアーキテクチャ断定から、再現可能なRAG評価設計へ変更。
• 2026-09-14 削除：内部style_prompt、本文H1、40%向上・91%正確性・1.8%幻覚率など未検証の社内評価、ベイズ式を根拠なくconfidenceへ適用する記述を削除。