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。RAGとGraphRAGの公開資料を再確認し、旧記事にあった出典のない「35%削減」「50%短縮」や架空実験結果を削除しました。検証ステータス：✅ 公開研究・設計資料に基づき再構成
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部文書を検索してLLMへ渡すことで、回答を手元の情報へ接地させる手法です。ただし、検索結果が得られたことと、その情報が「真である」ことは同じではありません。
意思決定支援では4つを分ける
- 検索：必要な文書・箇所を取り出せたか。
- 根拠化：回答中の主張をどの文書・箇所が支えているか。
- 反証：反対の結論を示す資料や例外条件がないか。
- 判断：費用、リスク、期限など人間側の評価軸で比較する。
この4段階を一つの「AI信頼度スコア」にまとめてしまうと、どこで誤ったのか分からなくなります。
ベイズ式やカイ二乗検定を飾りとして置かない
旧記事では検索文書の信頼度をベイズ更新し、文書間の矛盾をカイ二乗検定する構成を示していました。しかし、観測モデルや標本設計なしに数式だけ適用しても統計的な保証にはなりません。
実務では、取得元、発行日、版、根拠箇所、反証資料、未確認事項を構造化して残す方が再現性を高められます。
{
"claim": "製品Aは条件Bで利用できる",
"source": "公式資料URL",
"evidence_location": "Section 3",
"counter_evidence": [],
"verification": "confirmed"
}GraphRAGの位置づけ
Microsoft ResearchのGraphRAGは、文書からエンティティや関係を抽出し、グラフ構造を使って大域的な問いへの回答を支援するアプローチです。通常のベクトル検索と置き換える万能手段ではなく、対象データと質問特性に応じて評価します。
一次情報・参考資料
- Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
- Microsoft Research ― Project GraphRAG
この記事の更新履歴
- 2026-09-14 追加：検索・根拠・反証・判断を分離する実務設計を追加。
- 2026-09-14 変更：心理学・統計学を混在させた概念案から、検証可能なRAG意思決定支援へ再構成。
- 2026-09-14 削除：内部style_prompt、本文H1、架空の改善率・社内実験値・統計的信頼度を削除。
