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← 2026-07-02 → サマリー

検索拡張生成 (閲覧: 1回)

検索拡張生成に関する最近の動向について整理する。現在、大規模言語モデル（LLM）が単なる知識の羅列や文章生成を行う段階から、「信頼性の確保」と「実務への組み込み」を主要な課題として乗り越えようとするフェーズにあることが明確になっている。このパラダイムシフトの中心に位置するのが、検索拡張生成（RAG: Retrieval Augmented Generation）のアプローチである。

従来のLLMは学習データに基づいて高度な推論を行うが、その知識源の限界や、根拠のない情報を生成してしまう「ハルシネーション」という固有のリスクを抱えている。この課題に対応するため、RAGは外部データベースや企業独自のドキュメント群から関連情報を検索し、その検証された情報（コンテキスト）をプロンプトに組み込むことで、モデルの出力の根拠と正確性を飛躍的に向上させる手法として注目されている。これは、AIの利用範囲を「創発的なアイデア出し」から「事実に基づいた意思決定支援」へとシフトさせていることを意味する。

この技術的課題に加え、市場全体では「ローカライゼーション（地域適応性）」と「セキュリティ・安全運用」への要求が高まっている。企業がAIを活用する際、単なる高性能さだけでなく、自社の機密情報を取り扱えるか、また日本の文化や業務プロセスに適合しているかが決定的な要素となる。

この文脈において、国産のLLMを提供しつつ、RAG機能と複数の安全運用モデルを組み込んだシステムが登場することは、市場が求めると認識される具体的な要件を示している。これは、単一の高性能なモデルを提供するだけでなく、利用シーンやデータの機密性に応じて最適な「組み合わせ」を提供するという、エンタープライズ向けのソリューション設計への進化を意味する。

総じて、現在の生成AIのトレンドは、「より大きく賢いモデル」を追求するフェーズから、「特定の業務領域において、どれだけ正確に、安全に機能するか」という実用性と信頼性を軸とした競争へと移行している。今後は、RAGによる情報接地（Grounding）と、多様な運用モードを柔軟に切り替えられるアーキテクチャの設計が、導入価値を左右する重要な要素となるだろう。

ソフトバンク傘下のSB Intuitions、国産LLM「Sarashina3シリーズ」を提供開始 RAG・安全運用まで見据えた5モデル構成 - Ledge.ai

2026-07-02 10:09:21

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