エージェント型検索

エージェント型検索とは、AIエージェント（通常は大規模言語モデルによって駆動される）が、単一の静的な検索を実行する代わりに、多段階の検索プロセスを能動的に計画・実行する検索手法です。 エージェントはクエリを分解して参照すべき情報源やツールを決定し、複数の検索を実行し、検索結果を評価します。回答に必要な情報を十分に収集するまで、このプロセスを繰り返し実行し、アプローチを最適化していきます。

端的に言うと、従来の検索では基本的に一度だけ検索結果を取得するのに対し、エージェント型検索では、質問が本当の意味で回答されるまで推論、検索、再検索を繰り返します。

エージェント型検索の仕組み

エージェント型検索では、「クエリを入力して結果を出力する」という単一のステップを、エージェントが制御する反復ループに置き換えます：

1. 意図の理解：エージェントは、暗黙的な制約やクエリの言葉の背後にある根本的な目的を含めて、ユーザーが実際に何を求めているかを解釈します。
2. 計画と分解：複雑な質問は、個別に調べられる小さなサブ質問やタスクに分解します。
3. ツールと情報源の選択：エージェントは、Web検索インデックス、ベクトルデータベース、内部ナレッジベース、構造化API、またはこれらの組み合わせの中から、検索に使用する情報源を選択します。
4. 反復検索：エージェントは検索を実行し（並行、またはシーケンスで）、結果を読み込みます。
5. 評価：エージェントは、検索された資料が関連性が高いか、十分か、信頼できるものであるかどうかを判断し、不足点や矛盾点を特定します。
6. 精緻化：評価に基づき、エージェントはクエリを再構成したり、より深く掘り下げたり、新たな視点から検討したり、必要に応じてループを繰り返します。
7. 統合：十分な情報を収集すると、エージェントは調査結果を首尾一貫した回答にまとめ、多くの場合は情報源を明記します。

特徴的な機能の一つが「内省」です。エージェントは回答が不完全、または信頼度が低い場合にそれを認識し、回答を返す前に再度検索を行うかどうかを判断することができます。

エージェント型検索とキーワード検索、セマンティック検索の比較

• キーワード（語彙）検索では、クエリに含まれる単語と文書を文字通りに照合しますが、通常、明示的な多段階の計画ループは行われません。
• セマンティック検索は、文字通りの単語ではなく意味を照合するために埋め込み（エンベディング）を利用し、最も類似性の高い文章を返します。 これは多くの場合、単一の検索パスとして実装されます。
• **標準的な検索拡張生成（RAG）**では、多くの場合、関連するコンテキストを一度取得し、それをLLMにフィードして回答を生成しますが、反復型のバリエーションも存在します。
• エージェント型検索は、これらの検索手法に自律性と反復処理の要素を追加したものです。 エージェントはキーワード検索やセマンティック検索をツールとして利用することもありますが、検索の回数、次に何を検索するか、いつ検索を終了するかは、エージェント自身が決定します。

エージェント型検索は、エージェント型RAGと非常に近いのですが、主にどこに重点の置くかが違っています。 「エージェント型検索」とは、自律的な多段階の検索行動を指すのに対し、「エージェント型RAG」とは、その行動に回答生成まで組み合わせた完全なパイプラインを指しています。

エージェント型検索が適用される場面

• AI回答エンジンと「ディープリサーチ」ツール：回答する前に、多くの情報源から情報を統合します。
• エンタープライズ・ナレッジアシスタント：文書、ウィキ、チケット管理システム、データベースを検索し、従業員の質問に回答します。
• カスタマーサポートエージェント：複数のシステムにまたがって、ポリシー、アカウントの詳細、および関連資料を検索し、問題解決を目指します。
• コーディングアシスタント：コードベース、その依存関係、およびドキュメントを検索し、文脈を把握したうえで変更を提案します。
• 専門的な研究：法律、医療、財務分析などの分野におけるワークフロー。これらの分野では、複数の信頼できる情報源を照合して整合性を取ることが、適切な答えを導き出すための鍵となります。

エージェント型検索は、質問が複雑であったり、複数の情報源にまたがっていたり、単一の文書では答えられない場合（つまり、1回の検索処理だけでは不十分な状況）において、最もその価値を発揮します。

関連する用語

検索拡張生成 (RAG), エージェント型 RAG, セマンティック検索, ベクトルデータベース, エンベディング, クエリ分解, ツール利用, LLMエージェント。