RAG vs ベクターデータベース vs ハイブリッド検索：サポートAIにとって最適なのはどれ？

サポートAIの世界を理解しようとしているなら、専門用語や技術的な言葉が飛び交っていることにお気づきでしょう。RAG、ベクトルデータベース、ハイブリッド検索といった用語を耳にすると、詳細に気を取られて混乱しがちです。本当に求めているのは、顧客に迅速で正確な回答を提供し、サポートチームの業務を少しでも楽にすることだけのはずです。

こうした雑音はさておき、本ガイドでは、RAG、ベクトルデータベース、ハイブリッド検索がサポートAIにとって実際に何を意味するのかを解説します。実際の現場でそれぞれがどのように機能するかを見ていき、あなたにとって最適なものを straightforwardに判断する方法を提示します。結局のところ、テクノロジーはただ機能すればいいはずですよね？それを理解するために、エンジニアリングの学位は必要ないはずです。

サポートAIにおけるRAG、ベクトルデータベース、ハイブリッド検索の比較：簡単な解説

比較を始める前に、これらの用語が何を意味するのか、認識を合わせておきましょう。

検索拡張生成（RAG）とは？

検索拡張生成（RAG）は、GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）をより正確で、ビジネスに真に役立つものにするための非常に賢い方法です。これは2つのシンプルなステップで機能します。

まず、「検索（Retrieval）」です。顧客から質問があると、システムは単にどこからか答えを引っ張り出してくるわけではありません。最初に、自社のナレッジ、ヘルプセンター、過去のサポートチケット、Confluence上の社内wikiなどを徹底的に探し、最も関連性が高く最新の情報を見つけ出します。

次に、「生成（Generation）」です。システムは、見つけ出した関連情報の断片を元の質問と一緒にLLMに渡します。LLMは、この文脈を利用して、一般的なインターネットの知識だけでなく、自社の実情に基づいた正確な回答を作成します。

これは、優秀だが少し忘れっぽい専門家に、資料持ち込み可のテストを受けさせるようなものです。目の前にすべての適切なメモがあれば、いつでも正解を導き出せるようになります。このプロセス全体により、AIが自社のデータに基づいて回答を提供するため、信頼できる回答が得られるのです。

ベクトルデータベースとは？

ベクトルデータベースは、RAGの「検索」部分を担う一般的なツールです。その仕組みを簡単に見てみましょう。

まず、すべてのテキスト、つまりヘルプ記事やチケットを「ベクトル埋め込み」と呼ばれる一連の数値に変換します。これはランダムなものではなく、テキストの意味と文脈を捉えた数学的なスナップショットです。

ユーザーが質問をすると、そのクエリもベクトルに変換されます。次に、データベースは「ベクトル検索」（「セマンティック検索」とも呼ばれます）を使用して、クエリのベクトルと数学的に最も近いベクトルを持つドキュメントを見つけます。

この方法の素晴らしい点は、ベクトル検索がユーザーが本当に尋ねたいことを理解するのに非常に優れていることです。誰かが「ノートパソコンの画面が真っ暗になった」と入力すると、たとえ言葉が完全に一致しなくても、「ディスプレイの問題」や「画面が映らない」に関するドキュメントを探すべきだと理解します。その反面、少し曖昧になることもあります。特定の製品モデル、エラーコード、顧客名などの重要なキーワードを見落とす可能性があり、重要な詳細が欠けた回答につながることがあります。

ハイブリッド検索とは？

ハイブリッド検索は、RAGの検索ステップにおいて、両方の長所を活かそうとするアプローチです。2つの手法を同時に使用します。

1. ベクトル検索： 質問の背後にある全体的な意味や意図を理解するために使用します。

2. キーワード検索： 製品名、エラーコード、頭字語など、特定の正確な用語を特定するために使用します。

ベクトル検索の概念理解とキーワード検索のピンポイントな精度を組み合わせることで、ハイブリッド検索は見落としがないようにします。「エラーコードGFX-108の修正」というタイトルのヘルプ記事を見つけると同時に、「画面が真っ暗になる」という問題を説明しているフォーラムの投稿も引き出すことができます。このバランスの取れた手法は、高品質なRAGシステムの標準となりつつあり、特に一般的な文脈と具体的な詳細の両方が役立つカスタマーサポートの分野で重要視されています。

RAG、ベクトルデータベース、ハイブリッド検索がサポート業務でどのように機能するか

理論は興味深いですが、本当に重要なのは、これらの手法が顧客から日々寄せられる、煩雑で予測不可能な質問にどう対応するかです。いくつかのシナリオを見ていきましょう。

純粋なベクトルデータベースアプローチによるRAG

顧客が「新しいノートパソコンの画面が、最新のソフトウェアパッチを当ててから真っ暗になる」と質問する場面を想像してください。

ベクトル検索は、このような質問にかなりうまく対応できます。全体的な意味を理解し、「ディスプレイの問題」「画面が映らない」「グラフィックドライバーが不安定」に関する社内チケットやヘルプドキュメントを引き出します。広範囲でインテリジェントな検索網を張るのです。

しかし、最も重要なトラブルシューティングガイドのタイトルが「エラーコードGFX-108の修正」だったらどうでしょう？顧客がその正確なコードを使用しなかった場合、純粋なベクトル検索ではその記事の順位が低くなるか、完全に見逃してしまう可能性があります。「画面が真っ暗になる」と「GFX-108」の間の意味的なつながりが、システムがそれらを結びつけるにはデータ内で十分に強くないかもしれません。これがベクトル検索の「曖昧さ」が問題を引き起こす点です。

キーワード検索アプローチによるRAG

次に、顧客がもう少し技術に詳しく、「エラーコードGFX-108が出ています」と質問したとします。

従来のキーワード検索は、このような質問に最適です。「GFX-108」というフレーズを正確に含むナレッジベース内のすべてのドキュメントを即座に見つけ出します。この種の質問に対しては非常に正確です。

もちろん問題は、最初のクエリ（「画面が真っ暗になる」）にはまったく対応できないことです。その正確な言葉が主要なヘルプ記事に現れなければ、キーワード検索はそれを見つけることができません。概念をまったく理解しないため、非常に多くの顧客の問題解決に失敗することになります。

ハイブリッド検索アプローチによるRAG

ここで、すべてがうまくかみ合います。ハイブリッド検索アプローチは、これらの質問の両方に難なく対応します。

「GFX-108」のクエリに対しては、検索のキーワード部分が決定的なガイドを即座に引き出すことを保証します。「画面が真っ暗になる」というクエリに対しては、ベクトル要素が概念的に関連するすべてのドキュメントを見つけます。そしてシステムはこれらの結果を融合させ、LLMに最も豊富で完全なコンテキストを提供します。

これにより、AIは特定のエラーコードの修正方法と、ディスプレイ問題に関する広範なトラブルシューティング手順の両方を参照し、非常に役立つ正確な回答を生成できます。複雑で多様なカスタマーサポートの世界において、ハイブリッド検索がこの仕事に最適なツールであることは明らかです。

サポートAIにおけるRAG、ベクトルデータベース、ハイブリッド検索の直接比較

主な違いをまとめ、トレードオフを一目でわかるようにした簡単な表を以下に示します。

機能	ベクトルデータベース（セマンティック）	キーワード検索（レキシカル）	ハイブリッド検索
精度	中程度（「曖昧」になることがある）	高い（完全一致の場合）	高い（両方の長所を兼ね備える）
文脈理解	高い	低い	高い
ユースケース	一般的、概念ベースのクエリ	特定のコード、名前、SKU	すべてのサポートクエリ
実装	やや複雑	シンプル	非常に複雑（自社開発の場合）

ご覧のように、ハイブリッド検索はほぼすべての面で最高のパフォーマンスを発揮します。しかし、それには大きな落とし穴があります。それは、実際にそれを構築することです。

ハイブリッド検索は優れた手法ですが、それを自社で構築、管理、微調整するのは巨大なエンジニアリングプロジェクトです。インデックス作成と検索のために2つの別々のシステムをセットアップして維持し、それらの結果を賢く統合して（再ランキングと呼ばれるプロセス）、最良の結果を得る方法を見つけ出す必要があります。これは専門家チームがフルタイムで取り組むべき仕事です。

ここで、マネージドプラットフォームが大きな違いを生みます。eesel AIのようなソリューションは、その複雑さをすべて代行します。過去のZendeskチケットや社内wikiなど、すべてのナレッジソースに即座に接続し学習する、最先端のハイブリッド検索システムを標準で提供します。一行のコードも書くことなく、最高レベルの結果を得ることができるのです。

自社開発か購入かの判断

RAGシステムの構築を考えるとき、ツールにばかり目が行きがちです。しかし、総コストと実現の現実的な側面を考える方が生産的です。

RAGを自社開発する際の真のコスト

ベクトルデータベースやその他の部品を使って自社でRAGシステムをゼロから構築する場合、それらのツールのサブスクリプション料金は始まりにすぎません。本当のコストは、しばしば隠されています。

• エンジニアリング時間： 基本的なデータパイプライン、インデックスロジック、実用的なインターフェースを構築するだけでも、数ヶ月の開発作業が必要です。これは、エンジニアが本来の製品開発に費やせない時間です。

• インフラコスト： ベクトルデータベース、埋め込みモデル、LLM、そしてアプリケーション自体をホストするための費用を支払う必要があります。これらのコストは予測不可能で、利用者が増えるにつれて急増する可能性があります。

• 継続的なメンテナンス： これは「一度設定すれば終わり」という類のプロジェクトではありません。AIモデルは更新が必要で、データは古くなり、パフォーマンスは常に微調整が必要です。

  

  Redditのある開発者がRAGアプリを構築中に述べたように、プロセス全体が「不安定」で、管理が「過剰」に感じられることがあります。

  Reddit

• リスク： 時間と資金をすべて投じた後でも、そのシステムが投資に見合うほどの性能を発揮するという保証はありません。基本的には、暗闇の中で開発を進め、最善を願うことになります。

マネージドプラットフォームが賢明な選択である理由

eesel AIのようなオールインワンプラットフォームは、これらの頭痛の種を取り除き、素晴らしい結果を得るためのより速く、安全で、手頃な方法を提供するために構築されています。

• スピード： 数ヶ月ではなく、数分で運用を開始できます。eesel AIのワンクリック統合により、ヘルプデスクやナレッジソースを接続し、来四半期ではなく今日から機能するAIエージェントを導入できます。

• 信頼性： 何かを構築してうまくいくことを願うのではなく、eesel AIのシミュレーションモードでは、何千もの自社の過去のチケットでAIをテストできます。実際の顧客向けに稼働させる前に、どれだけの問題を解決できるかについて、正確でデータに基づいた予測を得ることができます。

A screenshot of the eesel AI simulation feature, which provides a safe testing environment to understand the RAG vs vector database vs hybrid search for support AI performance.

• 費用対効果： 予期せぬインフラコストや開発コストの泥沼を避けることができます。eesel AIは透明で予測可能な料金体系で、解決ごとの隠れた料金はありません。つまり、最も忙しい月でもコストは一定で、サポート量が増えてもペナルティを受けることはありません。

A visual of the eesel AI pricing page, which shows clear, public-facing costs, an important factor in the RAG vs vector database vs hybrid search for support AI build vs. buy decision.

サポートAIにおけるRAG、ベクトルデータベース、ハイブリッド検索の結論：検索方法ではなく、関連性に焦点を当てる

1つの質問に広範な概念と非常に具体的な詳細が含まれることがある、ニュアンスの複雑なカスタマーサポートの世界では、ハイブリッド検索が正しい情報を見つけるための最も効果的な方法です。ベクトル検索の文脈理解とキーワード検索の精度の両方の長所を提供します。

しかし、どの検索方法を使用するかという議論に行き詰まることは、より大きなポイントを見失っています。真の課題は、正しい技術を選ぶことではなく、高性能なシステムを信頼性が高く効率的に稼働させることです。

独自のRAGシステムを構築することは、複雑で、高価で、時間のかかるプロジェクトであり、顧客を助けるという本来の使命から注意をそらしてしまいます。eesel AIのようなマネージドソリューションは、技術的な重労働をすべて代行します。洗練されたハイブリッド検索エンジンのパワーを数分で利用できるようにするため、本当に重要なこと、つまり素晴らしい顧客体験の提供に集中できます。

eesel AIを無料でお試しいただき、最先端のRAGシステムが自社のデータでどのように機能するかを直接ご確認ください。