AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「RAGを導入すべきだ」と言われて困っております。そもそもRAGって経営判断でどう評価すればよいのでしょうか。現場には負担をかけたくないのですが、投資対効果の見通しが立ちません。
素晴らしい着眼点ですね！まずは結論から。RAG（Retrieval-Augmented Generation＝外部文書活用型生成）は、外から正しい情報を拾ってくることで誤情報（ハルシネーション）を減らせますよ。大丈夫、一緒に要点を三つにまとめて考えましょう。
外から拾ってくる、とは分かりますが、書類がごちゃごちゃしているうちのような現場だと誤解が生じそうです。論文では何が効くと書いてあるのですか。現場適用のリスクを教えてください。
良い質問です。論文はコア参照解決（Coreference Resolution＝CR）を加えると、誰が何を指しているかの曖昧さが減り、検索（Retrieval）と生成（Generation）の両方が改善すると示しています。リスクは文書の前処理コストと、解決ミスが逆に誤答に繋がることです。ただし投資対効果は工程を絞れば改善できますよ。
要するに、文中の『それ』や『彼』みたいな指示語をきちんと名前に置き換えれば良い、という話ですか？これって要するに文書をクリーンにするということ？
その通りです！素晴らしい整理です。詳しく言うと、コア参照解決は曖昧な指示を明示的な実体（会社名や部品名）に置き換える処理です。これにより検索時の類似度評価が正確になり、回答の根拠が追えるようになりますよ。
なるほど。では技術的にはどの部分に手を入れれば効果が出やすいですか。すぐに現場で試せる手順があれば知りたいです。
現場で試すなら三段階が良いですよ。第一に代表的な文書を抽出してコア参照解決を適用すること。第二に検索（Retrieval）の評価指標が上がるかを測ること。第三に小さなQA（Question Answering）タスクで生成品質がどう変わるかを確認することです。小さく始めて効果を検証できますよ。
小さく始める、というのは投資対効果の観点で納得できます。ところで、小型のモデルの方が恩恵を受けやすいと書いてありますが、これはなぜですか。
良い観察です。大型のLLM（Large Language Model＝大規模言語モデル）は文脈を自己完結的に解く能力がありますが、小型モデルはその余力が少ないため、文書の曖昧さが性能低下に直結します。したがって前処理で曖昧さを解消すると、小型モデルの性能が相対的に大きく伸びるのです。
分かりました。これって要するに、うちのような資料がばらばらで統一フォーマットが乏しい会社ほど、まずはコア参照解決の前処理をやる価値が大きい、ということですね？
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！まとめると、1) 曖昧さを明示化する、2) 検索の類似度が改善する、3) 小さなモデルでも実用水準に届く可能性がある、の三点です。大丈夫、一緒に段階的に進めれば必ず成果が出せますよ。
分かりました。ではまず代表的な技術検証を少人数で回してみます。私の言葉で整理しますと、コア参照解決で『それ』『ここ』を具体化して検索と回答の根拠を明確にし、小さなモデルでも実務に耐える精度が出るかを確かめる、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究はコア参照解決（Coreference Resolution＝CR）という前処理をRAG（Retrieval-Augmented Generation＝外部文書活用型生成）パイプラインに加えることで、検索の適合性と生成の事実性を同時に高める点を示した点で重要である。RAGは外部文書を検索して大規模言語モデル（Large Language Model＝LLM）が出力する際の根拠を補強する手法であり、ここに入る文書の曖昧さが全体の精度を左右してきた。CRは曖昧な代名詞や略語を明示化する技術であり、検索ベクトルの類似度計算がより正確になることで適切な文書が選ばれやすくなる。したがって、本研究はRAGの実務適用において“前処理の重要性”を定量的に示した点で位置づけられる。
まず基礎的な意義を示す。RAGは知識集約型の業務で有効だが、曖昧な参照が多い業務文書では検索ミスが生じやすいという問題を抱えている。CRはその曖昧さを減らす処理として機能し、検索段階での誤選択を抑制する役割を担う。論文はこの因果連鎖を実験で示した点が特筆される。実務的には、文書管理の整備が難しい中小企業でも部分的な前処理により成果が得られる可能性があるのだ。
2.先行研究との差別化ポイント
本研究は従来のRAG改良研究と異なり、生成器そのものの改良ではなく、検索データの質を高める前処理に着目している点で差別化される。従来研究はモデルのサイズや学習手法の改良が中心であったが、本研究は文書側の曖昧さに着目しているため、既存のRAG実装に追加しやすい利点がある。特に、CRの適用が検索の類似度スコアに与える影響を数値で示し、実務上の検証手順を提示した点が実務家にとって有用だ。さらに、プーリング戦略（embeddingの集約方法）ごとの効果差を比較し、平均プーリングがCR後により優れた文脈把握を示す点を提示している。
もう一つの差別化はモデルサイズ別の影響評価だ。大型モデルは内部で参照を解決する能力をある程度持つが、小型モデルはその能力が限定的であるため前処理効果が大きく出るという点を実験的に示した。つまり、全てを大型モデルに頼らず、文書側の整備で費用対効果を上げる戦略が有効であることを示しているのだ。これにより、予算に制約のある企業でも段階的な導入計画が立てやすくなる。
3.中核となる技術的要素
技術的には三つの要素が中核である。一つ目はコア参照解決（Coreference Resolution＝CR）そのものであり、代名詞や略語を明示的な実体に置換する処理である。二つ目は埋め込み（Embedding）を用いた文書検索であり、文の意味をベクトル化して類似度で照合する点だ。ここでCRにより置換された文はベクトル空間上でより近い位置にまとまりやすく、検索の精度が向上する。三つ目はプーリング戦略で、埋め込みをどう集約するかにより検索性能が変わるため、CR後に平均プーリングが有効であるという実証がなされている。
これらを実務に落とすと、まず代表的な帳票や報告書にCRを適用して埋め込みを再作成し、その上で検索の再評価を行う流れになる。技術的な負担はあるが、得られる恩恵は検索の的中率と回答の根拠提示の明確化であり、結果として業務でのAI活用の信頼性が高まる。実装上は既存のRAGパイプラインにCRモジュールを挟むだけで試せる点が実用上の利点だ。
4.有効性の検証方法と成果
論文は二段階の評価で有効性を検証している。まず検索性能について、CR前後で埋め込みの類似度計算結果を比較したところ、解決後の文書がより高いスコアを示した。次にQA（Question Answering＝質問応答）タスクで生成性能を比較すると、CR適用で正答率が向上したことが確認された。特に小型モデルでは改善幅が大きく、コストを抑えたい場合の実践的インパクトが示された。
さらにプーリング戦略の比較では、平均プーリングがCR後に最も文脈を捉える能力を示し、これが検索の適合度改善に直結した。これらの結果は単一データセットに限らず複数の設定で再現性を示しており、汎用的な前処理としての有効性を裏付けている。実務ではこれを小さなPoC（概念実証）で試し、効果が見えたら段階的に適用範囲を広げることが推奨される。
5.研究を巡る議論と課題
議論点としては、第一にCR自体の誤りが生成に逆効果をもたらす可能性がある点が挙げられる。誤った置換は検索を誤誘導し、生成の根拠を損なうため、CRの品質が導入の成否を左右する。第二にドメイン固有の表現や略語が多い現場では、汎用的なCRモデルでは対応が難しく、追加の調整やルール整備が必要となる。第三に処理コストとリアルタイム性のバランスである。大量の文書を逐次処理する場合は処理時間が運用上の制約になり得る。
これらの課題に対して論文は、部分的な前処理や代表文書の選択といった実務的な回避策を提案している。完璧を求めずまずは効果が見える領域に限定して試すこと、そしてCRの出力に対して人手でのサンプリング検査を行い品質を担保することが実務的な対処法として示されている。これにより導入リスクを段階的に低減できる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三方向の発展が期待される。一つ目はCRモデル自体の高度化で、ドメイン固有の表現を学習させることで前処理精度を上げることだ。二つ目はRAG全体の自動化で、CRと検索、生成を統合したワークフローを構築し、運用コストを下げる取り組みである。三つ目は評価指標の標準化であり、検索と生成の両面を同時に評価する実務指標を定義することが求められる。
企業が取り組むべき実務的なステップは、まず代表的な文書でCRを試験運用し、検索とQAの変化を定量的に測ることだ。そこで有効性が確認できれば、次に運用ルールや略語辞書を整備し、段階的に適用範囲を広げる。投資対効果を示せる小さな成功事例を積み上げることが、社内合意形成の近道である。
会議で使えるフレーズ集
「まずは代表的な帳票でコア参照解決を試して、検索の一致率が上がるかを見ましょう」
「小型モデルでも精度改善が見込めるので、初期費用を抑えて段階導入できます」
「CRは前処理の品質次第で効果が変わるため、サンプリング検査を運用に組み込みましょう」
参考文献: From Ambiguity to Accuracy: The Transformative Effect of Coreference Resolution on Retrieval-Augmented Generation systems, Y. Jang et al., “From Ambiguity to Accuracy: The Transformative Effect of Coreference Resolution on Retrieval-Augmented Generation systems,” arXiv preprint arXiv:2507.07847v1, 2025.
