1. これは何の話？
企業でRAG＋LLMを使って知識管理や文書自動化を進める際に役立つ、過去10年の研究動向をまとめたシステマティックレビューです。 77本の研究を分析し、どの領域で実験が進み、どんなアーキテクチャや評価指標が使われているかを網羅的に整理しています。
2. 何がわかったか
対象研究の63.6%がGPT系モデルを採用し、80.5%がFAISSやElasticsearchなど既存検索基盤を活用していました。 RAG設計はベクトル検索に知識グラフやBM25を組み合わせるハイブリッド型が増え、文脈品質と計算効率のバランスを取っています。 評価は生成品質に偏り、リアルタイム統合やデータプライバシーへの対応を扱う研究は15%未満と少ないことが明らかになりました。
3. 他とどう違うのか
特定モデルや単一業界に限定せず、2015〜2025年の文献を横断的に整理した点が特徴です。 また、学術指標とビジネス指標のギャップ、デプロイに必要な検証不足といった「研究から実運用への距離」を定量的に示しています。
4. なぜこれが重要か
RAG導入が加速する一方で、評価がBLEUやROUGEなど学術指標に偏り、ビジネス効果が測られていないという課題があります。 このレビューは、どこに証拠が揃っていて、どこが未踏かを俯瞰できるため、実務側が投資優先度を判断する材料になります。
5. 未来の展開・戦略性
今後は、リアルタイム更新やプライバシー制約下でのRAG運用に焦点を当てた研究が必要です。 企業は、ビジネスKPIと技術指標を両立する評価設計を採り入れ、学術ベンチと社内指標を橋渡しするデータセット作りが求められます。
6. どう考え、どう動くか
例として、社内RAGプロジェクトで「生成品質指標＋業務KPI（回答時間、一次解決率など）」の2軸評価を導入し、研究と運用のギャップを早期に可視化すると効果的です。
指針：
- まず自社ユースケースをレビューで整理されたカテゴリ（FAQ、自動契約、規制対応など）に位置付け、既存知見を活用する。
- 検索基盤はベクトル＋BM25やKGのハイブリッドを試し、品質とコストのトレードオフを測る。
- 評価に業務KPIを必ず入れ、学術スコアだけでモデル選定しないルールを設ける。
次の一歩：
・今日やること：自社ユースケースに近い研究例をレビューから3本抜き出し、採用アーキテクチャを比較する。
・今週やること：業務KPIを含む評価項目表を作成し、PoCで記録を開始する。
7. 限界と未確定
- プリプリントであり査読前のため、結論が変わる可能性があります。
- 企業秘密の事例は含まれず、公開研究に偏っているため、実運用での失敗例やコスト情報が不足しています。
- 2025年後半以降の急速な進展は未反映で、継続アップデートが必要です。
8. 用語ミニ解説
- 検索で取得した情報をプロンプトに組み込み、事実性と新鮮さを担保する生成手法。（Retrieval Augmented Generation / RAG）
- 企業内の文書・ナレッジを整理し、検索や自動生成に使える形に保つ仕組み。（エンタープライズ知識管理）
9. 出典と日付
Preprints（公開日／最終確認日：2025-12-04／2025-12-06）：https://www.preprints.org/frontend/manuscript/84594ac4303eab08678a86675fef3405/download_pub