検索拡張生成（RAG）がエンタープライズAI導入のデフォルト・コンテキスト源になった——それは同時に、信頼性の危機を招いている。

VentureBeat による101企業調査では、多くの企業がRAG経由で提供されたコンテキストに基づくエージェントの「確信的に間違った答え」を報告している。

RAG採用率は急伸、でも信頼性は追いつかない

RAGの普及は急速だ。調査対象企業の大多数が検索拡張生成をコンテキスト源に選択している。ただし、導入企業間で観察されるのは一貫性の欠如と矛盾した回答だ。

エージェントが十分な情報を見つけられず、または取得したデータ間に矛盾が生じた場合、システムは確信を持って間違った答えを生成する。この問題は、企業がRAGシステムを本番環境へ拡大するにつれ深刻化している。

ベクトルDB企業の後退、セマンティック層が新解法に

興味深いのは、ベクトルデータベース企業の立場の変化だ。かつてRAGの中核と見なされた専用ベクトルDB企業は、プロバイダー自体の検索機能に逆転されつつある。GoogleやOpenAIといった大型プロバイダーが標準的なコンテキスト検索を提供し始めたため、単独のベクトルDB企業の差別化が難しくなった。

一方で、新たなアプローチとして「governed semantic layer（統治されたセマンティック層）」が出現している。これは、企業が自身のデータを構造化・整理し、RAGの信頼性を段階的に向上させるための中間層だ。

企業の課題：信頼の再構築

エンタープライズAI採用の次段階では、単なるRAG導入よりも、データ品質と検索精度に対する統制強化が求められるようになるだろう。多くの企業がまだこの課題の解決法を模索中であり、ベクトルDB、RAGプロバイダー、セマンティック層ソリューション各社の競争は、今後さらに激化する見込みだ。