概要
LLMやAIエージェントの台頭に伴い、人間向けとAIエージェント向けで異なる検索の要件を整理し、次世代の検索システムにおけるアーキテクチャ設計と技術選定の指針を解説する。
詳細内容
LLMおよびAIエージェントが普及する時代において、検索システムの役割は「人間が探すための道具」から「AIが判断・拡張するためのインフラ」へと進化しています。本資料では、人間とAIエージェントの検索要件の違いを明確に定義しています。人間には認知の制約があるため「洗練された少数の結果」が求められるのに対し、AIエージェントは低コストで反復・並列処理が可能なため「構造化された評価可能性と探索可能性」が重視されます。技術的には、全文検索やベクトル検索といった単一の技術選定に留まらず、GraphRAG、AgenticRAG、MCP（Model Context Protocol）などを含む広範な検索Capabilityをソフトウェアアーキテクチャとして統合する必要性を説いています。また、AIエージェントのための検索設計プラクティスとして、メタデータの付与、自律的なファセット探索、構造的なクエリ拡張、バッチ・反復検索などの具体的なアプローチが紹介されており、これからの検索基盤構築における重要なロードマップを提示しています。