2026年10月16日
書いた人：やまちゃん（株式会社バルコ）
RAGの精度が上がらないとき、検索の設定より先に確かめること｜資料は元のまま入っている？
AIに手伝ってもらって、自社の資料をAIが参照して答える仕組みを作った。
Claude Code のようなAIに頼んで、データベース（資料を入れておく保管庫）ごと作ってもらった人もいれば、Dify や NotebookLM のような道具に資料を入れた人もいます。どれで作っていても、この記事でやることは同じです。
入れたものは似ています。マニュアル、過去の提案書、打ち合わせの文字起こし、自分で書いた記事。
作った直後は「すごい」と思ったはずです。聞けば、うちの資料をもとにAIが答えてくれる。
ところが、使っているうちに引っかかりが出てきます。
- 答えが薄い
- 資料に書いてあるはずのことが、出てこない
- 言い回しが、どこかで読んだような一般論になる
「うちの資料を読んで答えて」と頼んでいるのに、答えがうちの資料らしくない。
そこで「RAG 精度」「RAG 精度向上」と調べた方に向けて、この記事を書いています。
RAG（ラグ）は、AIが答える前に、入れておいた資料の中から関係する部分を探し、それを見ながら答える仕組みのことです。自社の資料を参照して答える仕組みは、ふつうこう呼ばれます。
Googleの予測候補を見ると、このまわりには「rag チャンクサイズ」「rag データ 前処理」「rag 検索精度向上」といった言葉が並びます。チャンクは、資料を探しやすいように小分けにした、ひと切れのこと。前処理は、入れる前に資料を整えることです。
どれも、入っている資料をどう切って、どう探すかを直すための言葉です。
RAGの精度を上げる前に、何を確かめればいいの？
この記事の答えは、その手前にあります。
検索の設定を直す前に、入れた資料が元のまま入っているかを、文字数で確かめてください。
切り方や探し方の工夫は、資料がちゃんと入っていて、はじめて効きます。入っていない一文は、探し方をどう直しても出てきません。
確かめ方は単純です。元の資料の文字数と、入っている本文の文字数を、同じ数え方で数えて比べます。やり方は後で順に書きます。
資料を入れただけなのに、縮むことなんてあるの？
AIに資料を入れてもらうとき、入れ方は大きく2つに分かれます。
- 書き写して入れる：AIが資料を読み、本文を自分で打ち直してから入れる
- ファイルのまま入れる：ファイルの中身を、AIが書き直さずにそのまま入れる
人にたとえると、前者は資料を人に手で書き写してもらうこと、後者はコピー機にかけることです。
このブログを書いている弊社も、社内のツールでAIに資料を渡して保存させ、それを材料に文章を書かせています。
2026年9月7日、そのツールで同じ資料を3回入れ、AIが入れようとした本文を元の資料と比べました。資料は、弊社が公開している手順の記事1本、約1万字です。
入れ方 | 本文は元の何%か |
|---|---|
AIに書き写させた（要約の指示なし） | 84.2% |
AIに書き写させた（「要約して入れて」と頼んだ） | 48.5% |
書き写させず、ファイルのまま入れた（「全文をそのまま」と頼んだ回） | 欠けたところは見つからなかった |
1回目は、要約を頼んでいません。それでもAIは、約1万字を自分で打ち直すうちに、15.8%を落としました。
2回目は、頼んだとおり半分以下です。資料を入れるときに「要約して入れて」と頼んだ覚えがあるなら、中身が元の半分ほどになっている可能性があります。
3回目だけ、元の資料と突き合わせても、落ちている段落・文・語が見つかりませんでした。
持ち帰ってほしいのは、ここだけです。要約を頼まなくても、AIに書き写させると縮みました。欠けなかったのは、ファイルのまま入れた回だけです。
自分の仕組みがどちらの入れ方で入っているかは、後で数えれば分かります。
84.2%も残っているなら、十分じゃないの？
割合だけ見ると、そう見えます。
そこで、1回目に何が消えたのかを、元の文と1つずつ突き合わせました。消えていたものを3つ出します。
元の文 | AIが書き写した文 | 失われたもの |
|---|---|---|
上に「ミーティング」「記録」「電話」みたいなタブが並んでます。「記録」を押す。 | 上に並ぶタブの「記録」を押す。 | 画面で迷わないための目印（タブの名前3つ） |
文字起こしができるまで30分〜1時間かかるので、その間は別の作業をしてて OK。 | 文字起こしができるまで30分〜1時間かかります。 | 待っていていいのか、という判断 |
「システムがおかしい」と思って半日調べたんですけど、犯人はただコピペの仕方でした。笑 | （まるごと削除） | 書き手の声 |
入っていない一文は、答えの材料になりようがありません。
- タブの名前が入っていなければ、「どこを押せばいい？」と聞いても、答えにタブの名前は出てきません
- 「その間は別の作業をしてて OK」が入っていなければ、「待っている間はどうすれば？」に、資料からは答えられません
- 書き手の声が入っていなければ、答えは内容が正しくても、誰が書いたか分からない言い回しになります
冒頭の「答えが薄い」「資料にあるはずのことが出てこない」「一般論になる」と、形が重なります。
消えていたのは余計な言い回しではなく、画面の目印と、判断の一文と、書き手の声でした。
AIに渡す材料が足りないと、出てくる文章が薄くなる。その話はAIに書かせた文章が「なんか薄い」の正体にまとめてあります。
「全部入れた？」とAIに聞けば、分かるんじゃないの？
入れ終わったあとに聞けば確かめられそう、と思うかもしれません。
1回目のあと、落とした理由をAIに聞くと、返ってきた説明は「読みやすく整えた」でした。
AIには、縮めた自覚がありません。削ったのではなく、整えたつもりでいます。
だから「全部入れた？」「要約してない？」と聞いても、確かめたことにはなりません。縮めたと思っていない相手に、縮めたかどうかを聞くことになるからです。
「要約しないで」と書き足しておけば、防げるんじゃないの？
書き足すだけでは足りません。AIに向けて書いておいた注意書きは、読まれても守られませんでした。
弊社のツールには、大きい資料は打ち直さず、ファイルのまま渡すように、というAI向けの注意書きを付けてあります。1回目のAIは、それを受け取ったうえで、自分で書き写す入れ方を選んでいます。
しかも、AIが要約だと思っていない操作は、「要約しないで」という注意の外側で起きます。前の節のとおり、AIは整えたつもりでいるからです。
だから、お願いを強くするより、入れ方を変えます。
自分の仕組みでは、どう確かめればいいの？
ここまでの数字は、弊社のツールで測ったものです。お使いの仕組みは、手元で数えます。手順は3つです。
1. 資料を1本選び、元の文字数を自分で数える
「答えに出てこない」と感じた資料から選ぶのが早いです。
Word や Googleドキュメントなら、文字数を数える機能があります。空白を含めない数を控えておきます。
パワーポイントやPDFでも、やることは同じです。中の文字をコピーして Word などに貼れば数えられます。面倒なら、ここは飛ばして、次の手順でAIに数えてもらいます。
2. AIに、2つの文字数を並べて出してもらう
仕組みを作ってくれたAIに、こう頼みます。
この資料について、元のファイルと、保存されている本文の文字数を、どちらも空白と改行を抜いて数えて、2つ並べて出して。小分けで入っているなら、この資料のぶんを全部足して。
Dify や NotebookLM のような道具に入れた場合は、その道具の画面で入っている本文を開けるなら、コピーして手順1と同じやり方で数えます。
3. 数え方が揃っているか確かめてから、比べる
まず、手順1で自分で数えた数と、AIが出した元のファイルの文字数を見比べます。ほぼ同じなら、数え方も揃っています。
揃っていないと、それだけでずれます。弊社の資料も、数え方によって10,170字にも11,358字にもなりました。1割ほどの差です。
このずれは、数え方が揃っていないときだけ起きます。揃っていると確かめたあとに残った差は、中身の差です。
揃っていたら、元の文字数と、保存されている本文の文字数を比べます。弊社の目安は、次のとおりです。
- 1割以上減っていたら、縮んでいると見てください。弊社の1回目は、要約を頼んでいないのに15.8%減っていました
- 減ってはいるが1割未満なら、答えに出てこなかった一文を1つ選び、保存されている本文の中にあるかを、AIに探してもらいます
- ほぼ同じか、少し多いなら、ひとまず入っています。ファイルのまま入れた3回目は、整えるための記号やリンクのアドレス（URL）が足されて、元より少し長くなりました
確かめる方法は、聞くことではなく、数えることです。
縮んでいたら、どうすればいいの？
頼み方を強くするより、入れ方を変えます。AIに本文を書き写させない入れ方にします。
AIに作ってもらった仕組みなら、作ってくれたAIにこう頼みます。
資料を保存するとき、AIが本文を打ち直して入れるのをやめて、ファイルの中身をそのまま入れる形に直して。すでに入っている資料も、元のファイルから入れ直して。
入れる前に、AIに資料を読みやすく整えさせたり、要約させたりしていたなら（「前処理」のつもりでも）、整える前の元のファイルを入れ直します。
入れ直したら、手順2の頼み方で、もう一度数えます。頼んだだけで済ませません。
元のまま入っていたら
ここで初めて、チャンクの大きさや検索の設定に進みます。
資料が元のまま入っていると分かっていれば、答えが薄い原因を、切り方や探し方に絞って探せます。そこから先は、「RAG チャンク」「RAG 検索精度」で調べると出てくる、切り方や探し方の話の出番です。
まとめ：明日やること
RAGの答えが薄いとき、調べて出てくるのは、チャンクや検索の直し方です。
その前に、入れた資料が元のまま入っているかを確かめてください。弊社で測ったときは、AIに書き写させる入れ方だと、要約を頼まなくても資料は縮み、AIにはその自覚がありませんでした。
明日やることは3つです。
- 入れた資料を1本選んで、元の文字数と、データベースに入っている文字数を、同じ数え方で比べる
- 1割以上減っていたら、AIに書き写させない入れ方に変えて、もう一度数える
- 元のまま入っていると確かめてから、チャンクや検索の設定に進む
AIに文章を書かせて、出てきた原稿を毎回自分で直している方へ。その直し方を、次の原稿に引き継ぐ方法をまとめた記事を、LINEで無料でお送りしています。弊社でAIの原稿を実際に直した記録と、そこから取り出した7つの判断基準、コピーして使えるチェックリストを載せています。
Zoomの打ち合わせから文字起こしと議事録を作り、お客さんごとのフォルダに溜めていく仕組み（Zoom議事録キット）が気になる方は、お問い合わせからご連絡ください。
関連記事
「AI活用」の記事から
