なぜRAGの評価は難しい？評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説！

RAG（検索拡張生成）を導入したものの、「回答の精度が安定しない」課題に直面していないでしょうか。PoC（概念実証）では動いたように見えても、本番運用で「信頼できる回答」を継続的に出し続けるには、厳密な「評価」と「改善」のサイクルが不可欠です。

本記事では、RAGの品質をビジネスレベルに引き上げるため、評価の2つのフェーズ（コンポーネント評価・パイプライン評価）、信頼性を測る主要KPI（Faithfulness, Context Recallなど）、評価を自動化する「LLM-as-a-Judge」の手法、そしてRAGASなどの代表的な評価フレームワークまで説明します。

さらに、「チャンキング戦略の見直し」「ハイブリッド検索」「Re-ranking」といった具体的な改善策に結びつける方法も紹介します。

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なぜRAGの評価は難しい？

RAGの評価を怠ると、誤情報の拡散や業務精度の低下を招くリスクがあります。特にビジネス活用の場では、回答の正確性や再現性が成果に直結するため、定期的な評価体制の構築が欠かせません。

関連記事：「RAGを導入するまでの8ステップ！プロジェクトの進め方や技術選定のポイントも徹底解説！」

RAGの評価は「参照」「検索」「生成」それぞれで必要

生成AIでは、「入力に対して出力が事実と一致しているか」「回答が流暢であるか」など、比較的シンプルな指標で評価できます。

一方、RAGでは、「参照」「検索」「生成」という異なるプロセスが連動して出力が形成されるため、どちらの段階で問題が生じているのかを切り分けて判断しなければなりません。

• 参照精度の評価：生成回答が正しい参照データに基づいているかを確認し、引用や出典の正確性を検証
• 検索精度の評価：正答率や再現率を定期的に確認し、検索アルゴリズムやインデックス構造を改善
• 生成精度の評価：生成内容が文脈や意図に沿っているかを確認し、誤要約や誤推論を防止

RAGを運用する際は、参照・検索・生成の各精度を継続的に検証することが重要です。

例えば、検索では質問意図に合う文書の取得精度が問われます。一方、生成では取得情報の正確かつ一貫した再構成力の評価が必要です。

さらには、検索結果と生成内容の整合性やユーザーにとっての有用性など、総合的な視点も考慮する必要があります。

つまり、RAGの評価はLLMの評価よりも複雑で、単一の評価指標で「良し悪し」を判断できるものではありません。事実整合性や文脈適合性、ユーザー有用性など、複数の層（検索・生成・統合）にわたる複合的な評価が求められます。

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RAG評価の種類

RAGで必要な評価は、大きくコンポーネント評価とパイプライン評価の2種類に分けられます。本章では、それぞれの評価内容や目的、KPIなどを紹介します。

コンポーネント評価（Component-wise Evaluation）

コンポーネント評価とは、RAGを構成する「検索」と「生成」の各要素を個別に評価する手法です。「検索段階で関連情報を正しく取得できているか」「生成段階でその情報を正確に反映できているか」などの視点で個別に精度を検証し、ボトルネックを特定します。

以下が、主なKPIです。

生成フェーズのKPIとして、かつてはBLEUのような「正解テキストとの一致度」を見る指標が使われました。しかし、これらはAIの多様な表現力を評価できず、現代のLLM評価には不向きです。

現在の主流は、FaithfulnessやAnswer Relevanceといった指標を、より高性能な別のLLMに採点させるLLM-as-a-Judgeという手法です。これにより、人間が採点する手間を大幅に削減しつつ、回答の「意味的な正確性」を評価できます。

コンポーネント評価により、「検索精度は高いが生成時に誤要約が多い」「生成精度は高いが検索対象の網羅性が低い」などの問題を具体的に把握できます。

パイプライン評価（End-to-End Evaluation）

パイプライン評価とは、検索と生成を一連のプロセスとして総合的に評価する手法です。個別の精度ではなく、最終的にユーザーが得る回答の品質に焦点を当て、RAG全体の有用性を測定することを目的としています。

ここで見るべきKPIは、実質的に「生成」フェーズのKPIと重なりますが視点が異なります。コンポーネント評価が「検索された情報を正しく使えたか」を見るのに対し、パイプライン評価は「最終的な回答が、ユーザーの質問に対して価値があるか」を測定します。

以下が、主なKPIです。

• Faithfulness（忠実性）
• Answer Relevancy（回答の関連性）

パイプライン評価を行うことで、ユーザー体験を損なう誤回答や文脈の欠落を防ぎ、実用レベルで信頼されるRAGシステムを構築できます。

RAGの評価手法

RAGの評価手法は、人手評価・自動評価・LLM-as-a-Judgeの3つに分類されます。以下では、各手法の概要やメリット・デメリットを紹介します。

ユーザーやテスターによる人手評価

人手評価とは、実際のユーザーや専門テスターがRAGの生成結果を人間の判断で評価する方法です。

人間の専門知識と文脈理解力を活かして判断するため、回答の自然さや文脈理解の深さなど、数値化しにくい観点を評価できるのが特徴です。一方、評価に時間とコストがかかり、再現性が低くなりやすいデメリットもあります。

人手評価は、PoC初期の品質確認、および、後述するLLM-as-a-Judgeの「答え合わせ」用データの作成で特に有効です。

自動評価

自動評価とは、RAGの出力をあらかじめ設定したフレームワークやスコアリング指標を用いて定量的に測定する方法です。再現性が高く、大量のデータをスピーディに評価できるメリットがあります。

自動評価は、その手法によって大きく2つに分類できます。

伝統的な（メトリクスベースの）自動評価

RAGの出力をあらかじめ設定した計算式（メトリクス）でスコアリングする従来型の手法です。 例えば、検索（Retrieval）コンポーネントの評価で使われるContext Recall（再現率）やMRR（平均逆順位ランク）は、今でもシステム改善の重要な指標です。

一方で、生成（Generation）された回答の品質評価に使われていたBLEUなどは、AIの多様な表現力を正しく評価できません。そのため、現在では限定的な利用に留まります。

検索コンポーネントの性能（例：Context Recall）を日々監視するなど、低コストの定点観測用途に限定すれば非常に有効です。

LLM-as-a-Judge

LLM-as-a-Judgeが現代のRAG評価における自動化の主流です。OpenAIのGPTなどの高性能なLLMを「審査員」として活用し、RAGの出力を自動的に採点させます。

人間のように文脈を理解した上で柔軟に評価できるため、「Faithfulness（忠実性）」や「Answer Relevance（回答関連性）」といった、従来は人間でしか測れなかった複雑な指標を、低コストでスケーラブルに評価できます。

一方で、使用する審査員LLMの性能や指示（プロンプト）の設計によって評価結果が左右されるため、その信頼性を担保するノウハウが必要です。

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RAGの代表的な評価フレームワーク

RAGの性能を客観的かつ効率的に評価するためには、RAG専門の評価フレームワークの活用が有効です。

以下の表にて、代表的な3つのフレームワーク「ARES・TruLens・RAGAS」を紹介します。これらのフレームワークを組み合わせて活用することで、モデル開発から本番運用まで一貫した品質管理体制を構築できます。

ARES

ARESは、RAGパフォーマンスの評価コストを抑えつつ総合的に評価するために設計されたフレームワークです。

主な評価軸として以下を用います。

• Context Relevance（文脈関連性）
• Faithfulness（忠実性）
• Answer Relevance（応答関連性）

RAGの基本性能をバランス良く測定できる点がメリットであり、主にモデル間の比較やベンチマーク評価といった用途に適しています。

TruLens

TruLensは、RAG単体だけでなく、それを含む生成AIアプリケーション全体の評価・モニタリング・改善サイクルを一貫して支援するフレームワークです。

主な評価軸には以下があります。

• Context Relevance（文脈関連性）
• Answer Relevance（応答関連性）
• Groundedness（文脈への忠実性）

評価結果をダッシュボードなどで可視化し、具体的な運用改善に直結できる点に強みがあります。特に本番運用段階での継続的な評価・改善に有効です。

RAGAS

RAGASは検索・生成・全体整合性を自動で定量評価できるフレームワークで、Pythonライブラリとして提供されています。

評価軸が非常に豊富な点が特徴で、以下のようにコンポーネント評価とパイプライン評価の両方に対応しています。

コンポーネント評価:

• Context Precision（コンテキストの精度） / Recall
• Answer Relevancy（応答関連性）
• Faithfulness（忠実性）

パイプライン評価:

• Answer Correctness（回答の正確性）
• Answer Semantic Similarity（回答の意味的類似性）
• Aspect Critique（アスペクト批評）

実装が容易で再現性が高く、自動評価に最適化されています。そのため、大規模な評価、CI/CDパイプラインへの自動テストの組み込み、開発初期の検証など幅広いシーンで活用されます。

評価結果を活用したRAGの改善ポイント

RAGの評価は、単なるスコア測定ではなく、どこを改善すべきかを明確にするための重要なプロセスです。本章では、評価結果を活かすRAGの改善ポイントを紹介します。

関連記事：「RAGのチューニングはなぜ必要？精度を下げない戦略・具体的検討方法を徹底解説！」

検索精度が低い場合

検索段階の精度が低いと、誤った情報が生成部分に渡されて全体の回答品質が低下します。検索精度の不足は、ベクトル検索の不正確な算出方法や古い埋め込みモデルの使用が主に関係しています。

そのため、以下のようなアプローチで改善しましょう。

チャンキング（文書分割）戦略の見直し

RAGの精度は「文書をどう分割（チャンキング）するか」に大きく依存します。単純な固定長（例：500文字ごと）では意味の途中で文章が切れてしまい、適切な情報を検索できません。

Semantic Chunking（意味のまとまりで分割）や、Parent Document Retriever（検索は小さな断片で行い、LLMにはその断片を含む親文書全体を渡す）といった高度な戦略を検討する必要があります。

ハイブリッド検索の導入

ベクトル検索（意味の類似性）は、「AIとは？」のような曖昧な検索は得意ですが、「製品型番：ABC-001」や「担当者名：鈴木」といった固有名詞や専門用語の検索を苦手とします。

ハイブリッド検索は、従来のキーワード検索（BM25など）とベクトル検索を組み合わせます。両者の弱点を補うための現在の標準的なアプローチです。

ベクトル検索の精度改善

ベクトル検索で類似度スコアの閾値や距離計算法を見直し、文書間の意味的距離をより正確に測定します。

埋め込みモデルの更新

GoogleのEmbeddingGemmaなど最新の埋め込みモデルに更新し、表現力を強化します。

関連記事：「RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説！」

生成精度が低い場合

検索結果が適切でも、生成フェーズで誤った要約や不自然な表現が発生することがあります。これは、モデルが文脈を正確に理解できていないことや、参照情報を正しく再構成できていないことが主な原因です。

そのため、以下のような改善策が有効です。これらの施策により、生成フェーズでの誤要約や不自然な表現を防ぎ、正確かつ一貫した回答を安定的に出力できるRAGシステムを構築できます。

プロンプト設計の改善

優先すべき情報や回答形式などのコンテキストを明示することで、生成の一貫性と正確性を向上させます。

再ランキング（Re-ranking）

検索（Retrieval）が10件の関連文書を見つけてきても、その中にはノイズ（あまり関係ない文書）が含まれていることがあります。これらをそのままLLMに渡すと、回答が混乱し精度が下がります。

そこで、検索と生成の間に「Re-ranker（再ランキングモデル）」を挟み、10件の文書を「本当に質問と関連性が高い順」に並べ替えます。そして、上位3〜5件だけをLLMに渡すアプローチが非常に有効です。

モデルファインチューニング

専門領域特有の語彙や表現を正確に扱えるようにするために、ドメイン固有のデータでモデルを調整（ファインチューニング）します。

コンテキスト制御の最適化：過剰な文脈を含めると誤生成のリスクが高まるため、コンテキスト長を調整し、必要最小限の情報を与えることで出力の安定性を確保

統合評価が低い場合

検索と生成の個別評価は良好でも、全体の整合性が低いケースでは「システム全体の連携」や「運用プロセス」に課題がある傾向にあります。

統合評価を改善するためには、以下のような施策が効果的です。

• ナレッジベースの拡充・更新
• パイプライン全体の最適化：検索結果から生成へのデータ受け渡し、スコア閾値設定、キャッシュ構造などRAG全体のフローを改善
• 運用体制の強化

RAGの関連基盤と運用体制を継続的に見直すことで、一貫性と信頼性の高い回答を提供できるシステムが実現できます。

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RAGの評価手法についてよくある質問まとめ

まとめ

RAGの評価は、単にモデルの出力精度を確認するだけでなく、検索精度・生成精度・統合評価の3つの観点から総合的に検証することが重要です。

検索と生成の両フェーズを持つRAGは構造が複雑な分、評価の難易度も高くなります。しかし適切な評価手法を導入することで、誤情報の抑制・回答精度の向上・継続的な改善サイクルの確立が可能です。

また、RAGを安定運用するためには、フレームワークを活用しながら定期的に性能を評価し、データ更新やプロンプト改善を繰り返す運用体制の構築が欠かせません。

もし「評価手法は理解したが、自社でどう実装・運用すればよいか分からない」「改善を試みているが精度が頭打ちになっている」といった課題に直面している場合は、RAGの構築と運用に精通した専門家の知見を活用することが信頼性の高いAIシステムを実現する最も確実な道筋となるでしょう。