クリシュナ・ゴギネニ氏はCohesityのジェネレーティブAI担当テクニカルディレクターで、高リコール型RAGと多言語セマンティック検索に注力している。
長年にわたり、企業における「検索」は同じ儀式を意味してきた。アナリストがキーワードを推測し、AND/OR/NOTで組み合わせ、いくつかのフィルター（日付、管理者、ファイルタイプなど）を追加し、クエリを実行し、上位K件のリストに目を通し、ヒットをエクスポートした後、キーワードを調整して繰り返す。これはキーワードをすでに知っている場合には機能する。しかし、電子証拠開示、規制対応、情報公開請求、先行技術調査、採用選考などの重要な場面では、このループは破綻する。人々は異なる言葉（または言語）を使用し、小さなスペルの変化が重要な項目を隠し、エンジンは高速性と関連性を維持するために早期に停止することが多い。
これにより3つの慢性的なギャップが生じる。人的損失ギャップ（同義語、スペル、言語の見落とし）、運用ギャップ（ノイズの多いヒットからの手動フィルタリングに費やす時間）、システム損失ギャップ（完全性ではなく、速度や精度に調整されたランカー）だ。
異なるバックエンドが登場しつつある。網羅的セマンティック検索は、多言語エンベディングとハイブリッドな密・疎検索を使用し、関連性モデルで再ランク付けし、上位Kが埋まるまでではなく、もう見つけるものがないという証拠が示されるまでスキャンを続ける。これは現在、ほとんどのRAGアプリケーションを支えている技術スタックのタイプだ。企業検索とRAGシステムの構築経験から、これは長くキーワードに依存してきたカテゴリにおいて、ランキング計算と同じくらい結果を変えることがわかった。
変革の準備が整った4つのキーワード重視カテゴリ
1. 電子証拠開示と規制対応
法務チームは依然として標準ツールでブール演算子、近接演算子、静的制限に依存している。大規模なクラウドプラットフォームでさえ、検索制限や部分的にインデックス化された項目を文書化しており、クエリを再処理または拡張しない限り、関連する証拠が取得されない可能性がある。網羅的セマンティック検索は、言い換え、コード語、多言語バリアントを取得することでリコールを向上させる。そして、システムがスキャンを続けるべきか停止すべきかを決定するために、グローバルしきい値を持つ高容量の再ランカーを使用し、「そのキーワードを探す必要があるとは知らなかった」というリスクを軽減する。
2. 公文書と情報公開請求
政府ポータルは伝統的にキーワード検索を中心としてきたが、一部の機関は現在、アーカイブ内のコンセプトレベルのマッチングや隠れた関係性を表面化するためのセマンティックアプローチを試験的に導入している。情報公開担当者や請求者にとって、セマンティック検索はシステムが文字列だけでなく意味を理解するため、やり取りの回数が減り、より正確な範囲設定が可能になることを意味する。
3. 特許と先行技術調査
ブール構文は依然として公開特許検索フローの中心であり、キーワードのみのアプローチでは分野横断的な先行技術や言い換えられた先行技術が十分に取得できないため、文献ではランキングエンジンやAI手法の評価が増えている。網羅的セマンティック検索は、ランキング前により広い技術領域（特許以外の文献を含む）を調査でき、フレーズの近似表現や多言語での開示が出願プロセスの早い段階で発見される可能性を高める。
4. 採用選考（ATS）
応募者追跡システムは長い間、求人情報の用語とマッチングすることで履歴書をスクリーニングし、応募者（とコーチ）に「キーワードの最適化」を促してきた。このキーワード主導の現実は、主流のHRガイダンスでもまだ標準だ。セマンティックマッチングにより、システムはスキルと関連能力をマッピングできる。応募者が求人情報を逐語的に反映していなくても、キーワードの不一致による偽陰性を減らしながら、適格な人材プールを拡大できる。
「網羅的」パラダイムで何が変わるか
リコールが第一級の指標になる。 ほとんどの企業スタックはprecision@kとレイテンシーに最適化されてきた。網羅的システムは、精度（「返された項目のうち、実際に関連しているものはどれくらいか？」）と並んで、検証済みリコール（「完全なセットを見つけたという確信度はどれくらいか？」）を重視する。
多言語がデフォルトになる。 言語固有の用語リストを生成・維持する代わりに、多言語エンベディングインデックスを使用すれば、ある言語で質問し、別の言語で一致するものを見つけることができる。これはグローバルデータ資産、マルチ地域組織、国境を越えた案件にとって重要な変化だ。
ハイブリッド検索と適応的停止が標準になる。 実際には、バックエンドは反復的な密検索（セマンティックエンベディング）とスパース信号（キーワードベースのベクトル）を実行し、関連性モデルで再ランク付けした後、グローバルスコアしきい値に基づいて停止するかさらにページネーションするかを決定する。「網羅の証拠が出るまで反復する」ループが、古典的な「上位100件程度で終了する」動作との主な違いだ。
リーダーが準備する方法（すべてを書き直さずに）
高リコールワークフローを監査する。 わずか数項目の見落としが法的、財務的、またはブランドに影響を与える場所を特定する。例えば、追加情報請求、内部調査、情報公開請求の滞留、先行技術調査などだ。現在の成功基準と、キーワード検索がよく失敗する箇所（誤字、コード語、他言語など）を文書化する。
「網羅的」を感覚ではなく方針で定義する。 階層化されたリコール目標（例：Tier-1案件では推定リコール≥95%）と、保留コーパスまたは審査済みテストセットを使用した測定計画を設定する。これにより、システムがいつスキャンを続け、いつ自信を持って停止できるかの指針となる。
明示的な停止ルールでハイブリッド検索を試験的に導入する。 管理されたスライスで、密検索と疎検索を組み合わせ、ランク学習またはクロスエンコーダーステージを追加し、グローバル関連性しきい値を使用してページネーションを駆動する。precision@kだけでなく、収量（追加ページごとに表面化される新しい関連項目）、そして最も重要なのは、アナリストの時間節約を比較する。
レビュー時間と偽陽性の負担を計測する。 目標は「永遠にすべてを取得する」ことではない。人間によるレビュー単位あたりの関連カバレッジを最大化することだ。レビュアーの時間、重複排除率、LLMベースの改良が脆弱なフィルター調整をどれだけ置き換えたかを追跡する。
ガバナンスを計画する。 網羅的スキャンはコストプロファイルを変え、時には計算が実行される場所も変える。特に検索を停止した理由を正当化する必要がある規制環境では、データの所在地、監査可能性、説明可能性について法務部門とITと連携する。
まとめ
キーワード検索は消えないだろう。探しているものが正確にわかっている場合には優れている。しかし、何かを見つけられないことが実際のリスクとなるカテゴリでは、バックエンドは徐々に確実に網羅的セマンティック検索へと移行している。多言語対応、ハイブリッド、反復的で、明示的な停止基準によって管理されるものだ。その利点は技術的なものだけでなく運用的なものでもある。見落としが少なく、手動フィルターが少なく、十分に探したという明確な証拠がある。
リコールをランキングのデフォルト設定による偶然ではなく、製品要件として扱うリーダーが、複合的な利益を最初に感じるだろう。小規模から始め、正直に測定し、完全性が最も重要なスタック部分をアップグレードしよう。
