2026-05-01

ベクトル検索を超えて Microsoft Copilot の精度を向上させる

このエピソードでは、ベクトル検索だけでは、Copilot のような正確な AI システムを構築するための完全かつ信頼できる戦略にはならないことを説明します。多くの組織は情報の取得に埋め込み(エンベディング)やベクトルデータベースに依存していますが、このアプローチでは一貫性のない、あるいは誤解を招く結果が生じることがよくあります。主な問題は、ベクトル検索が数学的に類似したコンテンツを見つけるものであり、ビジネスの文脈において必ずしも正しいor関連性があるとは限らない点にあります。その結果、システムは正しそうに見えても実際には誤っている結果を返すことがあり、ハルシネーション(幻覚)や AI の出力に対する信頼の低下につながります。このエピソードは、真の問題は言語モデル自体ではなく、情報の取得方法にあると強調しています。どれほど高度な AI であっても、誤った、または低品質なデータが与えられれば、不適切な回答しか生成できません。精度を向上させるために、このエピソードでは純粋なベクトル検索を超えたアプローチを推奨しており、…

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Improve Microsoft Copilot Accuracy Beyond Vector Search (English)