Kotozna、独自RAGアーキテクチャ「TocDex RAG」を発表。検索構造を刷新し、生成AIチャットボットの回答精度を向上

目次（カテゴリー）と索引（インデックス）を組み合わせた2層検索により、文脈理解と多言語対応を強化

Kotozna株式会社（本社：東京都港区、代表取締役CEO：後藤玄利）は、生成AIを活用した多言語コミュニケーションプラットフォームを提供するBtoB SaaS企業として、生成AIチャットボットの回答精度を高める独自のRAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャ「TocDex RAG（目次＋索引RAG）」をリリースしました。

本アーキテクチャの実装により、生成AIチャットボットの回答精度、多言語対応力、拡張性が大きく向上します。

TocDex RAGは、カテゴリー検索（目次）とインデックス検索（索引）を組み合わせた2層構造の検索方式を採用しており、企業向け生成AIプラットフォーム「Kotozna TPG」に搭載されています。従来のRAGが抱えていた文脈理解や多言語検索の課題に対応するため、検索構造そのものを見直した新しいRAGアーキテクチャです。

TocDex RAGの仕組み

近年、多くの企業が大規模言語モデル（LLM）を活用し、社内ナレッジや顧客向け情報を検索・回答するシステムを導入しています。しかし、従来のRAGでは、文脈理解の精度や多言語クエリへの対応、大規模データの処理などにおいて課題がありました。

TocDex RAGは、これらの課題を解決するために、カテゴリー検索とインデックス検索を組み合わせた2層構造の検索アーキテクチャを採用しています。情報をカテゴリーによって整理・絞り込みながら、同時に索引のように単語単位で検索を行うことで、生成AIが回答を生成する前に、より文脈に適した情報を効率的に取得することが可能になります。

TocDex RAGと従来型RAGの違い

従来型のRAGとTocDex RAGを比較

従来型のRAGでは、検索によって取得したテキストの断片（チャンク）をそのままLLMに渡して回答を生成する方法が一般的です。しかし、これらのチャンクは意味的な区切りを考慮せずに分割されている場合が多く、LLMが十分な文脈情報を得られないケースがあります。

一方、TocDex RAGでは、取得したチャンクだけでなく、その周辺を含む意味的にまとまりのある文章（パッセージ）をLLMに渡します。これにより、LLMが前後の文脈を理解できるため、より正確で自然な回答生成が可能になります。

Kotozna株式会社 代表取締役CEO 後藤玄利は次のように述べています。

「RAGの性能はチャンクの品質によって大きく左右されます。意味のある単位で構成されたチャンクこそが高精度な回答を実現しますが、従来型のRAGではその点が十分に考慮されていないケースが多くあります。」

TocDex RAGの主な優位性

従来型RAGと比較して、TocDex RAGは以下のような特長を備えています。

・文脈理解を強化することによる回答精度の向上
・多言語クエリへの対応力の強化
・大規模データをコスト効率よく処理しながら応答速度への影響を抑制
・追加の保守負担が不要

拡張性と柔軟性を支える機能

企業での運用を想定し、以下の機能も実装しています。

・データ更新時にベクターデータベースを自動同期
・ボット単位で機能のON／OFF切り替えが可能
・キーワード検索設定のカスタマイズに対応

想定される活用分野

TocDex RAGは、特に正確な用語理解と多言語対応が求められる分野において高い効果を発揮します。例えば、観光・ホスピタリティ業界では、店舗名や施設名、商品名など固有性の高い情報を正確に扱う必要があります。また、製品マニュアルや技術文書など、専門用語を含むドキュメントへの対応にも適しています。

今後、企業のナレッジ活用や顧客対応を支える生成AI基盤として、さまざまな業界での活用が期待されます。

新機能TocDex RAGを体験する

TocDex RAGは、Kotoznaの生成AIプラットフォーム「Kotozna TPG 2.0」に実装されています。「Kotozna TPG 2.0」はノーコードで専門知識がなくても誰でも簡単に生成AIチャットボットが作れるプラットフォームです。現在、企業および個人向けに無料プランを用意していますので、実際にTocDex RAGによる快適なボット体験をしていただくことが可能です。

Kotozna TPG 2.0 サインアップ（利用登録）
https://www.kotozna.com/ja/tpg

Kotozna TPG 2.0 利用マニュアル
https://prompt-engineering.kotozna.com/manuals/

Kotozna CEOによるAI技術、特性の解説動画（シリーズ30本以上。各回3分前後）
https://www.youtube.com/@kotoznaofficial9548

設計者が意識すべき“分割の考え方”を解説

AI精度は、どこで区切るかで変わる。 

この動画では、Kotozna代表・後藤玄利が、 RAGやKAGを使ったAI設計で見落とされがちなポイント 「意味あるチャンク」について解説します。

https://youtu.be/btxqQlOddEA

Kotozna株式会社について

公式サイト： https://www.kotozna.com/ja/about

代表者： 代表取締役CEO 後藤 玄利
設立： 2016年10月
資本金： 70,000,000円※2025年12月31日現在
所在地： 東京都港区赤坂2-5-8 ヒューリックJP赤坂ビル3F
事業内容： 生成AIを活用した多言語コミュニケーション支援サービスの提供
お問い合わせ： [e-mail]
会社HP： https://www.kotozna.com/ja