マルチホップ検索 (Multi-hop Retrieval)
読み: まるちほっぷけんさく
最終更新: 2026-06-30・AI PICKS編集部
定義
マルチホップ検索とは、複数のドキュメントを段階的に参照し、前の検索結果を次のクエリに活用しながら複雑な質問に答えるRAG技術のこと。
マルチホップ検索 (Multi-hop Retrieval)とは — 詳しく解説
マルチホップ検索は、単一ドキュメントでは答えられない複雑な質問に対し、複数の検索ステップを連鎖させる技術だ。例えば「A社のCEOが卒業した大学の創設者は？」という質問には、まずCEOを特定し、次に出身大学を調べ、最後に創設者を検索する3ステップが必要になる。 2026年の実運用では、ホップ数が増えるほど誤りが蓄積する「エラー伝播」が最大の落とし穴だ。各ホップの検索精度が70%だと3ホップで約34%まで正答率が落ちる計算になる。現場での定番対策は、各中間クエリの検証ステップ挿入とrerankingの組み合わせだ。 コスト面では1クエリあたりのLLM呼び出しが通常RAGの2〜5倍になるため、相場感としてはトークン消費も同倍率で増える。コスト最適化には「単純検索で回答できるかを先に判定し、必要時のみマルチホップに切り替える」ルーティング設計が有効。Amazon Bedrock AgentsやOpenAI Assistants APIなどマネージドサービスを活用すると実装コストを大幅に削減できる。
マルチホップ検索 (Multi-hop Retrieval)の使用例
- 「A社CEOの出身大学の創設者は？」を3段階の検索で自動解決する複雑質問応答
- 企業の組織図と製品DBを連鎖参照し「担当者の上司の専門領域」を自動特定するナレッジ検索
マルチホップ検索 (Multi-hop Retrieval)に関連するAIツール
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
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