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Mistral AI

Mistral AI、文書内を自律探索・検証する「Agentic Search」を発表　多段階処理でRAGの正解率が最大3倍に

要点

  • Mistral AIは2026年8月20日、AIが社内文書を自律的に探索・検証する新機能「Agentic Search」を発表した。

  • 従来の単発型RAGの限界を解消し、5つのツールを用いて文書を開き、該当箇所へ移動して読み取る多段階ループを実現する。

  • 財務文書ベンチマーク「FinanceBench」において、正解率が従来の26.7%から86%へと約3倍に向上した。

  • ピンポイントな探索により、p90レイテンシを最大39.6%、トークン消費量を最大3分の1削減した。

  • 「Mistral Search Toolkit」を通じて提供され、クラウドやオンプレミスの分離環境で利用できる。

  • AI開発企業のMistral AIは2026年8月20日、企業内の複雑なデータやドキュメントをAIモデルが多段階で探索・検証できる新機能「Agentic Search」を発表した。従来の単発的な検索拡張生成（RAG）が抱えていた精度の限界を解消し、長文レポートや複雑な表を含む資料から高精度に情報を抽出できるようにする技術だという。同機能は「Mistral Search Toolkit」を通じて提供され、同社の開発プラットフォーム「Studio」および「Vibe」のLibraries機能に組み込まれる。

従来の単発型RAGが抱える3つの課題

財務報告書や契約書などの企業内データは長大かつ複雑であり、従来の検索手法では十分に対応できないケースが多かった。

これまで広く使われてきた単発型のRAG（外部文書を検索してAIの回答精度を高める仕組み）は、細かく分割されたテキストの断片（チャンク）を1度だけ取得し、その断片のみをもとにAIが一発で回答を生成する構造になっている。同社はこの方式について、以下の3つの限界を指摘している。

  • 推論を伴わない検索: 初回に取得したチャンクが不完全であっても、モデルはその内容から回答せざるを得ず、別の文書や追加の文脈を探し直す判断ができない。
  • チャンク単位の限界: 該当文書自体は見つけられても、文書内の特定の表へ移動したり、前後の注記を読み取って検証したりすることができない。
  • 反復処理の欠如: 複数ソースの比較や参照元の追跡など、本来は複数回の探索が必要な問題に対応できない。

5つの操作ツールで実現する「自律的な探索ループ」

Agentic Searchは、モデルが検索結果をただ受け取るだけでなく、自ら情報を精査・検証する「多段階の探索ループ」を導入している。モデルにはファイル操作に類似した5つのツールが提供される。

  • search: 既存インデックスを使い、コーパス（検索対象の文書群）全体から関連文書を検索する
  • open: 特定の文書を開く
  • navigate: 文書内の特定ページやセクション、領域へ移動する
  • read: 指定位置のコンテンツを読み取る
  • grep: 開いた文書内から特定のパターンを検索する

モデルは初期検索の結果だけで即答せず、必要に応じて検索条件を再設定し、目的の文書を開いて該当ページへ移動し、原文を直接読み込んで回答を導き出す。

例えば、1953年の米国の国防支出月別合計を算出する課題では、従来の単発検索では一部（1〜6月分）しか取得できず不完全な回答となっていた。これに対しAgentic Searchでは、不足分を察知したモデルが12か月分掲載された翌年の公報を再検索して特定し、15ページの表を直接読み取って正確な合算値（444億6300万ドル）を算出したという。

なお、これらツールの利用に追加のファインチューニング（用途特化の追加学習）は不要で、モデル自体の推論能力向上に伴って検索精度も自動的に高まるとしている。

正解率が最大3倍に向上、遅延とトークン消費も削減

Agentic Searchの導入により、ベンチマークテストで大幅な精度向上が確認された。

財務文書を対象とした「FinanceBench」では、正解率が従来の26.7%から86%へと約3倍に向上した。また、表を多用した複数文書の質問を扱う「OfficeQA Pro」でも、正解率が6.3%から51.9%へと45.6ポイント改善したという。

処理効率の面でも改善が見られ、ピンポイントな探索によってp90レイテンシ（遅い上位10%の応答時間）が最大39.6%削減された。不要な再検索が減ったことで、トークン（AIが文章を処理する単位）消費量も最大3分の1削減されたと報告されている。

機密データの保護と提供形態

企業のセキュリティ要件にも配慮されており、クラウドやオンプレミスのネットワーク分離環境を維持したまま、機密性の高いドメイン特化データを安全に扱える。

本機能は「Mistral Search Toolkit」を通じて提供され、「Studio」および「Vibe」内のLibraries機能から利用可能となる。

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