Corrective RAG（CRAG）とは何ですか？

検索結果の品質を評価し、不十分な場合は再検索や補正を行う改良型RAG手法。従来のRAGが検索結果をそのまま使うのに対し、CRAGは「本当にこの情報で合っているか？」を自動チェックする。

Corrective RAG（CRAG）のポイントは？

通常のRAGは検索結果をそのまま使うが、CRAGは検索結果の関連性を評価してから使う。検索結果が不十分と判断した場合、Web検索など別のソースから再検索を行う。評価器（Evaluator）が「正しい」「曖昧」「間違い」の3段階で検索品質を判定する。検索品質が低い情報を除外することで、ハルシネーションの発生を大幅に抑制できる

【コレクティブラグ】

Corrective RAG（CRAG）とは？

公開: 2026年3月25日

💡 検索結果に自分でダメ出しできるAI、それがCRAG

📌 このページのポイント

通常のRAGは検索結果をそのまま使うが、CRAGは検索結果の関連性を評価してから使う
検索結果が不十分と判断した場合、Web検索など別のソースから再検索を行う
評価器（Evaluator）が「正しい」「曖昧」「間違い」の3段階で検索品質を判定する
検索品質が低い情報を除外することで、ハルシネーションの発生を大幅に抑制できる

Corrective RAGの処理フロー

ひよこ

普通のRAGとCRAGって何が違うの？

ペンギン先生

普通のRAGは検索した情報をそのままLLMに渡すんだけど、CRAGは「この検索結果、本当に使えるかな？」って一回チェックするんだよ。レストランで例えると、普通のRAGは注文された料理をそのまま出すけど、CRAGはシェフが味見してから出す感じだね

ひよこ

チェックしてダメだったらどうなるの？

ペンギン先生

3パターンあるよ。「正しい」と判定されたらそのまま使う、「曖昧」ならWeb検索など別のソースも併用する、「間違い」なら元の検索結果を捨てて別のソースから全部取り直すんだ

ひよこ

その評価って誰がやるの？AIが自分で判断するの？

ペンギン先生

軽量な評価モデルを使うことが多いよ。質問と検索結果のペアを入力して、関連度スコアを出すんだ。この評価器自体もファインチューニングで精度を上げられるのがポイントだね

ひよこ

でも再検索すると時間がかかりそう…

ペンギン先生

そこはトレードオフだね。でも実際には検索結果が良好なケースが大半だから、再検索が走るのは一部だけ。それに間違った回答を返すよりは少し遅くても正確な方がずっと価値があるよ。企業の問い合わせ対応なんかでは特に重要だね

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「Corrective RAG」って出てきたら「検索結果をチェックして、ダメなら取り直すRAG」と思えればだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Corrective Retrieval-Augmented Generation」＝補正型の検索拡張生成

💬 Corrective（補正する）が付いているのは、検索結果を鵜呑みにせず修正する仕組みがあるからだよ

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Corrective RAG（CRAG） とは？

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