表形式データ向けのRAGチャンキング技術に向けた15の強力な戦略がAIエンジニア必携の知識に。

Retrieval-Augmented Generation（RAG）アプリのパフォーマンスを飛躍的に向上させるためには、データの「チャンク化」の方法が極めて重要です。特に、従来のテキストベースのチャンク化手法では、表形式のデータ——インボイス、スプレッドシート、人事レポート、科学データなど——を扱う際に限界が生じます。これらのデータは単なる文章の連なりではなく、行と列の関係性、セル間の意味的つながり、そして情報の本質が「構造」に宿っているため、単純な行分割では意味のある情報を正しく抽出できず、RAGの精度が著しく低下します。 表データのチャンク化で直面する主な課題は、情報の文脈が「位置」や「関係性」に依存している点です。たとえば、ある会計データの「売上高」が「2024年3月」の「東京支店」の行に記載されている場合、その数値の意味を理解するには、行と列の両方の文脈が必要です。単に「行ごとに分割」すると、その数値が何を指すのかが不明瞭になり、LLMは誤った情報を生成するリスクが高まります。 そこで有効なアプローチは、「表全体を一つのチャンク」として扱う、または「行単位」ではなく「セル単位」や「関係性単位」で分割することです。例えば、特定の行を一つのチャンクとし、その行のすべてのセルを含める（例：「東京支店｜2024年3月｜売上高：5,200万円｜前年比＋12%」）ことで、文脈を保持できます。また、複数の行をまとめて「グループチャンク」として扱い、あるカテゴリ（例：「2024年3月の全支店の売上」）を一括して取り込むことも有効です。 実際の利用シーンでは、企業の財務報告や医療機関の検査結果、研究論文のデータ表など、表形式の情報が多数存在します。こうしたデータをRAGに組み込む際には、単なるテキスト化ではなく、元の表構造をできる限り維持したチャンク化が求められます。例えば、科学論文の結果表を「1行ずつチャンク化」するのではなく、「各実験条件とその結果を1セット」としてまとめるのが効果的です。 さらに、表の見出しやキャプション、注釈もチャンクに含めることが重要です。これらは表の意味を理解するための鍵となる情報です。また、RAGの検索精度を高めるために、表の内容を自然言語に変換した要約を付加する戦略も有効です。 これらの工夫により、RAGは「数値」ではなく「意味のある情報」を正しく抽出できるようになり、ビジネスや研究現場での実用性が飛躍的に向上します。表データを扱うRAG開発者は、従来のテキストチャンク戦略を見直し、構造化データに特化したアプローチを採用することが、成功の鍵となります。