RAG（検索拡張生成）技術における質問解析の重大な課題が、エンタープライズドキュメント知能シリーズの最新報告書で浮上した。既存の多くのパイプラインはユーザー入力を単なる検索クエリとして扱い、ベクトルデータベースへ直接転送しているため、複合質問において部分的な回答や意図しない出力が発生しやすく、実運用で脆さが見えやすい。同報告書は、このボトルネックを解消するため質問解析を独立した構成要素として再定義し、相関データベース形式での構造化アプローチを提唱している。 提案された手法では、ユーザーの質問を自由記述欄ではなく、キーワード、処理範囲、出力形状、質問分解パターン、補足情報を含む型付き列を持つテーブルへ変換する。これにより、検索層と生成層がそれぞれの要件に特化したブリーフを受け取り、処理負荷とノイズが削減される。特に注目すべきは、既存の埋め込みモデルに依存せず、ドメイン特有の専門用語辞書を先頭で照合する方式と、複合質問を独立、連鎖、統合、条件の四パターンに分類して回答を確実に分岐させる仕組みである。これにより、LLMが都度判断を行う従来のルーティングではなく、決定論的なディスパッチャがルートを固定し、監査性と再現性を確保する。 この設計は保険、医療、金融など業種を問わず同一の論理構造で適用可能であり、専門辞書のみをドメイン別に差し替える形で拡張できる。公開されたノートブックとコードリポジトリを活用すれば、既存のRAGシステムにおける静かな部分回答の問題を体系的に修復できる。技術チームは文字列ベースのプロンプト管理から脱却し、スキーマ駆動の質問処理へ移行することで、監査可能なエンタープライズレベルのドキュメントインテリジェンス基盤を構築できる。