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2026年7月1日(水)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　GMOプライム・ストラテジーの「GMO AI RAG」（旧製品名：MAGATAMA Stack）は、RAG（検索拡張生成）システムを構築するための基盤ソフトウェアである（関連記事：プライム・ストラテジー、RAG構築ソフト「MAGATAMA Stack」を発表、パイロット版を2025年内に提供）。

　Linux OS、ベクトルデータベース、大規模言語モデル（LLM）、AIアプリケーション開発用ソフトウェアフレームワーク、専用クライアント（Web型チャットアプリやMCPサーバー）など、生成AIでRAG構成を構築・運用するためのソフトウェア一式をパッケージにしている（図1）。

図1：RAG基盤ソフトウェア「GMO AI RAG」の概要（出典：GMOプライム・ストラテジー）
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　有料の「Enterprise版」と、2026年秋頃公開予定のオープンソースで無料の「OSS版」でラインアップを構成する。Enterprise版は、ユーザーがサーバーにインストールして使うオンプレミス版のほか、GMOプライム・ストラテジーがAWS上に構築した利用環境を運用サービス込みで利用できるクラウド版を用意する（表1）。

　前身のMAGATAMA Stackとの機能面での違いは、Enterprise版において、検索精度を高めるオプション「チューンドRAG」が利用できることである。「一般的なRAGは、検索結果が単純なベクトル検索やキーワード検索に依存するため、固有名詞や言い換え表現の取りこぼしや、関連性の高い文書を上位に表示できない問題がある」（同社）ことから同オプションを用意する。

　チューンドRAGでは、文書登録時に複数の検索方式それぞれに適したデータを事前に生成する。質問時には、候補抽出、再評価、最終順位づけの3段階で関連文書を精査する。表現が異なる文書や文脈上関連している情報を見つけやすくなるので、回答の生成に必要な情報を正確に取り出せる。文書を検索用に断片化する際は、意味が不自然に途切れないように調整する。

　検索精度の評価指標であるF1スコア（F値）は、既存の検索アルゴリズムが約0.332～0.417であるのに対し、チューンドRAGでは約0.591を記録したという。F1スコアは、必要な文書を見逃さない度合い（再現率）と無関係な文書を拾わない度合い（適合率）を両立できているかを0～1の数値で評価し、1に近いほど精度が高い。