Agentic RAGは本当に割に合わないのか？A-RAGを実務データで再検証する
Zenn / 5/5/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- 「Agentic RAG（A-RAG）」が現場で本当に費用対効果に合うのかを、実務データを用いて再検証する内容である。
- 単なる理論的な期待ではなく、実データに基づく比較・評価によってA-RAGの優位性（または限界）を確かめようとしている。
- A-RAGの運用における追加コスト（エージェント的な推論・反復、実行ステップ増など）に対して、検索精度やタスク達成への改善が見合うかが焦点となる。
- 結論として、A-RAGが「常に割に合う」とは限らず、適用条件や設計次第で得失が変わる点を実データから示唆している。
はじめに
結論から言うと、本データではA-RAG Fullを全面採用する理由はありませんでした。
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全体Page HitはHybrid+RerankerとA-RAG Fullが同率（68%）ですが、A-RAG Fullはコスト比×11.32
複数セクション横断（タイプC）ではA-RAG Naiveが3/5問で最も多くヒットし、A-RAG Fullは2/5問にとどまる
実運用では、単純系はHybrid+Reranker、横断系だけA-RAG Naiveに流すRouter構成が現実的
以下、この結論に至るまでの検証を順を追って書きます。
前回の記事で、業務文書QAに対するRAGを...
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