RAG時代の言語資源設計原理ー構造化テキストによる「参照可能性」の実証

本研究は，RAG時代における言語資源の新しい設計原理を提案し実証する．従来の言語資源は「分類精度」で評価されてきたが，RAGの普及によりAIが参照先として到達できるかという「参照可能性」が重要な評価軸となる．本研究では，連載中エッセイ「嫉妬マニア」を原典とする嫉妬AI辞書（321件）を構築し，構造化メタデータのみの表現と本文のみの表現の検索性能を比較した．実験の結果，構造クエリにおいて構造化メタデータのみ（59.0%）は本文のみ（5.3%）に対してRecall@10で11.1倍の性能差を示した（𝑝<0.001）．これは言語資源を「人間が読む文章」から「AIが参照する仕様書」へ設計転換することの有効性を実証する．