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米メディアのVentureBeatは2026年7月、従業員100人超の企業101社を対象にした調査を公表し、企業AIの最大の問題は情報検索の精度ではなく、AIに与える業務文脈の信頼性だと指摘しました。回答企業の57%が、過去半年間にAIエージェントが自信を持って誤答し、その原因が文脈の欠落や不整合にあったと答えています。同社はこの差を「文脈ギャップ」と名付けました。
文脈の主要な供給源は、文書やベクトル索引を検索して回答に反映するRAGで、38%の企業が主軸に据えています。この比率は次点の意味層やオントロジー(21%)のほぼ2倍にあたり、検索の質がそのまま回答の質を左右する構図です。誤答の過半数は一度きりでなく複数回起きており、失敗は例外ではなく主要なリスク面になっています。
検索システムの勢力図では、専用のベクトルデータベースではなく提供元純正のツールが先行しています。OpenAIのファイル検索が40%、GoogleのVertex AI Searchが38%で、あらゆる専用ベクトルDBを上回りました。一方で36%の企業は純正スタックへの統合ではなく最良の単体ツールを使い続けたいと答えており、実際の利用と表明する意向が逆を向いています。
信頼回復の切り札とされるのが、AIとBIに共通の意味定義を与える意味層です。58%が本番導入(25%)または構築中(34%)ですが、稼働済みより構築中が多く、多くの企業でこの基盤はまだ未完成です。検索構成は再ランク付けとアクセス制御を組み合わせるハイブリッド型が本命とされ、2026年末までに主流になると見る企業が34%と、ベクトル単独派(11%)の3倍に達しました。
選定基準はデータ取り込みの容易さ(36%)や応答速度(32%)など運用性が上位で、正確性やアクセス制御(各23%)は下位でした。ただ運用開始後に最も重視される指標は回答の正確性(42%)と安全性(38%)へ移り、企業が「使いやすさで買い、信頼できるかで見張る」姿勢が浮かびます。57%が1年以内に提供元の変更や追加を予定しており、検索基盤の再編はこれからが本番と言えそうです。