RAGプロセス：あなたのコンテンツが4ステップで選ばれるまで

結論から言うと、モデルは「あなたのWebページを読む」のではなく、4ステップのパイプラインで回答します。まず候補を検索し、信頼できないものを除外し、信頼できるものから文を抽出し、最後に一つの回答へと組み立てます。多くのサイトは最初のステップで脱落するのではなく、2番目・3番目のステップで脱落します。検索には引っかかったものの信頼されなかった、あるいは信頼されたものの完全な文を抽出できなかった、というケースです。

ステップ1：検索 — まず候補プールに入る

モデルは質問に基づいて、関連する可能性のあるページを探します。このステップでは主に、テーマが明確か、ページがクロール可能か、タイトルと内容が本当に質問に対応しているかが問われます。

よくある減点：タイトルは広告コピーのようで本文は別の話をしている、ページは開けるが本文がほぼ画像、同じテーマが10ページに分散していてどれも不完全。

ステップ2：選別 — 信頼できるかどうかの判断

このステップでは、モデルは「どちらがこの事柄をよく知っている人らしいか」を比較します。署名の有無、組織の有無、データや主張の出典の有無、更新日時の有無、表現が前後で一貫しているか、などです。

よくある減点：全体が「業界をリード」「信頼できる」ばかりで検証可能な事実が一つもない、内容は悪くないが著者・組織・チームの背景がすべて空白。

ステップ3：抽出 — 一節をそのまま引用できるか

モデルはそのまま復述できる一節を必要とします。答えが5つの段落に散らばっていたり、1段落に3つの事柄が詰め込まれていたりすると、抽出できずに他の情報源を使います。

よくある減点：1段落で複数の主張をしている、結論がグラフの中だけにある、定義の書き方が回りくどい、対比関係を表ではなく散文で説明している。

ステップ4：再構成 — どのようなトーンで回答に書かれるか

最後に回答を組み立てる際、モデルはあなたを「主要な根拠」とするか「ついでに触れる」かを決め、トーンを肯定的にするか疑問符付きにするかを決めます。このステップは前の3ステップの総合的なシグナルと、外部での言及によって決まります。

自分がどのステップで脱落しているかの判断方法

1. AIにあなたの核心的な質問をして、あなたに言及するかを見る — 言及がなければ、まずステップ1を直す。
2. 言及はあるがトーンが曖昧で「某サイトによると」と言われる — ステップ2を直す。
3. 言及はあるが引用されているのが他者による製品説明で、あなたの原文ではない — ステップ3を直す。

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