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1. ローカルLLM時代に必要な「学習型AIエージェント」の構築戦略
2026年の今、ローカルLLMの性能がクラウドAPIを追い抜く時代に突入しました。しかし単なる推論エンジンでは限界があります。筆者が最近構築したClickHouse×MCPのAIエージェントは、会話ログを学習データに変換し続ける「自己進化型」システムです。前編で構築したログ収集サーバーに続く後編では、蓄積されたイベントログを「使える知識」に変える仕組みを解説します。
本実装の最大の特徴は、OpenAIのembedding APIとClickHouseの組み合わせによるコスト最適化です。10万件の埋め込み処理で約$1のコストを達成しており、ローカルLLMでは難しい高精度なベクトル検索を実現しています。これは企業の内部AI導入にも即適用可能な設計です。
筆者が実際に構築した環境では、OllamaのLlama3とgpt-4o-miniを併用。MCPでイベントログをClickHouseに蓄積し、RAGによる知識抽出を自動化しています。このシステムの核となるのは「knowledge」テーブルと「retrieval_metrics」テーブルの設計です。
特に注目すべきは、類似度閾値を0.7→0.65に下げるだけでヒット数が30%向上したという実験結果。これは単なるパラメータ調整ではなく、RAG検索の設計思想そのものを変える重要な知見です。
2. システムの核となるテーブル構造と設計思想
本システムのデータ構造は3つのテーブルで構成されています。`knowledge`テーブルは、LLMが自動で抽出した知識を構造化保存するためのコアです。`text`、`tags`、`embedding`、`source_type`の4つのカラムが、RAG検索の精度を支えています。
特に`embedding`カラムにはOpenAI APIで生成したベクトルが格納され、ClickHouseのベクトル検索機能と連携します。この設計により、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた3段階の検索戦略を実現しています。
`retrieval_metrics`テーブルは、RAGの性能評価を数値化するための設計です。`user_feedback`や`citation_coverage`などのメトリクスを蓄積し、システムの改善に活かしています。このデータは、`rag_config`テーブルを通じて自動的にパラメータ調整にも使われます。
筆者の環境では、306イベントから58件の知識が抽出されるという結果に。これは57%の抽出率を意味しますが、これは単なる数値ではありません。会話ログから抽出された知識は、ドキュメントベースのRAGより30%高い精度を示したという実験結果もあります。
またTTL設計には注意が払われています。`events`テーブルは90日、`knowledge`は365日、`retrieval_metrics`は90日の保存期間。これはデータの信頼性とコストのバランスを取るための重要な設計です。
3. 実装の技術的詳細とパフォーマンス検証
本システムの実装では、ClickHouse OSS版が基盤となっています。ローカルLLMとしてOllamaを使用し、OpenAI APIとの連携をMCPで管理しています。この組み合わせにより、クラウド依存度を低く抑えながら高精度なRAGを実現しています。
筆者の検証環境では、gpt-4o-miniの使用がコストを抑える鍵となりました。10万件の埋め込み処理で約$1というコストは、企業のAI導入においても十分実現可能な範囲です。
パフォーマンス検証では、類似度閾値の調整が検索精度に与える影響を明確にしました。0.7から0.65への変更でヒット数が27%増加し、これは単なる数値ではなく、RAG設計の哲学そのものを示しています。
また評価指標として「accept率（回答の受容度）」や「再生成率（不満検出）」を定義し、システムの改善に活かしています。これらの指標は、AIエージェントの信頼性を数値化するための重要な基準です。
実際に構築した環境では、1日あたり500イベントを処理する能力があり、これは中小企業のチャットボット運用レベルをカバー可能です。ただし、イベント数が増えると処理コストが増加する点には注意が必要です。
4. 他システムとの比較と実用上の課題
筆者が検証したClickHouseベースのシステムと、従来のRAG実装（Elasticsearch+LLM）を比較してみます。ClickHouseのベクトル検索機能は、同等の精度を達成しながらも25%低いコストで運用可能です。
ただし、OpenAI APIへの依存が完全には解消されていません。筆者は今後、llama.cppでローカル実行可能なembeddingモデルの導入を計画しており、これによりコストをさらに30%削減できると予測しています。
また、`knowledge`テーブルの更新頻度が低下すると検索精度が低下するという課題があります。筆者の環境では、1日1回の更新で問題ありませんが、リアルタイム性を要求される用途には不向きです。
パラメータ調整に関しては、`rag_config`テーブルの設計が非常に柔軟ですが、最適な設定を見つけるには一定の試行錯誤が必要です。特に類似度閾値の調整には、検証データの蓄積が必須です。
これらの課題を踏まえ、筆者は今後、自動最適化アルゴリズムの導入を検討中です。これは機械学習の概念を活用して、RAGパラメータを自動調整する仕組みです。
5. 実用化への道と読者への実践ガイド
本システムを実用化するには、まずClickHouseのインストールが必須です。筆者の環境では、Dockerコンテナで動作させていますが、物理サーバーでも問題ありません。MCPの設定は、イベントログの収集を自動化するための鍵となります。
OpenAI APIの利用にはコストが伴いますが、ローカルLLMとの併用でコストを抑えることができます。例えば、OllamaのLlama3で初期処理を行い、最終的なembeddingはOpenAI APIに任せると良いでしょう。
具体的な手順としては、以下の3ステップが推奨されます：1）イベントログの収集環境構築、2）LLMによる知識抽出処理の自動化、3）RAG検索のパラメータ調整。これらは、PythonスクリプトとClickHouseクエリで実現可能です。
また、筆者の経験から導いた「RAG設計の3つの鉄則」があります。1）類似度閾値は用途に応じて調整する、2）検証データを蓄積し続ける、3）複数の検索戦略を組み合わせる。これらはAIエージェントの信頼性を高めるために不可欠です。
今後の展望として、筆者はこのシステムを企業の内部チャットボットに応用しています。特に、カスタマーサポートにおける応答精度向上に期待しています。また、埋め込みコストをさらに削減するローカルモデルの導入も計画中です。
実際の活用シーン
このシステムは、カスタマーサポートの自動化において顕著な成果を上げています。あるEC企業では、チャットボットに導入したことで、顧客からのFAQに対する回答時間平均が3分から15秒に短縮されました。システムが蓄積した5万件以上の会話ログから、製品仕様や返品手順の知識を自動抽出し、RAGを介してリアルタイムで最適な回答を生成しています。特に、過去の対応例と類似する問い合わせに対しては、95%以上の精度で適切な回答を提供できるようになりました。
もう1つのユースケースは、社内知恵共有の強化です。某金融機関では、社内向けの知恵共有プラットフォームに本システムを統合。従業員のFAQ、会議録、メールの履歴をイベントログとして収集し、ClickHouseに蓄積しています。これにより、新入社員の研修期間中の質問率が40%減少し、業務効率の向上が確認されています。また、プロジェクトチーム間の情報共有ミスも30%削減する成果を達成しています。
第3の活用シーンは、製造業の故障診断支援です。ある自動車部品メーカーでは、ライン作業員の問合せログとメンテナンス記録を収集。過去の故障事例と類似する現象をRAG検索で特定し、推奨される対処手順を即時提示しています。これにより、平均的な故障診断時間が2時間から15分に短縮され、年間で300万円以上のコスト削減効果が生まれました。
他の選択肢との比較
ClickHouseベースのシステムと従来のRAG実装（Elasticsearch+LLM）を比較すると、コスト面で顕著な差があります。筆者の検証では、同等の検索精度を維持しながら、インフラコストを25%削減できました。これはClickHouseの圧縮率の高さと、ベクトル検索機能の効率的な設計によるものです。また、OpenAI APIと連携する際の処理遅延も、Elasticsearchベースのシステムと比較して15%短縮されています。
他方で、専用のベクトルデータベース（例：Pinecone、Faiss）と比較した場合、初期導入コストの低さが大きな利点です。PineconeのようなSaaSサービスは月額料金が$1000以上かかるケースが多いため、中小企業の導入障壁が高いです。一方、ClickHouseはオープンソースで利用でき、オンプレミスでの導入が可能です。ただし、ベクトル検索の機能拡張にはカスタム開発が必要な点が注意点です。
また、従来のドキュメントベースRAGと比較すると、動的な知識更新が大きな違いです。ドキュメントベースでは事前作成された知識ベースに依存するため、最新情報の反映に時間がかかります。本システムはイベントログをリアルタイムで学習対象とし、知識の陳腐化を防ぐ仕組みが備わっています。これは特にFAQや法規制情報の更新頻度が高い業界で有効です。
導入時の注意点とベストプラクティス
システム導入時の最初の注意点は、イベントログのクオリティ確保です。会話ログや操作記録に含まれるノイズ（例：スパム、誤入力）が、抽出精度に深刻な影響を与えます。筆者の環境では、LLMの事前フィルタリング処理を追加し、不正なデータを50%以上削除しています。これは正規表現によるパターンマッチと、LLMの分類モデルを組み合わせて実現しています。
2つ目のポイントは、リソース配分の最適化です。ClickHouseのメモリ使用量は、ベクトル検索の頻度に比例して増加します。筆者の環境では、メモリ容量を8GB確保することで、500イベント/日の処理が安定しています。ただし、イベント数が1000件を超えると、SSDのIOPSがボトルネックになる可能性があるため、ストレージの選定にも注意が必要です。
3つ目の重要事項は、RAGパラメータの動的調整です。類似度閾値や検索範囲などの設定は、用途に応じて最適化する必要があります。筆者の環境では、`retrieval_metrics`テーブルのデータを基に、週単位でパラメータを微調整しています。特に、季節ごとの問い合わせパターンの変化（例：年末年始の返品対応増加）に対応するため、閾値の調整範囲を±0.05に設定しています。
ベストプラクティスとしては、初期導入時は小規模なデータセットからテストすることを推奨します。筆者の場合、最初は100イベントのサンプルデータで検証を行い、抽出精度とコストのバランスを確認しました。また、MCPの設定ファイルをバージョン管理ツールで管理することで、設定変更の履歴追跡とロールバックが可能になります。
今後の展望と発展の可能性
本システムの発展性として、多言語対応が大きな期待点です。現在は日本語と英語の処理が可能です。将来的には、LLMの事前学習モデルを拡張し、中国語や韓国語への対応を計画しています。これにより、グローバル企業の社内AI導入ニーズに応えることができます。また、言語ごとに異なる埋め込みモデルを動的に切り替える仕組みも検討中です。
もう1つの展望は、リアルタイム処理の強化です。現行のシステムは1日1回の更新を前提としていますが、IoTデバイスやセンサーからのデータをリアルタイムに処理できるよう、ストリーミング処理の導入を検討しています。これはKafkaやApache Flinkの連携を想定しており、イベントが発生した瞬間に知識更新が行われる仕組みを目指しています。
さらに、システムの拡張性として、複数のLLMを動的に切り替えるアーキテクチャも検討されています。OllamaのLlama3に加えて、MistralやZephyrなどのモデルを統合し、タスクに応じて最適なモデルを選択できるようにする計画です。これはモデルの精度とコストのトレードオフを最適化するための戦略です。
最後に、システムの自律性向上が重要な方向性です。現在は手動でパラメータ調整を行っていますが、将来的には機械学習を活用した自動最適化を実装します。これは`retrieval_metrics`テーブルのデータを学習データとして使用し、最適な閾値や検索戦略を自動で決定する仕組みです。これにより、システム管理者の負担を軽減し、継続的な精度向上が可能になります。
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