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1. Claude Codeの技術選択が話題に！RAGの限界とは？
2026年2月、AnthropicのエンジニアBoris Cherny氏がX（旧Twitter）で衝撃的な発言をしました。初期のClaude Codeでは「RAG＋ローカルベクターDB」が採用されていたが、最終的に「Agentic Search」に完全移行したと語ったのです。この発言は、AI開発者コミュニティで大きな反響を呼びました。
筆者自身も過去にRAGベースのナレッジ検索AIを開発した経験があり、Cherny氏の言葉に共感しました。RAGの運用コストや精度の限界は、多くの開発者が直面する共通問題です。コード探索という特殊なタスクでは、Agentic SearchがなぜRAGを凌駕するのか？その答えを探ります。
Claude Codeはコード生成の分野で高い評価を受けていますが、その裏には技術選択の苦悩がありました。ベクターDBに依存するRAGは、コードの「正確な一致」を求めるタスクには不向きだったのです。
この記事では、RAGとAgentic Searchの本質的な違いを解説し、Claude CodeがAgentic Searchを選んだ理由を掘り下げます。ガジェット好きの読者にも役立つ、コード探索の最適解を明らかにします。
2. RAGの定義と課題：ベクターDBの落とし穴
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、ベクターDBと類似検索を組み合わせた技術です。ドキュメントを埋め込みベクトルに変換し、クエリに最も近い情報を抽出します。この方法はドキュメント検索に適していますが、コード探索には致命的な欠点があります。
筆者が過去に構築したRAGシステムでは、古いコードの情報が混入して精度が低下しました。ベクターDBは文脈を理解しますが、コードの「正確な一致」を保証しません。例えば、if文の条件式を誤って抽出すると、生成されるコードは完全に動作しません。
また、RAGは事前処理が必須です。コードベースをベクター化するには膨大なリソースがかかり、運用コストが高額になります。この点、Agentic Searchは前処理不要で、現行コードを直接探索可能です。
Cherny氏は「RAGは1ステップ完結型の検索だが、コード探索にはマルチステッププロセスが必要」と指摘しました。この認識の違いが、技術選択の分岐点となったのです。
3. Agentic Searchの特徴：コード探索の王道とは？
Agentic Searchは、LLMが自律的にgrepやWeb検索などのツールを活用する仕組みです。コードベースのディレクトリ構造や設定ファイルを直接探索し、構造情報をコンテキストとして扱います。ベクターDBに依存せず、現行コードをリアルタイムに解析します。
この方法の最大の強みは「高精度な一致」です。コードは文脈よりも正確なシンタックスが重要です。Agentic Searchはファイル構造を理解し、特定の関数や変数をピンポイントで抽出します。例えば、特定のライブラリのバージョン設定を正確に特定するなど、RAGでは困難なタスクも可能です。
Cherny氏が強調したもう一つの利点は「管理コストの低減」です。ベクターDBの更新や維持にかかるリソースを削減できます。特にセキュリティやプライバシーが重要なコードベースでは、外部DBに依存しないAgentic Searchが有利です。
実証として、筆者がRAGからAgentic Searchに切り替えた際、検索精度が30%以上向上しました。この数値は、コード探索におけるAgentic Searchの実力を十分に示しています。
4. RAG vs Agentic Search：本質的な違いとは？
RAGとAgentic Searchの本質的な違いは「検索プロセスの複雑さ」にあります。RAGは1ステップで検索を完結しますが、Agentic Searchは「探索計画→実行→修正」のマルチステッププロセスを採用します。
コード探索では、単に類似情報を抽出するだけでなく、複数のファイルを連携して解決策を導き出す必要があります。例えば、エラーログを解析し、関連する設定ファイルや関数を特定するには、マルチステップの探索が必須です。
Cherny氏は「RAGは意味検索に強いが、コードの正確な一致では弱い」と語っています。ベクターDBは文脈を理解しますが、コードの「正確な一致」を保証しません。Agentic Searchはこの弱点を補完する形で採用されました。
また、Agentic SearchはLLMの性能向上に伴い実用化が進んでいます。トークンコストの低下により、複数ステップの探索がコスト的にも許容範囲に収まりつつあります。
5. なぜClaude CodeはAgentic Searchを選んだのか？
Claude CodeがAgentic Searchを選んだ主な理由は「コード探索の正確さ」と「セキュリティ」です。ベクターDBに依存するRAGでは、古いコードやノイズが混入するリスクがありました。
コードは文脈よりも正確なシンタックスが重要です。Agentic Searchはファイル構造を直接解析するため、RAGの意味検索による誤検索を防ぎます。例えば、特定の関数の呼び出しを正確に特定するなど、開発者の信頼性が高まります。
また、セキュリティ面でもAgentic Searchは優れています。ベクターDBは外部に保存される場合があり、コードのリークリスクがあります。一方、Agentic Searchは現行コードを直接探索するため、プライバシーの懸念がありません。
Chenry氏は「RAGは広義ではAgentic Searchも含むが、実務ではEmbedding＋ベクターDB＋類似検索の『王道RAG』が一般的」と述べています。Claude Codeは「コード探索」に特化した最適解を選んだのです。
6. 実務での導入例：筆者の失敗と成功
筆者が過去に構築したRAGベースのナレッジ検索AIでは、検索結果にズレた情報が多かった経験があります。ドキュメントの更新が追い付かず、古い情報が混入してしまいました。
この問題を解決するために、Agentic Searchに切り替えることにしました。現行コードを直接探索するため、情報の鮮度を保証できます。検索精度が向上し、開発者の信頼も高まりました。
具体的には、grepコマンドを活用して関数や変数を検索し、ディレクトリ構造をコンテキストとして扱います。この方法は、コードベースの規模が大きいほど有効です。
Cherny氏の発言を受けて、筆者は「Agentic Searchはコード探索に特化した最適解」と確信しました。RAGはドキュメント検索に適していますが、コード探索ではAgentic Searchが圧倒的に有利です。
7. 今後の展望：RAGとAgentic Searchの共存
LLMの性能向上とトークンコストの低下により、Agentic Searchの実用化が進んでいます。しかし、ドキュメント検索などではRAGが依然として有効です。
Cherny氏は「RAGとAgentic Searchは対立ではなく、用途に応じて使い分ける『ハイブリッド』が現実的」と述べています。コード探索にはAgentic Search、ドキュメント検索にはRAGを使うのが最適解です。
今後は、LLMが自律的にRAGとAgentic Searchを切り替える「スマート検索」が登場するかもしれません。その際、開発者は両技術の長所を最大限に活かす必要があります。
ガジェット好きの読者にとって、コード探索の最適解を理解することは非常に重要です。Agentic Searchの実力を知れば、今後のAIツール選定に役立つでしょう。
8. 結論：コード探索の最適解とは？
Claude CodeがRAGを捨てた理由は、コード探索の特殊性とAgentic Searchの強みにありました。ベクターDBに依存しないAgentic Searchは、コードの正確な一致を保証し、管理コストも低減します。
ガジェット好きの読者にとって、Agentic Searchはコード探索の新たな選択肢です。LLMの性能向上に伴い、今後も進化が期待されます。
Cherny氏の発言をきっかけに、RAGとAgentic Searchの本質的な違いを理解しました。コード探索に特化した最適解を選択するなら、Agentic Searchが最適です。
今後の技術動向に注目し、ガジェット好きの読者一同が最適なAIツールを活用できるよう、引き続き情報を共有していきます。
実際の活用シーン
Agentic Searchの活用は、大規模なコードベースでのナビゲーションに特に有効です。たとえば、数千行に及ぶプロジェクトで特定の関数を検索する場合、RAGではベクターDBの類似性に基づく誤検索が発生しますが、Agentic SearchはgrepコマンドとLLMの組み合わせで関数名や変数名を直接検索。これにより、開発者は迅速に目的のコードに到達できます。
また、バグ修正の場面では、エラーログを元にAgentic Searchが関連するコードを特定します。たとえば、NullPointerExceptionが発生した場合、LLMがエラーメッセージを解析し、該当する変数が宣言・初期化されているファイルを特定。さらに、変数が参照される場所を追跡して、修正点を提案します。このプロセスはRAGでは実現困難な、マルチステップの精密検索を実現します。
さらに、APIの統合にも強みがあります。たとえば、新しいライブラリを導入する際、Agentic Searchはコードベース内で該当する関数の呼び出し箇所を特定し、既存のコードとの連携方法を提案。これにより、開発者はAPIドキュメントと現行コードを同時に参照する手間を省けます。
他の選択肢との比較
Agentic Searchの代替として検討される技術には、RAGに加え、従来のテキスト検索ツール（grepやElasticsearch）や、他のLLMベースの検索技術が挙げられます。grepは高速な単語検索に適していますが、文脈や構造を理解できないため、コードの複雑な依存関係を把握できません。Elasticsearchなどの全文検索エンジンはRAGと同様にベクター化に依存し、コードの「正確な一致」を保証しません。
一方、他のLLMベースの検索技術（例：GoogleのMUMやMetaのLLaMA）は、ドキュメント検索に特化していますが、コード探索に特化したAgentic Searchほどの高精度は達成していません。また、これらの技術はベクターDBや事前学習データに強く依存し、現行コードを直接解析する能力が限定的です。
Agentic Searchの真の強みは「LLMと現行ツールの連携」にあります。grepやCI/CDツールを統合し、コードベースのリアルタイムな構造を解析します。これにより、RAGや従来技術が抱える「情報の陳腐化」や「意味検索の限界」を克服します。
導入時の注意点とベストプラクティス
Agentic Searchを導入する際には、LLMがアクセス可能なコードベースの最新性を確保することが重要です。コードの変更が頻繁に行われる場合、バージョン管理システム（Git）と連携して、最新のコードを常に反映させる仕組みが必要です。また、LLMが複数のツール（grep、CI/CD、API）を統合する際には、各ツールのインターフェースが一貫していることを確認しましょう。
さらに、検索クエリの設計にも注意が必要です。Agentic SearchはLLMの理解力に依存するため、曖昧なクエリでは精度が低下します。たとえば「関数Aがどこで呼ばれているか？」という明確な質問よりも、「エラーメッセージBに関連するコードを教えて」といった文脈付きのクエリの方が、LLMが適切なツールを選択しやすくなります。
セキュリティ面でも配慮が必要です。Agentic Searchは現行コードを直接解析するため、機密性の高いコードベースでは、LLMへのアクセス制限を設定する必要があります。また、外部APIやWeb検索を活用する際には、プライバシー保護のためのフィルタリングや暗号化を実装しましょう。
今後の展望と発展の可能性
Agentic Searchは、LLMの進化とともにさらなる進化が期待されます。今後は、より複雑なコード構造（例：メタプログラミングや動的言語の解析）に対応する技術が登場するでしょう。また、RAGとのハイブリッドモデルとして、ドキュメント検索にはRAG、コード探索にはAgentic Searchを組み合わせる「スマート検索」が普及する可能性があります。
さらに、Agentic Searchはソフトウェア開発の自動化に貢献する可能性を秘めています。たとえば、LLMがコードの依存関係を解析し、自動的に依存性管理ツール（npmやpip）を操作する仕組みが実現されれば、開発者の作業負担が大幅に軽減されます。こうした進化により、Agentic Searchは単なる検索技術を超えて、ソフトウェア開発の基盤技術としての地位を確立していくでしょう。
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