大規模言語モデル（LLM）でRAG（検索拡張生成）の精度が上がらない、あるいは長文のドキュメントをどう扱えばよいか分からない、といった課題はありませんか。その解決の鍵を握るのが
「チャンク（Chunk）」という概念です。テキストを適切なサイズの塊に分割するこの技術は、LLMの性能を最大限に引き出すために不可欠です。
この記事では、LLMにおけるチャンクの基本的な役割から、RAGの精度を飛躍的に高めるための主要なチャンキング手法、そして最適な手法を選ぶためのポイントまでを網羅的に解説します。自社のAI開発や活用で直面する課題を解決し、LLMのポテンシャルを最大限に活用するための具体的なヒントが得られるでしょう。より実践的なAI活用ノウハウに興味がある方は、弊社の
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LLMにおけるチャンクとは？
LLMにおけるチャンクとは、モデルが一度に効率よく処理できるように、長文のテキストデータを分割した小さな情報の塊（かたまり）を指します。 膨大な情報を扱うLLMにとって、この「分割」というプロセスが性能を左右する重要な要素です。まずは、チャンクの基本的な概念と役割から見ていきましょう。
大規模言語モデルが一度に処理するデータの単位
チャンクは、LLMが情報を処理する際の「実用的な単位」として機能します。例えば、数万文字におよぶ社内規定をそのままLLMに入力しても、一度にすべての文脈を正確に理解するのは困難です。そこで、テキストを意味のある段落やセクションごとにチャンク化することで、LLMは各部分の内容を把握しやすくなります。
このプロセスは、私たちが長い本を読むときに章や節に区切って理解を進める感覚に似ています。データを適切なチャンクに分割することで、LLMは計算リソースを効率的に使いながら、高速かつ正確にデータを処理できるのです。 次に、このチャンクが特に重要となるRAGについて解説します。
RAG（検索拡張生成）におけるチャンクの役割
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの知識を外部の最新情報で補強し、回答の精度を高める技術です。 このRAGにおいて、チャンクは検索対象となる情報の基本単位として極めて重要な役割を果たします。
RAGのプロセスでは、ユーザーの質問に関連する情報をデータベースから検索し、その情報を基にLLMが回答を生成します。このとき、データベースに格納されているのが、あらかじめチャンク化されたテキストデータです。チャンクの質が検索精度、ひいては最終的な回答の品質に直結するため、RAGシステム構築においてチャンキングは最重要工程の一つと言えるでしょう。
トークンとの関係性
チャンクとしばしば関連付けられる用語に「トークン」があります。トークンは、LLMがテキストを数値データとして処理するための最小単位であり、日本語の場合は1文字から数文字が一つのトークンに対応します。（出典：What are tokens and how to count them?）
両者の関係は、トークンが集まってチャンクを形成すると考えると分かりやすいでしょう。トークンがモデル内部の処理単位であるのに対し、チャンクは開発者が「どのくらいの情報量で区切るか」を戦略的に設計する、より大きな意味的・実用的な単位です。適切なチャンク設計が、トークンレベルでの処理効率と精度を最大化する鍵となります。
https://media.a-x.inc/llm-tokens
なぜLLMでチャンク化（チャンキング）が必要なのか
LLMでチャンキングが必要な主な理由は、モデルが持つ「コンテキストウィンドウ」の物理的な制限に対応し、処理速度と計算コストを最適化するためです。 これにより、大規模な文書であっても効率的かつ正確に扱うことが可能になります。具体的に、なぜチャンキングが不可欠なのか、その2つの主要な理由を掘り下げていきましょう。
コンテキストウィンドウの制限への対応
コンテキストウィンドウとは、LLMが一度に処理できる情報の最大量（トークン数）を指します。 例えば、GPT-5やGemini 2.5 Proのような最新モデルでも、このウィンドウサイズには上限があります。（出典：Gemini API Models） 数百ページに及ぶような長大なドキュメントは、この制限をはるかに超えてしまいます。
チャンキングは、この制限を回避するための基本的な戦略です。 ドキュメントをコンテキストウィンドウに収まるサイズのチャンクに分割することで、LLMは情報を「忘れる」ことなく、どの部分からでも必要な情報を参照できるようになります。この仕組みがなければ、長文の要約や分析といったタスクは実現不可能です。
処理速度と計算コストの最適化
仮に無限のコンテキストウィンドウを持つモデルがあったとしても、チャンキングは依然として重要です。なぜなら、一度に処理する情報量が多ければ多いほど、応答速度は遅くなり、計算にかかるコストも増大するからです。
特にRAGシステムでは、ユーザーの質問に対して関連性の高い情報だけを迅速に検索することが求められます。全文検索を行うのではなく、的を絞った小さなチャンクを検索対象とすることで、システムは高速に応答できます。また、APIベースでLLMを利用する場合、処理するトークン数に応じて料金が発生するため、不要な情報を削ぎ落として効率的なチャンクを作ることは、コスト削減に直結するのです。
https://media.a-x.inc/llm-context-windowチャンキングがLLMの性能に与える効果
適切なチャンキングは、LLMの性能、特にRAGシステムの検索精度を大幅に向上させ、ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）を抑制するという直接的な効果をもたらします。 情報を意味のある単位で整理することで、LLMはより正確で信頼性の高い回答を生成できるようになります。
検索精度の向上とハルシネーションの抑制
RAGシステムにおいて、検索精度はチャンクの質に大きく依存します。ユーザーの質問に対し、関連性の高い情報が過不足なく含まれたチャンクを検索できれば、LLMはその情報を基に的確な回答を生成できます。逆に、チャンクの分割方法が不適切だと、関連情報が複数のチャンクに分断されたり、一つのチャンクに無関係な情報が多く含まれたりしてしまい、検索ノイズが増加します。
質の高いチャンキングは、こうしたノイズを減らし、検索のヒット率を高めます。これにより、LLMが参照する情報の質が向上し、結果として事実に基づかないハルシネーションの発生を大幅に抑制できるのです。
長文ドキュメントの正確な情報抽出
契約書や研究論文といった長文ドキュメントから特定の情報を正確に抽出するタスクにおいても、チャンキングは極めて有効です。情報を意味的なまとまりで分割・整理することで、LLMは文書全体の構造を維持したまま、細部の情報を効率的に見つけ出せます。
このようなAIによる高精度な情報処理は、ビジネスの現場で大きな成果を生み出します。例えば、AI活用を支援するAX CAMPの研修を導入した企業では、以下のような業務効率化が実現されています。（出典：AI（人工知能）の活用事例30選｜業界別に成果を出す業務を解説）
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これらの成果の背景には、本記事で解説しているチャンキングのような、情報を適切に処理するための基盤技術が貢献しています。
https://media.a-x.inc/llm-accuracy
RAGにおける主要なチャンキング手法6選
RAGの精度を最大化するためには、文書の特性や目的に応じて最適なチャンキング手法を選択することが重要です。 単純な文字数での分割から、文章の意味を理解して分割する高度な手法まで、様々なアプローチが存在します。ここでは、代表的な6つのチャンキング手法を紹介します。
1. 固定サイズチャンキング
あらかじめ決められた文字数やトークン数でテキストを機械的に分割する、最もシンプルな手法です。 実装が簡単で高速ですが、文の途中など意味の区切りを無視して分割するため、文脈が失われやすい欠点があります。 まず試してみる手法として有効ですが、高い精度が求められる場合には他の手法との組み合わせが必要です。
2. 再帰的文字分割チャンキング
優先順位の高い区切り文字（例：「\n\n」（段落）→「\n」（改行）→「。」（句点））を順番に試しながら、指定したチャンクサイズに収まるように再帰的に分割していく手法です。 固定サイズチャンキングよりも文章の構造や意味的なまとまりを維持しやすくなります。LangChainなどのフレームワークで標準的に利用されており、多くのケースでバランスの取れた結果が期待できます。
3. セマンティックチャンキング（意味的分割）
テキストの意味的な類似性に基づいて分割する高度な手法です。 文章をベクトル表現に変換し、意味が大きく変わる箇所を境界として検出します。これにより、各チャンクが一貫性のある情報を保持するため、非常に精度の高い検索が可能になります。ただし、分割プロセス自体に計算コストがかかる点がデメリットです。
4. 文書構造ベースのチャンキング
Markdownの見出し（#）、HTMLタグ、JSONのキーといった、文書が持つ構造的な情報を利用して分割する手法です。マニュアルやAPIドキュメントなど、明確な階層構造を持つ文書に対して非常に有効で、情報の分断を防ぎます。 一方で、構造を持たないプレーンテキストには適用できません。
5. エージェント型チャンキング
LLMエージェント自身に文書の内容を解釈させ、最適な分割方法を判断させる最先端の手法です。 例えば、「この文書をQ&A形式で利用するために、質問と回答のペアになるようにチャンクを作成して」といった指示が考えられます。非常に柔軟性が高い一方で、期待通りの結果を得るためのプロンプト設計や制御が難しいという課題があります。
6. チャンクのオーバーラップ
これは独立した分割手法ではなく、他の手法と組み合わせて使うテクニックです。隣り合うチャンクの間に、数十文字程度の重なり（オーバーラップ）を持たせます。 チャンクの境界で重要な情報が分断されるのを防ぎ、文脈の連続性を担保する効果があります。検索の取りこぼしを減らすのに有効ですが、全体のデータ量が少し増加する点には注意が必要です。
https://media.a-x.inc/llm-rag-impl https://media.a-x.inc/llm-frameworkチャンキング手法の選び方と使い分け
最適なチャンキング手法は一つではなく、扱うドキュメントの種類、達成したいタスク、そして許容できるコストや複雑性のバランスによって決定されます。それぞれの特性を理解し、プロジェクトの要件に合わせて戦略的に使い分けることが成功の鍵です。
例えば、社内規定のような構造化された文書から情報を検索する場合は「文書構造ベース」が第一候補となります。一方で、様々なフォーマットのブログ記事を扱うなら、汎用性の高い「再帰的文字分割」が適しているでしょう。最高の検索精度を追求するなら「セマンティックチャンキング」が強力ですが、その分の計算コストを許容する必要があります。
以下に、主要な手法の使い分けの目安をまとめました。
| チャンキング手法 | 適したドキュメント | メリット | デメリット |
|---|---|---|---|
| 固定サイズ | プレーンテキスト、速度優先の場面 | 実装が容易で高速 | 文脈が分断されやすい |
| 再帰的文字分割 | ブログ記事、一般的な文書全般 | 意味のまとまりを維持しやすい | 完璧な意味的分割はできない |
| セマンティック | Q&Aデータ、高精度な検索が求められる場面 | 検索精度が非常に高い | 計算コストが高い |
| 文書構造ベース | マニュアル、APIドキュメント、HTML/Markdown | 論理的で正確な分割が可能 | 構造化されていない文書には不向き |
実際には、これらの手法を単独で使うだけでなく、複数の手法を組み合わせるアプローチも有効です。例えば、まず文書構造ベースで大まかに分割し、その後で各セクションを再帰的文字分割でさらに細かくするといったハイブリッドな戦略が考えられます。
https://media.a-x.inc/llm-how-to-use最適なチャンクサイズを決定するポイント
チャンクサイズはRAGの性能を左右する重要なパラメータであり、その最適値は埋め込みモデルの特性と、検索対象となる情報の粒度を考慮して決定する必要があります。小さすぎても大きすぎても検索精度は低下するため、慎重な調整が求められます。
チャンクが小さすぎると、文脈が断片化しすぎてしまい、そのチャンクが何について述べているのかを埋め込みモデルが正確に捉えきれなくなります。結果として、関連するはずの質問とマッチングされにくくなる可能性があります。
一方で、チャンクが大きすぎると、一つのチャンク内に複数のトピックが混在してしまいます。これにより、チャンク全体のベクトル表現が「薄まって」しまい、特定の具体的な質問に対する検索精度が低下する原因となります。また、LLMに渡す情報にノイズが多く含まれることにもなります。
最適なサイズを見つけるためには、対象ドキュメントで想定される質問の答えが、典型的にはどのくらいの長さで完結するかを分析することが一つの指針となります。 例えば、一文で答えられる質問が多いなら小さめのチャンク、複数の段落にまたがる説明が必要なら大きめのチャンクが適している可能性があります。最終的には、いくつかのサイズ候補で実際に検索精度を評価し、最も性能の良いサイズを選択するという実験的なアプローチが不可欠です。
https://media.a-x.inc/llm-evaluationチャンク化における注意点と回避策
チャンキングを実践する上で最大の注意点は、テキストを分割する際に、本来の文脈や意味的なつながりを意図せず破壊してしまうリスクです。この問題を回避するためには、分割の境界を慎重に管理する必要があります。
最もよくある失敗は、重要な文や段落がチャンクの境界で分断されてしまうことです。これにより、本来であれば一つのまとまりとして解釈されるべき情報が別々のチャンクに格納され、検索時に片方しかヒットしない、あるいはどちらもヒットしないといった事態を引き起こします。
この問題に対する効果的な回避策は主に2つあります。
- チャンクのオーバーラップを活用する: 前述の通り、隣接するチャンク間で内容を一部重複させることで、境界での情報分断リスクを低減できます。 たとえ文が分断されても、次のチャンクの冒頭で情報が補完されるため、文脈の連続性が保たれます。
- 文や段落の境界を尊重する: 再帰的文字分割のように、句読点や改行といった文章の自然な区切りを優先的に分割点として利用する手法が有効です。 これにより、機械的な文字数だけで分割するよりも、意味的なまとまりが維持されやすくなります。
これらの対策を講じることで、チャンキングによるデメリットを最小限に抑え、RAGシステムの堅牢性を高めることができます。
https://media.a-x.inc/llm-limits
日本語テキストのチャンキング特有の課題
日本語のテキストをチャンキングする際には、英語など多くの言語と異なり、単語間に明確なスペース（分かち書き）がないという特有の課題に直面します。この言語的特性が、分割の精度に大きく影響します。
英語の場合、スペースで区切ることで容易に単語単位の処理ができますが、日本語ではどこが単語の区切りなのかを自明に判断できません。そのため、単純な文字数で分割すると、単語の途中で切れてしまい、意味が全く通じなくなるリスクが英語よりも高くなります。
この課題に対応するためには、以下のような日本語の特性を考慮したアプローチが必要です。
- 句読点を分割の基準にする: 日本語の文章構造において、句点「。」や読点「、」は意味の区切りを示す重要なマーカーです。これらを優先的な分割点とすることで、文脈の分断をある程度防げます。
- 形態素解析を活用する: 形態素解析エンジン（例: MeCab, Sudachi）を用いて、文章を意味を持つ最小単位（形態素）に分解し、単語の境界を識別する方法です。 これにより、単語の途中で分割されるのを防ぎ、より精度の高いチャンキングが可能になります。
これらの工夫により、日本語特有の難しさを乗り越え、効果的なチャンキングを実現することができます。
https://media.a-x.inc/llm-japanLLMのコンテキストウィンドウ拡大とチャンキングの未来
近年、LLMのコンテキストウィンドウは急速に拡大しており、GoogleのGemini 2.5 Proは最大100万トークンという膨大な情報を一度に扱えるようになっています。（出典：Gemini API Models）この進化を受け、「もはやチャンキングは不要になるのでは」という声も聞かれますが、結論から言えば、今後もチャンキング技術の重要性は変わらないと考えられます。
大容量コンテキスト時代でもチャンキングは必要か
たとえコンテキストウィンドウが拡大しても、チャンキングが必要であり続ける理由は主に2つあります。第一に、コストとレイテンシ（応答時間）の問題です。数百万トークンのコンテキストを毎回フルに利用するのは、APIコストの観点からも、ユーザー体験を左右する応答速度の観点からも非現実的です。RAGを用いて関連性の高いチャンクのみを抽出・入力するアプローチは、引き続き効率的なソリューションであり続けます。
第二に、「大海の一滴（Needle-in-a-Haystack）」問題です。非常に長いコンテキストの中に埋もれた特定の情報を見つけ出す精度は、まだ完璧ではありません。コンテキストが長くなるほど、モデルが重要な情報を見落とす可能性も指摘されています。適切にチャンク化し、ノイズの少ない情報を与えることは、今後もLLMの性能を引き出す上で有効な戦略です。
より高度化するチャンキング技術の動向
コンテキストウィンドウの拡大に伴い、チャンキング技術もまた、より高度で洗練されたものへと進化していくでしょう。例えば、以下のような動向が注目されています。
- 階層的チャンキング: 文書をまず大きなセクション（章）に分割し、次に小さな段落、さらに文へと階層的にチャンクを作成する手法です。 検索時には、まず大まかなセクションを特定し、その中をさらに詳しく検索することで、効率と精度の両立を目指します。
- 動的チャンキング: ユーザーの質問の性質に応じて、その場で最適なチャンクサイズや分割方法を動的に決定するアプローチです。 簡単な質問には小さなチャンクを、複雑な質問にはより広い文脈を含む大きなチャンクを提供するなど、柔軟な対応が可能になります。
これらの先進的な技術は、LLMの能力を最大限に活用し、さらに高度な情報検索や分析を実現する未来を切り拓いていくと考えられます。
https://media.a-x.inc/llm-context-window
チャンキングを実践できる主要ライブラリ・ツール
LLMアプリケーション開発において、「LangChain」や「LlamaIndex」といったフレームワークを利用することで、本記事で紹介したような高度なチャンキング手法を比較的容易に実装できます。これらのライブラリは、テキスト分割のための豊富な機能を提供しており、開発プロセスを大幅に効率化します。
LangChainのText Splitters
LangChainは、LLM開発のための多機能なフレームワークであり、その中に「Text Splitters」というテキスト分割に特化したモジュール群が含まれています。 これを利用することで、数行のコードで様々なチャンキング戦略を試すことができます。
代表的なものに「RecursiveCharacterTextSplitter」があり、これは前述の「再帰的文字分割チャンキング」を実装したものです。 チャンクサイズやオーバーラップ、区切り文字のリストなどをパラメータとして指定するだけで、柔軟なテキスト分割が可能です。その他にも、Markdown構造に基づいて分割する「MarkdownTextSplitter」など、多様なスプリッターが用意されています。
LlamaIndexのNode Parser
LlamaIndexは、特にRAGシステムの構築に強みを持つフレームワークです。LlamaIndexでは、チャンクのことを「Node（ノード）」と呼び、ドキュメントをノードに分割するための「Node Parser」という機能を提供しています。
「SimpleNodeParser」を使えば、基本的な固定サイズチャンキングやオーバーラップ付きのチャンキングを簡単に行えます。 さらに、「MarkdownNodeParser」や「HTMLNodeParser」のように、特定のファイル形式の構造を解析して意味のある単位でノードを作成するパーサーも充実しています。 LangChainのText SplitterをLlamaIndex内で利用することも可能で、両者のエコシステムを組み合わせた開発も行えます。
https://media.a-x.inc/llm-library https://media.a-x.inc/llm-toolsLLM開発・活用を加速させるならAX CAMP
LLMの性能を最大限に引き出すチャンキング技術は、RAGシステム開発において避けては通れない重要な要素です。しかし、本記事で解説したように、その手法は多岐にわたり、最適な選択を行うには専門的な知識と試行錯誤が求められます。もし、自社でのLLM開発やAI活用をよりスピーディかつ確実に進めたいとお考えなら、実践型の法人向けAI研修「AX CAMP」が強力なサポートとなります。
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まとめ：LLMの精度を高める「LLM チャンク」設計のポイント
本記事では、LLM、特にRAGシステムの性能を最大化するための「チャンク」について、その基本から具体的な手法、注意点までを解説しました。適切なチャンキングは、AI開発の成果を左右する重要な鍵となります。
以下に、本記事の要点をまとめます。
- チャンクの重要性: LLMのコンテキストウィンドウ制限に対応し、処理効率と検索精度を高めるために不可欠な技術です。
- 主要な手法: 固定サイズ、再帰的分割、セマンティック分割など多様な手法があり、文書の特性や目的に応じて使い分ける必要があります。
- サイズ決定の鍵: チャンクサイズは、情報の粒度と埋め込みモデルの特性を考慮して、実験的に最適化することが求められます。
- 注意点と対策: 文脈の分断を防ぐため、オーバーラップの活用や文の境界を尊重するアプローチが有効です。
これらのポイントを押さえ、戦略的にチャンキングを設計することで、LLMのポテンシャルを最大限に引き出すことができます。しかし、こうした専門的な技術を自社だけで実装し、ビジネス成果に繋げるには多くのハードルが存在します。
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