VB Pulseの調査で、2026年1〜3月にかけて企業のRAG（生成AI検索）の方針が「新規の検索レイヤー追加」から「既存の最適化・再構築」へ移ったことが分かりました。調査は従業員100人以上の組織を対象に、毎月45〜58人の有資格回答を集計したものです。
ハイブリッド検索の採用意向は四半期で10.3%から33.3%に増えました。
一方で、3月時点で本番RAGシステムを持たない回答者は22%に上昇し、1月の8.6%から拡大しました。
多くの企業は、密ベクトル検索に加え、疎なキーワード検索やリランキング層を組み合わせるハイブリッド方式を「企業エージェントの運用に必要な精度とアクセス制御」として位置づけています。
その結果、単独型のベクトルDBの採用は四半期を通じて縮小し、Weaviate、Milvus、Pinecone、Qdrantはいずれも採用シェアを落としました。
一方で、カスタムスタックは35.6%まで伸び、複数コンポーネントの組み合わせによる運用負荷が限界を迎えたことが背景とされています。
HyperFRAME ResearchのSteven Dickens氏は、ベクトルストアやグラフDB、リレーショナル基盤を別々に管理する「断片化疲れ」がDevOpsの負担になると述べました。
さらに、評価では1月に「応答の正しさ」が優勢でしたが、3月には応答の正しさ、検索精度、回答の関連性が同水準に並びました。
市場では「RAGは死んだ」という長文コンテキストやエージェントメモリ依存の見方が弱まり、年末までに大規模導入を見込まない比率が3.4%から15.6%へ増えました。
調査は、RAGの再構築がスケールのための必須コストになっていると結論づけています。
参照元：2026/04/30 「The retrieval rebuild: Why hybrid retrieval intent tripled as enterprise RAG programs hit the scale wall」 https://venturebeat.com/data/the-retrieval-rebuild-why-hybrid-retrieval-intent-tripled-as-enterprise-rag-programs-hit-the-scale-wall
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