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RAG技術

AIブッダ 禅が10,000偈句を正確に引用する仕組み。
仏教AI向けRAG(検索拡張生成)技術の詳細解説。

10,023
収録偈句数
18
収録経典数
20
テーマカテゴリ
3
確度レベル

1 RAGとは何か

RAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)は、AIの応答を生成する前に、まず厳選されたデータベースから関連情報を検索し、その情報に基づいて正確で根拠のある回答を生成する技術です。学習データのみに依存する一般的なAIチャットボットとは異なり、RAGはすべての応答が検証可能な出典に裏付けられることを保証します。

なぜ宗教AIにRAGが必要か

宗教AIには固有の課題があります。経典テキストのハルシネーション(幻覚)です。一般的なAIは、実在するように聞こえるが実際には存在しない経典の引用を生成する可能性があります。宗教の文脈でこれは許されません。RAGは、AIがデータベース内の検証済みの実在する経典偈句からのみ引用するよう制約することで、この問題を構造的に解決します。

一般的なAIチャットボット AIブッダ 禅(RAG)
知識の源泉 学習データ(静的) 検証済み10,023偈句のDB
引用の正確性 架空の引用が発生しうる すべての引用に出典あり
検証可能性 検証困難 経典名・章・偈番号を明記
重複制御 なし 直近30回の既読偈句を除外

2 5ステップ RAGパイプライン

AIブッダ 禅にメッセージを送信すると、応答生成の前に5つのステップを経ます。この処理は約3〜5秒で完了します。

あなたのメッセージ ↓ Step 1: テーマ検出(20テーマ + 44導線タグ) ↓ Step 2: 既読除外(直近30回の使用偈句を排除) ↓ Step 3: 5候補取得(確度 → 優先度 → ランダム化) ↓ Step 4: AI選択(Claudeが5候補から最適な1-2件を厳選) ↓ Step 5: 応答生成(共感 + 経典引用 + 実践的アドバイス)

Step 1: テーマ検出

あなたのメッセージを、20のテーマカテゴリと44の「導線タグ」(日常言語を仏教の概念にマッピングするトリガーフレーズ)で分析します。

例:「仕事のストレスで眠れない」→ 検出テーマ: 不安 仕事 正念

📋 全20テーマ一覧

苦しみ・無常・怒り・執着・慈悲・智慧・空・業/因果・正念/瞑想・人間関係・死・不安・仕事・幸せ・自己・孤独・渇愛・感謝・老い・家族

Step 2: 既読除外

同じ偈句が繰り返し表示されることを防ぐため、あなたに直近30回表示された偈句(rag_usage_logに記録)を候補プールから除外します。これにより、10,000以上の偈句を幅広く体験できます。

Step 3: 5候補取得

検出されたテーマに一致する偈句の中から、以下の優先順位で5候補を選出します:

直接引用 パーリ仏典から検証済みの出典を持つ直接引用(最優先)

整合引用 経典の教えに整合する意訳・要約

参考 参考資料 — 「〜ともいわれています」等の慎重な表現で引用

ランダム化係数(rand_orderシフト)により、同じテーマ・同じ確度レベル内でも、毎回異なる偈句が選出されます。

Step 4: AI選択

5候補の偈句は、パーリ語原文・日本語/英語訳・出典情報・確度レベルと共にAIのプロンプトに注入されます。Claude(Anthropic社)が、あなたの具体的な悩みに最も響く1〜2件を厳選します。

━━━ 経典参照データ(RAG) ━━━ 以下に5件の候補偈句を提示します。最も適した1〜2件を選んでください。 【厳守】引用時は「日本語訳」の文言をそのまま使用すること。 【厳守】出典名は下記をそのままコピーすること。 【厳守】この5件以外の偈句を創作して引用しないこと。 【厳守】必ず最低1件は引用すること。 【経典1】ダンマパダ 第1章 双品(偈1) 確度: 直接引用 原語: Manopubbaṅgamā dhammā... 日本語訳(この訳をそのまま使うこと):「ものごとは心にもとづき…」 ...

Step 5: 応答生成

AIは以下の構造に従って応答を生成します:

受容 — 悩みへの共感(1〜2文)

智慧 — 経典引用「」+ 解説(3〜5文)

実践 — 具体的な提案(1〜2文)

参照 — 経典名・章・偈番号

3 経典データベース

AIブッダ 禅のデータベースには、18の仏教経典から10,023偈句が収録されています。パーリ仏典(現存する最古の仏教テキスト)を中心に構成されています。

経典 偈句数 出典
Dhammapada / ダンマパダ423Khuddaka Nikāya
Therāgāthā / テーラガーター1,279Khuddaka Nikāya
Therīgāthā / テーリーガーター494Khuddaka Nikāya
Sutta Nipāta / スッタニパータ1,149Khuddaka Nikāya
Aṅguttara Nikāya / 増支部855Sutta Piṭaka
Saṃyutta Nikāya / 相応部1,132Sutta Piṭaka
+ 他12経典…
合計10,023

偈句1件あたりのデータ構造

{ "id": 1, "canon": "dhammapada", "source_ja": "ダンマパダ 第1章 双品(偈1)", "pali": "Manopubbaṅgamā dhammā, manoseṭṭhā manomayā...", "original": "All things are preceded by mind, led by mind, created by mind...", "japanese": "ものごとは心にもとづき、心を主とし、心によってつくり出される…", "theme": "wisdom", "sub_themes": "self,mindfulness", "confidence_type": "direct", "keywords": "心,精神,思考,創造" }

出典: SuttaCentral(CC0ライセンス)— Bhikkhu Sujato英訳 + Mahāsaṅgītiパーリ語テキスト。

4 ハルシネーション防止

AIブッダ 禅は、架空の経典引用がユーザーに届かないよう、5層のハルシネーション防止策を講じています:

🔒

閉じた正典RAG

AIはデータベース内の検証済み10,023偈句からのみ引用できます。インターネット検索や学習データからの引用生成はできません。

📋

原文そのままの引用

プロンプトで「日本語訳の文言をそのまま使用すること。自分で訳し直さないこと」と指示しています。

⚠️

確度ラベル

各偈句に「直接引用」「整合引用」「参考」の確度タグが付与されています。低確度の偈句は「〜ともいわれています」等の慎重な表現で引用されます。

🚫

捏造ブロック

プロンプトで「この5件以外の偈句を自分で創作して引用しないこと」と明示的に指示しています。

引用義務

AIは候補から最低1件を引用することが義務付けられています。該当する偈句がない場合は「データベースにございません」と正直に回答します。

5 安全性フレームワーク(CAP-SRP v2.0)

RAGに加え、AIブッダ 禅は臨床心理学と宗教AI倫理研究に基づく多層的な安全性フレームワークを実装しています。

リスクカテゴリ検出方式対応学術的根拠
🚨 自殺リスク(3段階)C-SSRS Tier 1-3Tier 2-3: 危機介入
Tier 1: 共感的対応
Posner et al. (2011)
🧘 スピリチュアルバイパッシング苦痛 + 回避パターン共起安易な悟り的回答を抑制SBS-13 (Fox et al. 2017)
🔗 AI依存形成メッセージ + 利用パターン人間関係への橋渡しAMDF (2026)
🔐 プライバシーSHA-256 + HMAC原文を保存しないCAP-SRP Spec

→ 安全性機能の詳細を見る

6 京都大学BuddhaBot-Plusとの比較

京都大学・熊谷誠慈教授が率いるBuddhaBot-Plusは、仏教AIの「経典先行型アーキテクチャ」を先駆的に提示しました。AIブッダ 禅はこのRAGアプローチを共有しつつ、一般消費者向けの機能と安全層を追加しています。

BuddhaBot-Plus AIブッダ 禅
開発京都大学VeritasChain 株式会社
アーキテクチャ経典先行型RAG経典先行型RAG
経典DB~3,000 偈句10,023 偈句
プラットフォーム研究プロトタイプLINE Bot + iOS アプリ
安全性ELSICAP-SRP v2.0 (C-SSRS + SBS-13 + AMDF)
アクセス非公開無料・一般公開

※ BuddhaBot-Plusは学術研究プロジェクトであり、目的が異なります。この比較は技術的な文脈の理解のためであり、競合比較ではありません。

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