長い文章を書かせると、前半は正確なのに後半で言い切ってしまうことがあります。最初に1回だけ資料を検索する形では、書いている途中で必要になった情報を取りに行けません。Learn Prompting が紹介する FLARE は、書きながら必要になった箇所だけ検索を挟む方式です。ここでは、その流れを手元で回せる形に分けます。
ステップ1：長文の課題を選ぶ
FLARE が効くのは、書いている途中で新しい情報が要る課題です。Learn Prompting は、短い答えなら最初の1回の検索で足りるが、長い文章では途中で知識が不足すると説明しています。手元の作業で言えば、複数の資料をまたぐ報告書や、時系列をたどる説明が該当します。1段落で終わる質問は、この方式の対象外です。
ステップ2：次の1文を仮に書かせる
検索の前に、続きの1文を仮に書かせます。Learn Prompting の説明では、まず次の文を生成し、その文を手がかりに不足を探します。仮の文なので、断定させず「書いてみてください」と依頼します。この段の出力は、後で書き直す前提の下書きになります。
ステップ3：確信度の低い箇所を特定する
仮の文のどこが怪しいかを見つけます。Learn Prompting は、生成した語の確信度を見て低い箇所を拾う方法と、確信度の低い語を伏せ字にして検索の問いを作る方法の2つを紹介しています。手元の対話環境では、伏せ字の方法が再現しやすいです。「この文のうち、根拠を言えない語を〔 〕に置き換えてください」と依頼します。
ステップ4：その箇所だけ検索して材料を取る
伏せ字の部分を、質問の形にして検索します。Learn Prompting は、伏せ字を残したままの検索語と、自然文の質問に直した検索語の両方を示しています。社内文書を対象にするなら、検索の仕組みはRAGの頁の構成がそのまま使えます。取ってきた材料は、根拠の位置が分かる形で貼ります。
ステップ5：文を書き直して繰り返す
材料を渡して、同じ1文を書き直させます。Learn Prompting は、この書き直しを文章が終わるまで繰り返す流れを示しています。手元で回すときは、3〜5文ごとに区切って同じ手順を繰り返すと、どこで材料が足りなくなったかを追えます。書き直した文が資料の記述から離れていないかは、グラウンディングの頁の確認手順で点検します。
FAQ
Q. 普通の RAG と何が違いますか？
A. 検索の回数と時点です。普通の RAG は生成の前に1回検索しますが、FLARE は生成の途中で、必要になった箇所だけ追加の検索を挟みます（Learn Prompting の整理による）。
Q. 対話型のツールだけでも試せますか？
A. 手順を分ければ試せます。仮の1文を書かせ、伏せ字を作らせ、その部分だけ自分で検索して貼り、書き直させる、という往復になります。自動化は別途の作り込みが要ります。
あわせて使いたいツール
本記事の手順を実際に回すときに、候補になるツールを挙げます。いずれも無料から試せる範囲があり、料金や機能は各サービスの公式情報で確認してください。
関連ガイド
同じ時期に公開した実務ガイドと、手順の前提になる用語ページです。コピーして使える依頼文が欲しいときは、プロンプト集も参照してください。
- 情報源の信頼度で重み付けする：RA-RAG の5ステップ
- 例示を能動的に選ぶ：Vote-K の5ステップ
- RAG（用語辞典）
- プロンプト集（そのまま使える依頼文）
- AI用語辞典（五十音順の一覧）
- はじめての LLM 活用（学習ルート）
- ガイド一覧
- AIツール一覧（道具から探す）
- 比較記事一覧／レビュー一覧
出典
出典：Learn Prompting「FLARE／能動的な検索拡張生成」（原題 FLARE / Active RAG、2025年3月2日更新）。原論文は arXiv:2305.06983「Active Retrieval Augmented Generation」（2023年公開）。
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