生成AIサミット-vol.4「RAGの課題・ベストプラクティス」に参加した話
株式会社WEEL メディア部の相馬です。
弊社の生成AI事業部統括の田村さんが登壇している、生成AIサミット-vol.4を視聴し、その中「RAGの課題・ベストプラクティス」というセッションが興味深かったので、個人的解釈も含め紹介できたらと思います。
📌 概要
セッションタイトル
RAGの課題・ベストプラクティス
登壇者
池田さん（https://x.com/pop_ikeda）
芳賀さん（XなかったのでHP）
弊社から田村さん（https://x.com/tamtam_weel）
✅ テーマ①RAGでの成功事例
社内のFAQやヘルプデスク対応など、部署ごとのマニュアルやルールを読み込ませて行うシンプルな事例は成功しているということでした。
他にも、採用媒体の候補者と企業をマッチングさせるような事例もありました。
芳賀さんから、PerplexityとかNotebook LMとかはRAGのサービスとして成功しているという話もあり、確かに！！！ってなりましたね。（笑）
池田さんからは、以前Perplexityの本を出した時の特典として、どこに書いてあるか教えてくれるチャットボットをDifyで作った事例が紹介されていました。
弊社のオウンドメディアできたらユーザー体験も向上しそうだな、ととても参考になりました。
✅ テーマ②RAGが難しかった事例
大手企業だと社内政治やルールなどで難しい場合が多いという話でした。
さらに、全社的に使いたいから全ての部署のデータを入れたいなども困難とのこと。
RAG＝カンニングなので、さまざまなデータの種類があるとどの情報が正解か迷ってしまう場合があるというわけです。
+αとして、「RAGの活用について相談されたがRAGを使わなかった事例」についてもお話ししていました。
例えば、案件の報告書の要約と分析をしたい場合、報告書から成功要因や課題を抽出するプロンプトを設計するだけで欲しい情報が手に入ったりするんですよね！
RAGのG（Generation）生成をしない形でしょうか…。
過去データを扱うからRAGだ！ということはなく、もっと効率良く簡単にできてしまう場合がありそうです。
✅ テーマ③2025年のRAGのトレンド
この辺りのテーマが個人的に大変興味深かったです。
簡単にまとめると以下、
全社横断ナレッジマネジメントができるようになる
VideoRAGなどマルチモーダルが進化する
RAGの需要はもっと高まる
というお話をされていました。
1つ目に関しては、人間では難しかったタスクがAIで解決できる場合があるということですね。
部署が横断するナレッジは、情報の分散や属人化が問題になりがちですが、AIを使うことでこれらの課題が解決する可能性があるそうです。
2つ目についてですが、VideoRAGという手法が今年に入って登場しました。
このモデルは、動画をチャンク化→文字起こし→ベクトル化することで、動画から画像とテキストでの回答が可能になる手法です。
商談時の録画や製品デモなど、動画を使う機会が増えてきたと思いますし、画像や音声まで扱える未来が近いのかも知れません。
3つ目、RAGの需要についてです。
2025年はAIエージェント元年とも言われており、日々様々な企業からリリースされています。
2023年頃からAIエージェントサービスを行っている弊社でもかなり需要が高くなっている印象ですね。
AIエージェントには当たり前にRAGが使われているので、RAG自体の需要も増加していくものと考えて良いということでした。
まとめ
ということで、生成AIサミット-vol.4「RAGの課題とベストプラクティス」についてでした。
個人的見解も含めているので、「RAGの活用について詳しく知りたい」「登壇した田村さんに壁打ちしたい！」などあればお気軽にご連絡いただけると嬉しいです。
✨いますぐ話す✨
いずれにせよ、RAGを含む生成AIをうまく活用していき、AIと共存できる社会を目指したいところですね。
ご質問、感想もぜひコメントに！「いいね」もいただけると大変励みになります🙇🏻♂️
最後までご覧いただきありがとうございました！