RAG
Hello there, ('ω')ノ 経営レポート、時間とられていませんか？ 「会議用の報告資料を月初にまとめるのが大変」 「現場から上がってくる情報の整理に追われている」 「同じようなレポートを何度も作っている」 こうした“経営層向けの報告業務”に、時間と手間…
Hello there, ('ω')ノ 同じ質問、何度も来ていませんか？ 「パスワードを忘れました」 「出張の交通費ってどこまで出るんですか？」 「名刺の再発行ってどうやるの？」 こうしたよくある社内質問（FAQ）は、手間のわりに回答が単調。 しかも、情報はマニュア…
Hello there, ('ω')ノ 資料作りと情報探し、時間かかっていませんか？ 営業現場でよくある悩みのひとつが、「資料作成と情報収集にかかる時間」です。 過去の提案書を探すのに30分… 同じような資料を毎回ゼロから作っている… 顧客の課題に合わせた事例を出す…
Hello there, ('ω')ノ ヘルプデスクの負担、増えていませんか？ 「パスワードのリセット方法を教えてください」 「有給休暇ってどう申請するんでしたっけ？」 「Wi-Fiがつながらないんですが…」 こうしたよくある質問（FAQ）が、毎日のように社内ヘルプデス…
Hello there, ('ω')ノ 「RAGを社内で使いたいけど、まず何から始めればいい？」 RAGや生成AIの活用に関心がある企業が増える一方で、 「どこから手を付けていいかわからない」という声もよく聞きます。 そんなときにおすすめなのが、PoC（Proof of Concept）…
Hello there, ('ω')ノ 「RAGを試してみたけど、うまく動かない…」 RAG（検索拡張型生成）を自分で作ってみたり、PoC（試験導入）を始めてみると、 最初にぶつかるのが 「思った通りに動かない」「回答がズレる」といった問題です。 でも安心してください。 …
Hello there, ('ω')ノ 「興味はあるけど、有料プランはちょっと…」 生成AIやRAGについて興味はあるけど、こんなふうに感じていませんか？ 「導入前に、とにかく試してみたい」 「上司を説得するためのデモが欲しい」 「お金をかけずに体験できる方法って…
Hello there, ('ω')ノ 生成AIを“業務の中に組み込みたい”と思ったら ChatGPTなどのAIを、普段の業務に便利に活用している方も増えてきました。 ですが、こんな声もよく聞きます： 「社内のシステムと連携させたい」 「独自のチャットボットに使いたい」 「外…
Hello there, ('ω')ノ 「同じ質問なのに、結果が違う？」その原因は… ChatGPTやRAGを使っていて、こんなことはありませんか？ 前はうまく答えてくれたのに、今回は微妙… 情報は合ってるけど、説明がまどろっこしい 回答のトーンや形式がバラバラで使いづ…
Hello there, ('ω')ノ 理屈はなんとなく分かった。でも流れがつかめない… これまでの記事で、RAGに関わる技術や用語、設計のポイントについて一つずつ学んできました。 でも… 「なんとなくパーツは分かったけど、全体の流れがつながらない」 「実際に“質問 →…
Hello there, ('ω')ノ 「意味で探す」って、どうやってるの？ RAGを使っていると、「AIが意味を理解して答えてくれる」ことに感動しますよね。 でも、よく考えてみると… どうして“言い回し”が違っても、ちゃんと答えが出るの？ キーワードが一致していない…
Hello there, ('ω')ノ AIに情報を渡すとき「まるごと」はNG？ RAGを構築する際、よく出てくるのが「データを分割する（チャンク化する）」という言葉。 でも、初めて聞く方からすると… 「データを分割？PDFをそのまま渡しちゃダメなの？」 「何のためにわざ…
Hello there, ('ω')ノ 「LangChain」って名前だけで難しそうに聞こえませんか？ RAGの話をしていると必ず登場するのが、LangChain（ラングチェーン）というツール。 名前からしていかにも“技術者向け”の雰囲気がありますが、実はこのツール、RAGの処理を簡単…
Hello there, ('ω')ノ 「RAGって結局どう動くの？」を体験してみよう ここまで理論を学んできて、「RAGの仕組みは何となくわかった！」という方も多いはず。 でも―― 実際に自分で動かしてみたい ノーコードでも試せる方法ってあるの？ 社内でお試し導入し…
Hello there, ('ω')ノ RAGを理解するには“言葉の壁”を乗り越えよう RAGや生成AIを学んでいると、次々と聞き慣れないカタカナや技術用語が出てきて 「なんだか難しそう…」と感じることもあるかもしれません。 でも安心してください。 今回の記事では、RAGを理…
Hello there, ('ω')ノ RAGのカギは「どんなデータを渡すか」 前回の記事で、RAGは ①インデックス → ②検索 → ③生成 という3ステップで動いていることをご紹介しました。 この中で最初にして最重要のステップが、 ✅ 「インデックス」＝社内データをAIが使える…
Hello there, ('ω')ノ 「RAGって、どう動いてるの？」 ここまで読んできて、こんな疑問を感じている方も多いのではないでしょうか？ 「RAGってすごそうだけど、実際にはどう動いてるの？」 「AIに答えさせるまでに、何が起きてるの？」 RAG（検索拡張型生成…
Hello there, ('ω')ノ ChatGPTに「会社のルール」を教えたいけど… 生成AIを本格的に社内で活用しようとすると、こんな疑問にぶつかりますよね。 「うちの会社の情報を覚えさせたい」 「社内ルールをAIに反映したい」 「専門用語を理解させたい」 そこでよく…
Hello there, ('ω')ノ 「さっきの話、もう忘れたの…？」 ChatGPTを使っていて、こんなことを感じたことはありませんか？ 少し前に伝えた内容を忘れている 長い文章を入力したら途中で切れてしまった 「前の文脈が通じていない」と感じる これらは、生成AIが…
Hello there, ('ω')ノ RAGを使いたい。でも、どう作るの？ これまでの記事で、RAGの仕組みやベクトル検索について学んできました。 「社内の情報を読み込ませて、AIに答えさせるなんて夢のよう！」 ──と思っても、実際にやろうとすると技術的な壁にぶつかり…
Hello there, ('ω')ノ 普通のデータベースと、何が違うの？ 「データベース」と聞くと、Excelのような表形式で 「顧客名」「住所」「売上」などを管理するイメージがあるかもしれません。 でも、RAGで使われるのは少し特殊なデータベース── それが ベクトル…
Hello there, ('ω')ノ 「ベクトル」って聞くと、難しそう？ 生成AIやRAGの話をしていると、よく登場するキーワードのひとつが 「ベクトル」。 数学っぽくて、理系じゃないと難しい…と感じていませんか？ でもご安心ください。今回の記事では、 そもそも「ベ…
Hello there, ('ω')ノ ChatGPTにうまく指示できない…そんな経験ありませんか？ ChatGPTやAIチャットに質問して、こんな経験をしたことはありませんか？ 「なんか期待と違う答えが返ってきた」 「もうちょっと丁寧に書いてほしかった」 「思ってた方向とズレ…
Hello there, ('ω')ノ AIの世界でよく聞く「LLM」って？ 生成AIの話をしていると、よく出てくるこの言葉。 LLM（エル・エル・エム） なんとなく「専門用語っぽい」と感じてスルーしていませんか？ でも、ChatGPTやRAGを使ううえで、このLLMという言葉を理解…
Hello there, ('ω')ノ 「生成AIブーム」の次に来るもの 2023年、ChatGPTの登場とともに、生成AIの活用が一気に加速しました。 社内のあちこちで「ChatGPTに聞いてみたら？」という会話が生まれたのを覚えている方も多いはずです。 でも今、ビジネスの現場で…
Hello there, ('ω')ノ どんな技術でも、“万能”ではない これまでの記事で、RAG（検索拡張型生成）の魅力や仕組みを紹介してきました。 「社内データをAIに読ませて、質問に答えさせる」 ──この仕組みができれば、業務効率の大幅な向上が期待できますよね。 …
Hello there, ('ω')ノ ChatGPTはすごい。でも“完璧”ではない？ 多くの方が、ChatGPTなどの生成AIに感動した経験があると思います。 長い文章を一瞬で要約してくれる 難しい言葉をやさしく言い換えてくれる 文章の構成を整えてくれる まさに「AIが文章を生み…
Hello there, ('ω')ノ 「生成AIが答えられないこと」がある？ 前回の記事では、ChatGPTのような生成AIの活用が進む一方で、「社内の情報には答えられない」という課題についてお話ししました。 たとえば、こんなケースを想像してみてください。 営業担当が…
Hello there, ('ω')ノ はじめに：生成AIってもう当たり前？ ここ数年で、「ChatGPT」や「Bing AI」など、生成AI（Generative AI）という言葉を耳にする機会がぐんと増えました。 「AIに文章を作ってもらった」「会議の議事録を自動で要約した」そんな体験を…
