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てみたいけど、どこから始めればいい？
今回は、技術知識がなくてもOK！
RAGの仕組みをざっくり体感できる方法をステップ形式でご紹介します。
🌟 今回のゴール
✅ 自分のPDFや文章を読み込ませて、それを元にAIが質問に答えてくれる状態をつくる！
使うツール：無料で使える「ChatGPT＋ファイルアップロード機能」
まずは一番シンプルで手軽な方法から。
現在のChatGPT（Plusユーザー向けGPT-4）では、ファイルのアップロードと内容を参照した回答が可能です。
✅ 必要なもの：
- ChatGPT Plus（GPT-4を選択可能な有料プラン）
- PDFまたはテキストファイル（試しに使う社内マニュアルなど）
📝 実際のやり方（超シンプル）
- ChatGPTを開く（GPT-4を選ぶ）
- 「＋」ボタンからファイルをアップロード
- 以下のようなプロンプトを入力：
このPDFの内容を読み込んで、質問に答えてください。 まずは要約をお願いします。
- ファイルの中身をAIが読み取り、そこから回答してくれます！
🔍 応用：質問をしてみよう！
例えばこんな質問ができます：
- 「この資料に書かれている経費精算の締切はいつですか？」
- 「新人向けにこのマニュアルのポイントだけまとめてください」
- 「この内容をプレゼン用に要約してください（スライド5枚分）」
📌 まさにRAGの「検索＋生成」を体感できるシンプルな方法です！
📚 もう一歩踏み込む：ノーコードRAGツールを使ってみよう
「もっと本格的にRAGっぽい仕組みを体験したい！」という方には、
以下のようなノーコード・ローコードでRAGを構築できるツールがおすすめです。
① ChatPDF（https://www.chatpdf.com）
- PDFをアップロードするだけで、内容に基づいた質問ができる
- 完全無料プランあり（1日制限つき）
- 「この資料の目的は？」「この章のポイントは？」などを自然に聞ける
② LangChain＋Flowise（ビジュアル型RAG構築）
- LangChainの処理をブロックで組めるノーコードツール
- ファイル読み込み、ベクトル化、検索、生成をワンクリックで接続可能
👀 導入例の画面ではこんなことが可能です：
| 操作 | 内容 |
|---|---|
| ドキュメントアップロード | Word/PDFを読み込み対象に |
| ベクトルDB設定 | ChromaやFAISSと連携 |
| LLM設定 | OpenAIやClaudeなどを選択 |
| UI構築 | チャットボット風の画面がすぐ作れる |
③ Notion AI（ノーションのAI機能）でもミニRAG体験可能！
- 社内情報をNotionに整理していれば、その内容に基づいて質問＆要約が可能
- データが構造化されていると精度アップ
- 社内ポータル＋AIとして活用している企業も多数
🧩 ミニPoCを作ってみよう：社内テストで使える小ネタ
| ステップ | 内容 |
|---|---|
| 1. テストデータを選ぶ | 社内マニュアルや規程など5〜10ページ程度 |
| 2. ChatGPTやChatPDFで読み込ませる | 要約＆質問ができるか確認 |
| 3. フィードバックを集める | 精度・速度・再現性を社内で検証 |
| 4. 改善と拡張 | 分割や書き直しを加えて精度向上へ |
💡 よくある「最初の一歩」お悩みQ&A
Q. 難しい設定やコードは必要ですか？
👉 いいえ！ChatGPTやChatPDFなら完全ノーコードでOKです。
Q. 会社のデータで使っても大丈夫？
👉 外部に出したくない場合は、ローカル環境構築や社内限定のRAG構築を検討しましょう（後日紹介します）。
Q. 結局、どんな業務から始めるのがいい？
👉 社内FAQやマニュアルの検索対応が、一番導入しやすく効果が実感しやすいです！
まとめ：ノーコードでも「AIに社内情報を使わせる体験」はできる！
- ChatGPT＋ファイルアップロード機能で、超簡単にミニRAG体験ができる
- 専門ツール（ChatPDF、Flowiseなど）を使えば、より本格的な体験が可能
- 社内の小さな業務から試し、フィードバックをもとに拡張していくのがおすすめ
- ノーコード・ローコードでも十分に“使える”RAGは作れる！
Best regards, (^^ゞ
