AI活用ブログ RAGの評価はそこじゃない：企業AIの信頼性を決める検索基盤設計
1. 企業規模でRAGが破綻する理由：検索は“機能”ではなく“基盤”になったRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMを自社データで“接地”させるための定番アーキテクチャとして急速に普及しました。しかし...
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AI活用ブログ RAG精度が上がらない原因は前処理：セマンティック分割と図表対応で解決
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は「社内PDFを入れれば、LLMが知識を答えてくれる」という期待で導入が進みました。しかし、技術文書・規格書・手順書・安全マニュアルのような“構造が強い”ドキュメントでは...
AI活用ブログ SharePointをAI検索するには？Microsoft 365 CopilotとCustom RAGの比較
Azure AI SearchとAzure OpenAIを組み合わせた「RAG（検索拡張生成）」アーキテクチャ、Custom RAGについて、Microsoft 365 Copilotとの比較を交えながら解説します。
AI活用ブログ RAGの次を狙うCAG（Cache-Augmented Generation）の可能性
複雑さとレイテンシを大幅に削減する新アプローチはじめに：この記事を読むメリット「自社の情報を大規模言語モデル（LLM）に取り込む際、RAG（Retrieval-Augmented Generation）は有力な手段だけれど、実装が難しくて時...
AIニュース Googleが描くAIエージェントの未来と知っておくべき5つのポイント
2025年1月6日 — Googleが昨年9月にひっそり公開したホワイトペーパー「Agents」は、AIが今後ビジネスにおいてどのように“より主体的かつ独立した役割”を担う可能性があるかを示す、刺激的な内容となっていました。本記事では、Googleホワイトペーパーで語られている“AIエージェント”とは何か、その技術的背景とビジネスへの影響を5つの重要なポイントにまとめて解説します。
AI活用ブログ RAGとは？AI（LLM）の進化を支えるアプローチ
RAGの仕組みと活用方法について近年、AI技術の進化に伴い、新しい概念やアプローチが次々と登場しています。その中でも注目を集めているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術です。この記事では、...
AI活用ブログ ChatGPTで自社データを活用するRAG構築
自社データや外部データをChatGPTで活用するには？近年、大規模言語モデル（LLM）の飛躍的な進化により、自然言語処理（NLP）分野は急速な変革を遂げています。その中でも、OpenAIが開発したChatGPTは、人間に近い自然言語応答能力...
AI活用ブログ ローカルLLMをファインチューニングしRAG構築するステップ
日本語対応のオープンソースLLMをローカル環境で活用し、自社のニーズに合わせたカスタマイズを行う方法を解説します。具体的には、モデルのファインチューニング手法と、外部知識を活用するRAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築手順を、実践的なステップに沿って説明していきます。