LangChainを活用したRAG開発実践研修で企業内の生成AIを活用する

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、生成AIが外部データベースから関連情報を取得し、その内容を参照しながら回答を生成する技術です。

RAG技術とは何か

RAG（Retrieval Augmented Generation）技術は、生成AIの限界を克服する革新的なアプローチです。従来の生成AIが事前学習済みの知識のみで応答していたのに対し、RAGはリアルタイムに外部データを参照し、より正確で専門的な回答を生成します。

RAG技術の基本的な仕組み

RAGシステムは以下の3つの主要コンポーネントから構成されます：

• 生成AIモデル（GPTなど）
• 検索エンジン（関連情報の抽出）
• 外部データベース（企業内文書、知識ベースなど）

ユーザーの質問に対し、まず検索エンジンがデータベースから関連情報を抽出し、その情報を生成AIが参照しながら最終的な回答を生成する仕組みです。

外部データの活用による知識補完

企業内で保有する製品カタログ、取扱説明書、FAQ、業務マニュアルなどのデータを参照データとしてRAGに組み込むことで、生成AIはより企業固有のコンテキストに基づいた回答を生成できます。RAGを活用することで、生成AIの回答精度が最大40%向上したとの報告もあります。

項目	詳細
RAGの主な構成要素	検索エンジン、リトリーバル、生成AIモデル
代表的なRAGフレームワーク	LangChain、Anthropic RLHF
主な活用分野	顧客対応、知識共有、コンテンツ生成

RAG開発が企業にとって重要な理由

ハルシネーションリスクの低減効果

生成AIの最大の課題である「ハルシネーション（事実と異なる情報の生成）」を、RAG技術は効果的に削減します：

• 根拠となる信頼性の高い情報源を参照
• 企業の公式データに基づく回答の生成
• 参照データを最新の状態に保つことで常に正確な情報を提供
• 特定分野の専門知識を参照データから補完
• 企業ごとのニーズに合わせたカスタマイズが可能

企業内データの戦略的活用

RAG技術により、これまで活用しきれていなかった企業内の膨大なデータを生成AIに活用させることができます。顧客対応の自動化や社内の知識共有ツールとしての活用が期待できます。

生成AIおすすめ17選で紹介されているように、現在多くの企業が生成AI導入を検討していますが、RAG技術の活用により、より実用的で企業に特化したAIシステムの構築が可能になります。

項目	詳細
生成AI単体の限界	事前学習データに基づく回答のみ
RAGの利点	外部データを参照しながら回答を生成
RAG開発の重要性	生成AIの活用範囲を大幅に拡張

ギブリーの「LangChainを活用したRAG開発実践研修」とは

研修の特徴と対象者

ギブリーでは、企業のエンジニア向けにRAG技術の実践的な習得を目的とした研修プログラムを提供しています。対象は新卒社員や中途入社社員のエンジニアで、2日間の集中研修でRAG開発の基礎から実装までを網羅します。

LangChainフレームワークを活用した実践的な学習

本研修では、RAG技術の中核となるLangChainフレームワークを用いた実践的な開発手法を学びます。LangChainは生成AIとデータ検索の連携を容易にするツールで、様々なデータソースやAIモデルを柔軟に組み合わせることができます。

ギブリーの調査によると、RAG技術を導入した企業の87%が生成AIの活用範囲が広がったと回答しています。

項目	詳細
対象者	エンジニア職の新卒社員、中途入社社員
研修日数	2日間
定員	10名以上

研修の背景と開発目的

生成AIの台頭と企業活用への課題

ChatGPTをはじめとした大規模言語モデルの登場により、生成AIは優れたアウトプットを生み出せるようになりました。しかし、企業内での活用には以下のような課題が残されています：

• ハルシネーション（間違った情報の回答）のリスク
• 社内データが反映されていないことによる回答の不足
• 最新情報への対応不足
• 企業固有の専門知識の欠如

RAG技術による社内データ活用の実現

このような課題に対して、RAG技術が注目を集めています。企業の70%以上がRAG技術の導入を検討中（2024年調査）とされており、企業内でのAI活用において重要な技術として位置づけられています。

LLMO対策完全ガイドで解説されているように、生成AIを最適化し、企業の競争力向上につなげるためには、RAG技術の理解と実装が不可欠です。

AIエンジニア育成と企業競争力の強化

• 生成AIの台頭に伴い、RAG開発のスキルが求められている
• 企業内でAIエンジニアを育成することが競争力の鍵となる
• 社内データの活用と独自の生成AIシステムの構築が可能に
• デジタル変革に対応できる人材の確保が企業の成長を左右する

研修カリキュラムの詳細内容

RAG技術で生成AIの課題を解決

従来の生成AIは事前学習済みの知識のみから回答を生成するため、最新情報や社内専門知識の反映が困難でした。本研修では、生成AIが外部データベースや検索エンジンから関連情報を取得し、その内容を取り込みながら回答を生成する技術を実践的に学習します。

カリキュラムの主な構成

• RAG技術の概要と企業内での活用事例
• LangChainの構成要素と基本的な使い方
• 様々なデータソースの接続と検索の実装
• 生成AIモデルとの連携方法
• 実践演習を通したRAGアプリケーション開発

実践的な学習アプローチ

受講者は実際にLangChainを使ってRAGアプリケーションを構築する過程で、生産性の高いAI開発の経験を積むことができます。企業が保有する最新の社内データを活用しつつ、正確で付加価値の高い回答を生成するAIの開発技術を身につけます。

生成AI研修のカリキュラム設計の観点からも、実践的なハンズオン形式での学習は、技術習得の効果を大幅に高めることが知られています。

項目	詳細
講師	ギブリー社内の有識者講師陣
対象者	エンジニア職の新卒社員、リスキリング社員
所要時間	2日間の集中研修

研修で習得できるスキルと成果

RAG技術の基礎から実践までの習得

本研修では、RAG技術の基本的な仕組みから、LangChainを用いた実装方法まで幅広く学習します。外部データの検索、抽出、要約、生成の一連のプロセスを体得することで、RAGシステムの構築力を身につけることができます。

企業内データの活用とカスタマイズ技術

企業固有のドキュメント、マニュアル、FAQ、製品情報などのデータをRAGシステムに組み込む方法を習得できます。これにより、生成AIの出力を企業のニーズに合わせてカスタマイズすることが可能になります。

RAGを活用した企業内生成AIの内製化率は、2024年で30%を超えると予測されています。

生成AIシステムの高度化と信頼性向上

• ハルシネーション（誤った情報の生成）リスクの低減
• 出力の根拠となるデータソースの明示
• 最新情報の反映による出力の正確性向上
• 専門分野の知識ベースの構築
• 企業内外のデータソースの柔軟な組み合わせ

SEO対策やり方入門で紹介されているように、コンテンツの品質向上は企業の情報発信において重要な要素ですが、RAG技術により生成AIを活用したコンテンツ制作の精度も大幅に向上します。

項目	詳細
研修期間	2日間（14時間）
対象者	企業の中堅エンジニア
最小開催人数	10名以上

企業のRAG技術導入における具体的効果

顧客対応業務の効率化

RAG技術を活用することで、企業の顧客対応品質は大幅に向上します。過去の問い合わせ内容や製品情報を参照しながら、一貫性のある適切な回答を生成できるため、顧客満足度の向上と対応時間の短縮を同時に実現できます。

社内知識共有の促進

企業内に蓄積された膨大な知識やノウハウを、RAG技術により効果的に活用できるようになります。新入社員の教育や部門間での情報共有において、生成AIが適切な情報を検索・提供することで、組織全体の生産性向上に貢献します。

トピッククラスターモデルの概念と同様に、RAG技術により関連性の高い情報を体系的に整理・活用することで、企業の情報管理がより効率的になります。

よくある質問

RAG技術は、生成AIの可能性を大幅に拡張する革新的な技術です。ギブリーの実践研修を通じて、企業内でのAI活用を加速させ、競争力の向上を実現しませんか。アクセス数を増やす方法17選やホームページ集客のコツと同様に、技術の理解と実践的な活用が企業成長の鍵となります。