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「RAG」に関するコラム記事

10件の記事

TypeSafe AIのJevで自社のコラム1,852本を分類したところ、49秒、料金表からの概算で0.12ドルでした。文章を書かない判定モデルは「速い」より「一次選別がただ同然になる」ことが効きます。実測値と、費用が消えたときに設計がどう変わるか、使い道20例をまとめました。

2026年6月、SnowflakeとAnthropic、DXC、TCSが相次いで「Governed AI（統制されたデータの上で動くAI）」の提携を発表しました。機密データを外に出さずに社内データへAIエージェントを効かせるという設計思想を、各社の一次情報から読み解きます。

「ユーザーは何もクリックしていない。ただメールを受信しただけ。それでも、Copilotは社内の機密ドキュメントをHTMLピクセル経由で攻撃者のサーバに送信していた」。これが EchoLeak（CVE-2025-32711）の本質です。

企業に眠る紙・PDF・Excel・画像データをAIが読める形式に変換する具体的手法を解説。AI OCR、VLM、MarkItDown、ExStruct、HTML変換ツールなどファイル形式別の実践ガイドと、AIネイティブ組織へのロードマップ。

エンタープライズAI用語集｜LLM・RAG・GraphRAGなど40語を初心者向けに解説。基礎モデル・アーキテクチャ編データ処理・検索技術編学習・チューニング編運用・応用技術編セキュリティ・ガバナンス編まとめ。

「RAGって最近よく聞くけど、結局何なの？」「GraphRAGとは何が違うの？」「うちの会社でも使えるの？AIに関わる方からこういった質問を本当によくいただきます。RAG（検索拡張生成）は、企業がAIを実用レベルで活用するために欠かせない技術になりました。

「RAGの精度を上げる7つの実践テクニック」について、RAG、GraphRAG、AIなどの視点から、背景と現場で押さえるべきポイントを整理します。実務で迷わないよう、要点と次に取るべき確認事項をまとめました。

graphRAG技術の仕組みを従来のRAGと比較しながら解説し、企業での活用ポイントをお伝えします。生成AI技術が急速に普及する中で、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という言葉を耳にする機会が増えてきました。

社内文書をAIに学習させるRAG技術の基礎と構築方法を、わかりやすく解説します。ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大なテキストを学習しており、一般的な知識については驚くほど詳しく回答できます。

「社内の情報をAIに学習させたい」「ChatGPTを使っているけど、社内の情報には答えられない」「RAGを導入したけど、思ったほど精度が出ない」。こうした声を、私たちは日常的にお聞きしています。実は、これらの課題の多くは、従来のRAG技術の構造的な限界に起因しています。