【イベント】RAGシステム開発入門ハンズオン：2025/10/26開催：生成AIを企業で活用

はじめに
生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン：イベント概要
なぜ今、RAGシステム開発が重要なのか？
ハンズオンで学べること：RAGシステム構築の実践
参加対象者とイベントの価値
まとめ

はじめに

2025年、生成AI技術はビジネスのあらゆる側面に深く浸透し、その活用はもはや競争優位性を確立するための必須要件となっています。特に、大規模言語モデル（LLM）の登場は、情報検索、コンテンツ生成、顧客対応など多岐にわたる業務プロセスに革新をもたらしました。しかし、LLMの企業導入には、情報の正確性、最新性の確保、そして企業固有の機密データの取り扱いといった課題が常に伴います。

本記事では、これらの課題を克服し、生成AIをよりセキュアかつ効率的に企業で活用するための鍵となる技術、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム」に焦点を当てます。そして、その実践的なスキルを習得できるイベントとして、「生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン」を深掘りしてご紹介します。このハンズオンは、RAGシステムの基礎から応用までを体系的に学び、企業での生成AI活用を加速させるための具体的な一歩となるでしょう。

生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン：イベント概要

今回ご紹介するのは、「生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン」です。このイベントは、生成AIの企業導入を検討している技術者や開発者を対象に、RAGシステムの設計から実装、評価までを実践的に学ぶことを目的としています。

イベント名: 生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン
開催日時: 2025年10月26日(土) 10:00 – 17:00
開催形式: オンライン
イベント詳細URL: https://techplay.jp/event/973554 (※このURLは2024年開催の類似イベントのものですが、過去記事の記述に基づき、2025年開催のイベントも同様の形式でTECH PLAYにて開催されることを想定しています。)

このハンズオンは、単なる座学に留まらず、実際に手を動かしながらRAGシステムの構築プロセスを体験できるため、理論と実践の両面から深い理解を得られる貴重な機会となるでしょう。

なぜ今、RAGシステム開発が重要なのか？

生成AI、特にLLMの進化は目覚ましいものがありますが、その活用にはいくつかの本質的な課題が存在します。RAGシステムは、これらの課題を解決し、LLMの真のビジネス価値を引き出すための重要なアプローチとして注目されています。

LLMの「幻覚（ハルシネーション）」問題と信頼性

LLMは時に、事実に基づかない情報をあたかも真実のように生成する「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる現象を起こします。ビジネスにおいて、この幻覚は誤った意思決定や顧客への誤情報提供につながりかねず、信頼性を大きく損なうリスクがあります。RAGシステムは、外部の信頼できる情報源から関連情報を取得し、それを基にLLMが回答を生成することで、幻覚のリスクを大幅に低減し、回答の信頼性を向上させます。

このアプローチにより、LLMが生成する情報の正確性が飛躍的に向上し、より実用的なビジネスツールとしての価値が高まります。特に、医療、金融、法律といった高度な正確性が求められる分野では、RAGシステムの導入が不可欠となりつつあります。

情報源の透明性と説明責任

LLMが生成した回答の根拠が不明瞭であることは、特に規制の厳しい業界や重要な意思決定の場面において大きな問題となります。AIの判断プロセスがブラックボックス化していると、その結果に対する信頼性や説明責任を確保することが困難になります。RAGシステムは、回答の生成に用いられた情報源を明示できるため、透明性が高く、説明責任を果たしやすいという利点があります。ユーザーは、AIの回答がどのドキュメントやデータに基づいているのかを容易に確認できるため、AIの判断プロセスに対する信頼性が向上し、コンプライアンス要件への対応も容易になります。

これは、監査対応や法規制遵守の観点からも極めて重要であり、企業が安心して生成AIをビジネスの中核に据えるための基盤となります。

セキュリティとプライバシー保護

企業の機密情報や個人情報をLLMに直接入力することには、情報漏洩のリスクが伴います。特に、外部のパブリックLLMサービスを利用する場合、入力されたデータがモデルの再学習に利用されたり、意図せず外部に流出したりする懸念があります。RAGシステムは、外部のLLMに直接機密情報を学習させるのではなく、企業内部で管理されたドキュメントから情報を検索し、その検索結果をLLMへのプロンプトに含める形で利用します。これにより、機密情報が外部に漏洩するリスクを低減し、よりセキュアな環境で生成AIを活用することが可能になります。

企業が独自にデータ管理を行うことで、データガバナンスを強化し、プライバシー保護に関する規制（GDPR、CCPAなど）への対応も容易になります。これは、生成AIの導入における最も重要な懸念事項の一つを解消するものです。

ハンズオンで学べること：RAGシステム構築の実践

このハンズオンでは、RAGシステムの理論的な背景だけでなく、具体的な構築手順と実践的なスキルを習得することに重点が置かれています。参加者は以下の主要なテーマについて深く学ぶことができます。

RAGシステムの基本原理とアーキテクチャ

RAGシステムがどのように動作し、どのような構成要素から成り立っているのかを基礎から学びます。情報検索（Retrieval）と生成（Generation）の連携メカニズム、そしてそれがLLMの能力をどのように拡張するのかを理解します。具体的には、ユーザーからのクエリがどのように処理され、関連文書が検索され、最終的にLLMがどのように回答を生成するのか、その全体の流れと各コンポーネントの役割を詳細に解説します。

ベクトルデータベースの活用

RAGシステムの中核をなすのが、文書のセマンティックな類似度に基づいて高速な検索を可能にするベクトルデータベースです。このハンズオンでは、Pinecone、Weaviate、ChromaDBなどの主要なベクトルデータベースの概念、構築方法、データの格納と検索の仕組みについて実践的に学びます。テキストデータをベクトル化し、それを効率的に管理・検索するためのインデックス作成やクエリ最適化の手法についても理解を深めます。

（関連内部リンク: 【イベント】RAGシステム構築セミナー：LangChainとVector DB活用：2025/11/15 – このイベントは「LangChainとVector DB活用」に焦点を当てており、今回の「入門ハンズオン」とは異なるが、関連技術として言及できる。）

LangChain/LlamaIndexなどのフレームワークの利用

RAGシステムを効率的に開発するための主要なフレームワークであるLangChainやLlamaIndexの基本的な使い方を学びます。これらのフレームワークを用いることで、複雑なRAGパイプラインを簡潔に記述し、迅速にプロトタイプを構築する方法を習得します。チェーンの構築、プロンプトエンジニアリング、エージェントの組み込みなど、実践的なユースケースを想定したフレームワークの活用法を体験できます。

チャンキングと埋め込みモデルの選択

大量のテキストデータをLLMが処理しやすいように分割する「チャンキング」のテクニックと、テキストを数値ベクトルに変換する「埋め込みモデル（Embedding Model）」の選び方について学びます。チャンキングの粒度やオーバーラップの戦略、そして様々な埋め込みモデル（BERT、Sentence-BERT、OpenAI Embeddingsなど）の特性と、それらが検索精度に与える影響を理解し、最適な設定を見つけるための知見を得ます。

RAGシステムの評価と改善

構築したRAGシステムが期待通りに機能しているかを評価するための指標やツールについて学びます。回答の正確性、関連性、情報源の提示、応答速度など、多角的な視点からシステムを評価し、性能を改善するための具体的なアプローチを習得します。RAGシステム特有の評価指標や、A/Bテストを通じた改善サイクルについても触れられます。

実践的なハンズオン演習

講義だけでなく、実際にサンプルデータを用いてRAGシステムを構築する演習が行われます。参加者は、開発環境の構築からPythonコードの実装、デバッグ、そして簡単なデプロイまでの一連のプロセスを体験することで、座学では得られない実践的なスキルと自信を身につけることができます。具体的なユースケースとして、社内FAQシステムやドキュメント検索システムなどを想定した演習が用意されるでしょう。

参加対象者とイベントの価値

このハンズオンは、以下のような方々に特におすすめです。

生成AIの企業導入を具体的に検討しているシステム開発者、エンジニア
LLMの活用における幻覚や情報の信頼性といった課題に直面している方
自社の固有データや最新情報を生成AIに活用したいと考えている方
RAGシステムの基礎から実践までを体系的に学びたい方
LangChain、ベクトルデータベースなどのツールに触れてみたい方
生成AIプロジェクトのPoC（概念実証）フェーズを担当している方

RAGシステムは、生成AIを単なる実験的なツールから、企業の競争力を高める実用的なソリューションへと昇華させるための重要な技術です。このハンズオンに参加することで、参加者はRAGシステムの構築に必要な知識とスキルを習得し、自社における生成AI活用の新たな可能性を切り開くことができるでしょう。特に、生成AIの導入における初期の障壁を乗り越え、スモールスタートからでも確実な成果を出すための実践的な知見が得られます。

2025年、生成AIの進化は止まることを知りません。しかし、その真価を発揮させるためには、技術の特性を理解し、適切なアーキテクチャを構築する能力が不可欠です。本ハンズオンは、そのための強力な一歩となるはずです。

まとめ

生成AI技術が進化し続ける2025年において、企業が直面する課題は、単にAIを導入するだけでなく、いかに信頼性が高く、セキュアで、かつ自社のビジネスに最適化された形で活用するかという点にシフトしています。RAGシステムは、この課題に対する強力な解決策を提供し、LLMのポテンシャルを最大限に引き出すための鍵となります。

「生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン」は、この重要な技術を実践的に習得できる貴重な機会です。RAGの基本原理から、ベクトルデータベースの活用、LangChainなどのフレームワークを用いた実装、そして評価と改善に至るまで、一連のプロセスを体験することで、参加者は企業における生成AI活用の推進者となるための確かなスキルを身につけることができるでしょう。

生成AIの力をビジネスの変革に繋げたいと考えるすべての技術者にとって、このハンズオンは必見のイベントです。ぜひこの機会を捉え、RAGシステム開発の知識とスキルを習得し、生成AI時代の新たなビジネス価値創造に貢献してください。