【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を企業で活用するための第一歩

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はじめに

2025年、生成AI技術は目覚ましい進化を遂げ、ビジネスのあらゆる側面でその影響力を拡大しています。特に、企業が保有する膨大な情報資産を効率的に活用し、生成AIの精度と信頼性を高める上で、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」システムは不可欠な技術として注目されています。しかし、この先進的なシステムを実際に開発し、自社の業務に組み込むためには、理論だけでなく実践的な知識とスキルが求められます。

こうしたニーズに応えるため、今回ご紹介するのは、生成AIの基礎からRAGシステムの開発実践までを網羅した集中型ハンズオンイベント「【オンライン】生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン」です。本記事では、このイベントの具体的な内容、RAG技術の重要性、そして参加者が得られる実践的価値について、詳しく掘り下げていきます。

【オンライン】生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオンの概要

このハンズオンは、生成AIの企業活用を加速させるRAGシステムの開発に特化した実践的な学習機会を提供します。座学だけでなく、実際に手を動かしながらRAGパイプラインの構築を体験できる点が最大の特徴です。

  • イベント名: 【オンライン】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（Zoomなどを利用したリモート形式を想定）
  • 主催: 株式会社TechPlay
  • 詳細URL: https://techplay.jp/event/975440
  • 対象者:
    • 生成AIの企業活用を検討しているIT企画担当者
    • RAGシステムの開発に興味を持つエンジニア
    • Pythonプログラミングの基礎知識を持つ方
    • LangChainやVector DBの活用方法を学びたい方
  • 参加費: 有料（詳細は上記URLをご確認ください）

この一日集中型のハンズオンでは、RAGの基本的な概念から、具体的な開発フレームワークであるLangChain、そして知識ベースとして機能するVector DBの活用方法までを体系的に学ぶことができます。参加者は、プロの講師の指導のもと、実際にRAGシステムを構築するプロセスを体験し、その場で疑問を解消しながら実践的なスキルを習得することが可能です。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の重要性と技術的背景

生成AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、その汎用性と強力なテキスト生成能力で多くの注目を集めています。しかし、企業での実用を考えた場合、いくつかの課題が浮上します。

  • 情報の鮮度と正確性: LLMは学習データに基づいて応答を生成するため、最新の情報や特定のドメイン知識に弱く、時に「ハルシネーション（Hallucination）」と呼ばれる事実に基づかない情報を生成することがあります。
  • 情報源の特定と透明性: LLMの回答がどの情報源に基づいているのかが不明瞭なため、企業利用においては信頼性の問題が生じます。
  • 機密情報の取り扱い: 企業内の機密情報や独自のドキュメントをLLMに学習させることには、セキュリティやプライバシーの観点から大きなリスクが伴います。

これらの課題を解決し、生成AIをより安全かつ効果的に企業活用するための技術が、RAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGは、外部の知識ベースから関連情報を「検索（Retrieval）」し、その情報を基にLLMが回答を「生成（Generation）」するというアプローチを取ります。これにより、LLMは常に最新かつ正確な情報に基づいて応答を生成できるようになり、ハルシネーションのリスクを大幅に低減し、情報源の提示も可能になります。

RAGの基本的な仕組みは以下の通りです。

  1. 知識ベースの構築: 企業内のドキュメント、データベース、Webサイトなどの情報を収集し、チャンク（意味のある小さな塊）に分割します。これらのチャンクはベクトル化され、Vector DB（ベクトルデータベース）に格納されます。
  2. ユーザーからの質問: ユーザーがLLMに質問を投げかけます。
  3. 関連情報の検索: ユーザーの質問もベクトル化され、Vector DBに格納された知識ベースから、意味的に最も関連性の高いチャンクが検索されます。
  4. LLMによる生成: 検索された関連情報とユーザーの質問がLLMにプロンプトとして渡され、LLMはその情報に基づいて正確で信頼性の高い回答を生成します。

このプロセスにより、LLMは学習データにない情報でも、リアルタイムで外部知識を参照して応答できるようになります。RAGの進化については、拡張RAGとは？従来のRAGとの違いや活用事例、今後の展望を解説の記事でも詳しく解説していますので、併せてご参照ください。

ハンズオンで習得できるスキルと実践的価値

「【オンライン】生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン」は、単なる概念理解に留まらず、実際に手を動かすことで深い洞察と実践的なスキルを身につけることを目的としています。

具体的なカリキュラム内容

このハンズオンでは、以下のような内容が提供されると予想されます。

  • RAGの基礎とアーキテクチャ: RAGの概念、なぜRAGが必要なのか、基本的なシステム構成について学びます。
  • LangChain入門: RAGシステム構築の主要なフレームワークであるLangChainの基本的な使い方、コンポーネント（LLM、PromptTemplate、Chains、Agentsなど）の理解を深めます。
  • Vector DBの活用: 知識ベースを構築するためのVector DB（例: Chroma, Pineconeなど）の導入と利用方法、ベクトル検索の仕組みを学びます。
  • RAGパイプラインの構築実践: 実際にデータを用意し、チャンク分割、ベクトル化、Vector DBへの格納、そしてLangChainを使った検索・生成パイプラインの構築をハンズオン形式で行います。
  • 評価と改善: 構築したRAGシステムの性能評価や、より良い回答を得るための改善策について考察します。

このような実践的なカリキュラムを通じて、参加者はRAGシステムの開発に必要な一連のプロセスを体験できます。特に、LangChainとVector DBは、現在のRAGシステム開発においてデファクトスタンダードともいえるツールであり、これらの具体的な操作方法を習得することは、即戦力としての価値を高める上で非常に重要です。過去には【イベント】RAGシステム構築セミナー：LangChainとVector DB活用：2025/11/15のようなセミナーも開催されましたが、今回のイベントは「入門ハンズオン」という点で、より初心者にも優しく、手を動かすことに特化している点が特徴です。

企業におけるRAGシステムの具体的な応用例

RAGシステムは、様々なビジネスシーンでその価値を発揮します。

  • 社内ナレッジ検索システム: 膨大な社内ドキュメント（マニュアル、報告書、議事録など）から、従業員が求める情報を迅速かつ正確に引き出し、業務効率を向上させます。これにより、新入社員のオンボーディング期間短縮や、ベテラン社員の知識継承がスムーズになります。
  • 顧客サポートの自動化・高度化: FAQや製品マニュアル、過去の問い合わせ履歴などをRAGシステムに組み込むことで、顧客からの問い合わせに対して、AIが正確かつパーソナライズされた回答を迅速に提供できます。これにより、顧客満足度の向上とオペレーターの負担軽減が期待できます。
  • 契約書レビュー支援: 法務部門において、契約書の条項や関連法規を瞬時に検索し、リスク分析や修正案の作成を支援します。
  • 研究開発支援: 最新の研究論文や特許情報をRAGシステムで分析し、研究開発のアイデア創出や効率化に貢献します。

RAGシステムは、企業が独自に保有する情報を最大限に活用し、生成AIのポテンシャルを引き出すための鍵となります。企業の独自生成AIモデル構築の重要性については、企業独自生成AIモデル構築の重要性：2025年以降のビジネス展望を解説でも触れていますが、RAGはその実現に向けた強力なアプローチの一つです。

対象者と参加のメリット

このハンズオンは、幅広い層の参加者にとって有益な内容となっています。

  • 生成AI開発の初心者:

    生成AIの基礎は理解しているものの、実際にシステムを構築する段階でつまずいている方にとって、実践的な第一歩となります。LangChainやVector DBといった主要なツールを使いこなすための基礎を固めることができます。

  • RAG実装に関心のあるエンジニア:

    すでにLLMの活用経験があるエンジニアが、RAGの概念を理解し、その実装方法を具体的に学ぶことで、より高度で実用的な生成AIアプリケーションの開発能力を高めることができます。ハルシネーション対策や情報源の提示など、実用化における課題解決に直結するスキルが得られます。

  • IT企画・推進担当者:

    自社での生成AI導入を検討しているものの、技術的な詳細や実現可能性について課題を感じている方にとって、RAGシステムの具体的な構築プロセスを理解することは、適切な戦略立案やベンダー選定に役立ちます。技術者とのコミュニケーションも円滑になるでしょう。

参加することで得られるメリットは多岐にわたります。最新のRAG技術と主要な開発フレームワークの習得はもちろんのこと、実際に手を動かすことで、理論だけでは得られない深い理解と自信が得られます。これは、自身のキャリアアップだけでなく、所属する組織における生成AI活用の推進にも大きく貢献するでしょう。

イベント参加への期待と今後の展望

生成AIの進化は止まることなく、2025年以降もその影響は拡大し続けるでしょう。RAG技術は、生成AIが持つ無限の可能性を、より安全で信頼性の高い形で企業にもたらすための重要な架け橋です。情報漏洩リスクへの対策としても、生成AIの情報漏洩リスク対策：独自開発、セキュアサービス、RAGを解説で言及されているように、RAGは外部サービスに機密データを直接学習させることなく、安全に参照させる有効な手段となります。

この「【オンライン】生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン」は、生成AI時代を生き抜くために不可欠な実践的スキルを習得する絶好の機会です。一日という限られた時間の中で、RAGシステムの構築プロセスを体験し、その本質を理解することで、参加者は自社のビジネス課題解決に生成AIをどのように応用できるか、具体的なビジョンを描けるようになるはずです。

生成AIの導入は、もはや一部の先進企業だけの話ではありません。あらゆる産業において、その活用が求められる時代が到来しています。本ハンズオンを通じて、RAGシステム開発の第一歩を踏み出し、生成AIが拓く新たなビジネス価値創造の最前線に立つことを期待します。

まとめ

2025年10月26日に開催される「【オンライン】生成AIを活用したRAGシステム開発入門ハンズオン」は、生成AIの企業活用において中心的な役割を果たすRAGシステムの開発スキルを、実践的に習得できる貴重な機会です。RAGは、生成AIのハルシネーション問題を克服し、企業固有の知識を安全かつ正確に活用するための鍵となります。

本ハンズオンでは、LangChainやVector DBといった主要なツールを実際に操作しながら、RAGパイプラインの構築プロセスを体験できます。これにより、生成AI開発の初心者から、より高度な実装を目指すエンジニア、そして企業におけるAI導入を推進するIT企画担当者まで、幅広い層のプロフェッショナルが、実践的なスキルと深い洞察を得ることが可能です。

生成AIの恩恵を最大限に享受し、同時に潜在的なリスクを管理するためにも、RAG技術の理解と実装能力は不可欠です。このハンズオンを通じて、あなたの組織における生成AI活用の未来を切り拓く一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

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