皆さんこんにちは、リツアンSTCの採用担当です。

2025年6月25日（水）、リツアンSTCでは、AI教育講座「リツアンAIテック」にて『LLMサービス開発』第3回（実践編）のオンライン講義を実施しました。今回も講義を担当いただいたのは、東大松尾研発スタートアップであるPolaris.AI株式会社の代表・徳永優也氏です。

【リツアンAIテックとは？】

「リツアンAIテック」は、AI時代においてもリツアンのエンジニアが現場で価値を発揮し続けられるよう設計された社内教育プログラムです。
東大松尾研発スタートアップのメンバーと連携し、一部講義は社外にも無料で公開。
AIツールの“使い方”だけでなく、「なぜそう設計するのか」「どう業務に活かすのか」まで踏み込んだ実践型内容が特長です。

「RAG」って知っていますか？

今回のテーマは、RAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）です。
ちょっと聞き慣れない言葉かもしれませんが、簡単に言えば「AIが自分で検索してから答えてくれる仕組み」のこと。

ChatGPTなどのAIは、過去のデータをもとに答えますが、最新情報や社内の独自データには弱いという課題があります。
そこでRAGを使うと、AIが必要な情報を外部データから探して、その内容を踏まえて答えてくれるようになります。

FAQ対応や業務ナレッジの活用など、実はビジネスシーンでも大活躍中の技術なんです。

【講義内容】「検索」×「生成」で精度の高いAIを作る

LLMは便利で強力ですが、実際に業務で活用しようとすると、以下のような課題に直面します。

• 学習データの限界（最新情報や社内ナレッジが反映されない）
• モデルの更新コストが高い
• ハルシネーション（誤情報生成）のリスク

そこで登場するのがRAG。
外部のデータベースやドキュメントを検索し、その結果を生成に組み込むことで、知識の拡張・精度向上・更新性の担保を実現する仕組みです。

今回の講義では以下の内容を扱いました：

🔹 講義（前半／後半）

• RAGの基本構成と動作原理
• Microsoft CopilotやNotion AIなどのRAG活用事例
• 社内ナレッジとの接続方法
• プロンプト設計の工夫

🔹 ハンズオン（実践）

• Google Colabを使ったRAGのシンプルな実装
• NotebookLMなどを活用した検索拡張プロセスの体験
• チャットボットでの応用デモ

【受講者の声】現場で「活かす前提」の学び

参加者からは、

• 「プロンプトだけでなく“情報の設計”が大事だと気づいた」
• 「学習コストをかけずに性能アップできるのはすごい」
• 「社内FAQや文書を活かしたい現場にピッタリだと思った」

など、現場に近い感覚でのフィードバックが多数寄せられました。

【まとめ】情報を“探して使える”AIへ

AIは「何を学習したか」だけでなく、「何を参照して応答するか」が問われる時代へ。
RAGはまさに、エンジニアが自社のナレッジやデータを価値に変えるための武器です。

Day3では、その全体像とシンプルな構築方法までを学びました。
次回のDay4では、さらに回答精度を高めるアプローチやRAG精度向上の工夫に踏み込みます。

リツアンでは、今後もAI研修を実施していきます。

研修について、会社について、気になる方はぜひお気軽にカジュアル面談へお越しくださいね！
お待ちしています。