Generative AI Test - JDLA 試験学習 04: RAG導入のコツとは？【声でつながるAIとの対談】【動画 18分01秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

この記事は、わたしの[YouTubeチャンネル](https://bit.ly/Yamanaka-YouTube "Living without things. 持たない生き方 手放す生き方")にある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )

転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。

こちらが動画内容です👇

***

![99 サムネイル Generative AI Test - JDLA 試験学習 04_ RAG導入のコツとは？【声でつながるAIとの対談】【動画 18分01秒】.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/386308/4af2c4bd-2ae5-6211-3b29-b3539b8294b6.png)




* # 動画URL
    * https://youtu.be/TiYcPMY5hnU

<br>

* # 動画タイトル
    * Generative AI Test - JDLA 試験学習 04: RAG導入のコツとは？【声でつながるAIとの対談】【動画 18分01秒】

<br>

* # 動画の説明欄(一部を抜粋)

📅撮影日 = 2024-11-25(月)

ひょんなことからGenerative AI Testを受けることになったので、手抜きしながら、学習の定着をねらっていきます。
ジョギング中に耳で「聴きながら復習」をしたり、朝起きてすぐにChromecast + TVで「目覚めながら復習」をする計画です。

🔎Generative AI Test(JDLA主催)とは？
https://bit.ly/WhatIs-Generate-AI-Test-JDLA


今回の動画では、AI関連のWeb記事を読みながら、わからない用語などを質問しました。

🔗RAG導入の覚悟とは｜Arpable
https://arpable.com/artificial-inteligence/commitment-to-implementing-rag/


🤖今回の使用環境と技術仕様
・使用サービス: ChatGPT
・プラン: Team プラン
・使用モデル: GPT-4 Omni (GPT-4o)
・使用機能: Advanced Voice Mode (高度な音声モード)


💻📱実行プラットフォーム
・ChatGPT: iOS App (iPhoneを使用)
・MindMeister: Chromeブラウザ (Chromebookを使用)


🎵挿入曲 - Background Music
・Suno AIで作成: 声でつながるAIとの対談: 挿入曲 #1 - AI Voice Talks: Minimal Melody #1
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghMLdiSVqwvSs_Z5y0H4VGOe


以下、YouTube Summary with ChatGPT & Claude( Chrome拡張機能 )で、目次と概要を自動生成しました。
https://bit.ly/yt-sum-Chatgpt-Claude


---


動画の目次( タイムスタンプ ):

00:00 - オープニング

00:29 - AI活用の現状と課題を簡単に紹介: RAG導入の覚悟とは｜Arpable

01:10 - RAG導入の現状: 精度40%の理由と実例

02:05 - ITチームと現場の乖離: 東京ガスの事例から学ぶ

05:12 - 期待値調整の重要性: 新技術導入における失敗と成功の分かれ目

06:35 - データ整備の課題: いわゆる「Excelフォーマット」など、人間向けレイアウトの問題点

07:38 - データクレンジングの基本: 効率的な手法と重要ポイント

08:16 - 半角全角問題: 統一の必要性と改善策

10:43 - RAGとLMMの連携: データクレンジング自動化の可能性

13:05 - チーム設計の工夫: 人間に優しいプロセスを目指して

14:29 - Chunking(チャンキング)という言葉の普遍的な意味: 分野ごとの用途解説

16:20 - Chunk(チャンク)とDivide(ディバイド)の違い: 文脈と目的による使い分け


---


動画の概要:

AIの活用が急速に進む中、企業における新技術導入の成功と失敗の鍵は何か？

今回の動画では、RAG(Retrieval-Augmented Generation)の導入事例を通じて、現場の課題や改善策を深掘りします。

導入部では、AI活用の全体像を俯瞰し、特に日本企業が直面する課題に触れます。
視聴者は、動画冒頭から「RAG導入初期に回答精度が40％程度」という現実的な数字と、その背後にあるデータやシステムの調整不足について学べます。

次に、東京ガスの事例を基にITチームと現場の乖離が生じる原因を分析。
伝統的な企業で起こりがちなITスキル不足だけでなく、チーム間の連携不足がどのように影響するかを考えてみます。

さらに、新技術を導入する際に必要な「期待値調整」の重要性を深掘りします。
わたし自身のGoogle広告運用での経験を交えながら、過剰な期待が現場に与える影響を解説し、より現実的な期待値の設定がいかに有効であるかを議論します。

中盤では、データ整備とクレンジングの具体例に焦点を当てます。
Excelの複雑なフォーマットや、全角と半角が混在する問題を解消する方法について、実践的なヒントを提供します。
さらに、AIによるデータクレンジングの自動化が、どのように効率を高めるかを考察します。

動画の終盤では、Chunking(チャンキング)という概念を多角的に解説。
AIの文脈に限らず、認知心理学、プログラミング、データ管理などの分野で、この用語がどのように使われるかを具体例とともに紹介します。
また、Chunk(チャンク)とDivide(ディバイド)の違いについても触れ、それぞれの意味を正確に理解するためのガイドラインを提示します。

本動画が少しでも皆さんの学びや気づきにつながれば幸いです。


---


✓ 🎥この動画と関連が強いわたしの動画 ↙
　・“Generative AI Test 試験学習(動画公開日で降順)”シリーズ
　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghN9M331UtaY_A6P9am75gKH


　・“Generative AI Test 試験学習(動画公開日で昇順)”シリーズ
　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghOeOcmbXn8Kl9wECuLw6ZRQ


　・“AI関連 試験学習(動画公開日で降順)”シリーズ
　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghPVjJobrzT55VYiODgMYyQr


　・“AI関連 試験学習(動画公開日で昇順)”シリーズ
　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghO9ATqmkAUmq1OHlHXG69mz


　・“効果的に音声認識入力を活用するヒント”シリーズ
　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghOXLLdKCeAncUWQfmKuh8SJ


　・“自己投資”シリーズ
　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghP1Gxpymfr6fVF9pRYuGt1P


　・“声でつながるAIとの対談”シリーズ
　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghOpTHU0rmfXSgjqV1_j6Eao


　・“効果的にChatGPTを活用するヒント”シリーズ
　https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghPfo1c-qmO2ERD7ldSgmblR


✓ 🎥Shortened URL for this video | この動画の短縮URL ↙
　https://bit.ly/3CS2L2m