00:05
おはようございます。Web3 AIプラナーの坂井あきらと申します。
こちらの配信では、主にAIやWeb3などテクノロジーに関するお話を、
実体験のもとお話をさせていただいているチャンネルとなっております。
はい、現在ですね、ChatGPTに関する完全マニュアル、こちらは無料で配布をさせていただいております。
約80ページにわたる内容となっておりまして、こちらですね、受け取っていただいた方には、
これからのAI時代において必要なスキルであったりとか、
これから何をしていけばいいのかがわかりやすくまとめられた動画をですね、
お送りさせていただいております。
ぜひですね、概要欄の方からこちらを受け取りいただけますと幸いに思います。
はい、というわけで今日はですね、まさに昨日ちょっと僕が主催を務めております
マージャントクラブWeb3.0支部という場所があるんですけれども、
その中でですね、毎週月曜日に勉強会をやらせていただいております。
主にAI勉強会ですね。
その中でお話ししたのが、今回ラグというテーマでお話をさせていただきました。
結構ですね、重要な要素ではあるんですが、
AIをやってる中でなかなかそのたどり着くまでにちょっと時間かかる部分は正直あってですね。
僕も正直このラグっていう言葉を知って、ちょっと導入までにはかなり時間がかかったと。
ただ結構重要だよねっていうところがありますので、
今日はそういったテーマでお話をしてみようかなと思います。
改めまして本日のテーマが、
AIやるならラグの使い方と活用シーンは覚えておいた方がいいというテーマでお話をさせていただきます。
はい、というわけで今日はラグについてというところで、
今日はですね、ちょっと専門用語が飛び交うかもしれませんが、
その点はご了承いただけたらなというところですね。
はい、ラグってそもそも何かっていうところを、
ちょっとざっくりとなんですけど、お話ししようかなというところです。
ラグっていうのはシンプルに言うとですね、
だいたいそのAI、たくさんの情報を持って情報を出力するっていうところがあるんですが、
ラグっていうのがその外部情報ですね。
外部情報を持ってきて活用して、そのテキスト生成、出力を行うっていう手法になってきます。
はい、そのラグっていうのが実際にですね、
AIモデルとか、チャットGPTとかが一番わかりやすいですかね。
チャットGPTとか使うときとかって、何か質問をするときっていうのは、
こういう質問に対して答えてくださいっていうのを、
指示出しとかをプロンプトで打ったりすると思います。
それに対してチャットGPTが持っている知識の中から情報を出力するっていうのが、
03:04
一般的な使い方かなというところです。
ただですね、チャットGPTは頭が良すぎるっていうのと、
大量のデータ、たくさんのデータ、知識を持っているっていうところがあるので、
その大量の知識の中から、この質問だったらこれでいいかなっていう返答をしてくるわけなんですよね。
ただ、細かい設定とかっていうのをしていなかったら、
結局のところ、抽象度の高い回答が返ってくるっていうところがあるので、
なかなか納得がいかず、プロンプトエンジニアリングっていうところで、
理想的な答えを出力するためには、細かい指定をしたりして、
より精度の高い返答をもらうっていうやり方として、
プロンプトエンジニアリングっていうスキルが重要ですよっていうのは、
僕もお話をさせていただいていたりします。
ただですね、とはいえなんですよ。
精度の高い回答っていうところがありますが、
よく僕は入力データが大事ですよっていうふうに言っていたりします。
どういう情報を覚え込ませるかっていうところが大事で、
その入力データを文章形式で覚え込ませるっていうやり方が、
プロンプトでも同じように大事だったりするんですけど、
ただですね、例えばプロンプトの中に大量のデータを入れるってなると、
かなりのトークン数を使うとか、
あとは入力数に限界があるっていうところが正直あってですね、
なので、実際には何かリンクを参照させるであったりとか、
別の省略をさせてですね、
細かく入れていくっていうやり方があったりするんですけど、
ただですね、そうすると工程が増えてしまうっていう部分があります。
なので、ラグっていう機能を使って、
データベースとなる、例えばテキストであったりとか、
PDFファイルとか、ドキュメントとか、あとはExcelのCSVファイルとか、
データですよね。そういったデータを外部の参照データとして、
AIに覚え込ませ、そこからですね、
AIに読み込んでもらって、そこからAIにデータを基にして、
プラスあなたの知識を持って回答してくださいねっていう、
新たな別の工程を挟むっていうのが、
ラグっていうところがあったりするんです。
でですね、ラグっていうところを使うことによって、
その参照データを先に読み込ませるっていう機能が備わった形にはなりますので、
より精度が高くなるっていうところはあるんですね。
なので、検索と生成の組み合わせがラグの仕組みだというふうに、
思っていただけたらなというところです。
何ができるかっていうところで、ラグのメリットって、
先ほどお話したように高精度な回答もそうなんですけど、
06:01
最新情報の反映とかっていうのもしやすくなるっていうところです。
なので、ラグっていうのは外部のベースとなる知識であったりとか、
データベースですね。それっていうのを基に、
情報を出力してくれるっていうところではあるので、
例えば何か、今日新しいニュースとかをAIで分かりやすく予約したいなっていうときには、
パプリキシとか使えば全然いけるんですけど、
例えば2024年の、今日10月22日ではあるので、
そのニュースとかをいくつかピックアップして、
その情報とかを分かりやすくまとめたシートとかを、
例えば10枚ぐらい分けておくんですよ。
それをChatGPTとか、他にもクロードとかいろいろあったりするんですけど、
そういうのに、まずは参照データはこちらですみたいな形で覚え込ませれば、
普通そのChatGPTとかクロードの弱点っていうのは、
最新情報が得られないっていうところがデメリットとしてはあります。
ただ、その点ですね、このラグっていうのを使えば、
読み込ませたデータベースを基に出力してくれるので、
リアルタイムの情報を取得することも可能ですというところです。
ただですね、とはいえ、ちょっとそのデータを毎回出力させるのめんどくさいっていうのも正直あるので、
僕はPower Plexiで全然いいんじゃないかなっていうところはあったりします。
一方でまたプラスですね、幅広い情報源からいろいろ必要なデータを取得することができるので、
そのラグという形でデータベースをいろんなデータを覚え込ませれば、
たくさんの情報の中からこれがいいですよっていうのを抽出してくれるっていう、
そういったメリットもあります。
なので、そういった意味でハルシネーション、情報のフィッチというところで、
精度高い回答を得ることができますというところです。
なので、これから何か精度を上げていきたいんだったら、
このラグっていうのは基本的には抑えておいたほうがいいっていうところです。
よく言われる活用シーンなんですけど、これは僕はやってみて本当かなっていう部分もちょっと思ったりはするんですが、
例えばカスタマーサポートとか社内ナレッジベースのQ&Aシステムであったりとか、
マニュアルを読み込ませたい時とかそういう時便利ですね。
あとは専門分野での情報検索とか、そういったところで使えるんですが、
僕はですね、メルマガとか、あとはブログ作成。
ブログ作成についても最新情報をまとめたようなブログとか、
SEOとかを意識したブログというよりかは、どちらかというと何か、
セミナーを開催した時の状況とかを報告するブログとか、
09:00
あとはランディングページの作成であったりとか、
そういった時に実はこのラグっていうのはめちゃくちゃ便利というところはあったりします。
なので、そういったところで活用支援というところで、
僕は結構というかかなり使わせてもらっているというところで、
最近だとですね、Power PlexiのSpaceという機能が追加されて、
これがまさにラグの機能が追加されたんですよね。
これ知らない方多いんじゃないかなという感じなんですけど。
このラグっていう機能が使えるツールも限定されていて、
Chat GPTはいけます、Cloudいけます、Power Plexiいけます、
あとはですね、Notebook LAMとか、あとはDeFiとかですね、
そういったツールは使えるんですが、
ただですね、CopilotとGeminiは使えないんじゃないかなというところですね。
Geminiは主にGoogleが出しているというところではあるんですけど、
なかなか使える場所はなかったかなというところではあったりします。
もともとGoogleにはね、Geminiって実際Googleが検索機能として備わっているので、
そもそもいらないみたいな感じにしているのかもしれないですけど、
そこはですね、ちょっとなんともわからない。
今後使うかもしれないというところですね。
主要なところはそこです。
そのラグっていうところを、その使い方っていうところで、
まずは基本的なAI、LLMと呼ばれているものを知っておく必要があるというところではありますし、
そもそもそれぞれのツールごとの使い方っていうのをまず理解しておく必要があるかなというところです。
その技術、ラグと呼ばれる技術に関しては今お話ししたような形ではありますので、
基本的には僕はお勧めの使い方としては、
自分自身が持っているノウハウとかスキルとかそういったのをラグとして覚え込ませるのがお勧めです。
これは僕、一番わかりやすい例になっちゃうんですけど、
僕はライティングとかそういったのをお仕事によくしていたりするんですね。
そのラグっていうところをうまく活かして、
ライティングの世界ってSEOとかがわかりやすいんですけど、
例えばタイトルの書き方とか、あとは文章の書き方とか、
手筆の書き方とか、あと構成の作り方とか、いろいろあるじゃないですか。
これ人それぞれですね、実は結構個人的なルールみたいなのがあるんですよ。
個別ルールみたいな。
世間一般で言われているルールに加えて、個別でこういうのを意識して、
自分って普段ライティングしてるなとか、
例えばコピーライティング作ってるなとかって絶対あるはずなんですよ。
自分自身のルールブックみたいなものをラグとして覚え込ませると、
12:01
自分自身の分身って作れるんですよね。
ここが面白くてですね、
僕は普段のブログとかメルマガとかですね、
そういったのを覚え込ませるんですね。
そこを意識して、
このラグっていうのを活用しているっていうところがあったりします。
それぞれ、先ほどお話したチャットGBDとか、
クロードとかパープレックスとかっていうのは、
それぞれやっぱり機能性が全然違うっていうところです。
なのでその機能性に合わせて、
じゃあこっちだったらメルマガかな、
じゃあこっちだったらブログかな、
じゃあこっちだったらランディングページかな、
みたいな風に使い分けをしてるんです。
なので結局のところ、活用していくためには、
それぞれの特徴を自分自身の中で理解しておかないといけないというところです。
ここがですね、結局のところ、
理解深めないとラグは使えませんよっていうところに落ち着くんですよね。
ここがですね、結局のところ、
実装しないと意味ないよっていうところが落ちにはなってくるんですが、
でも結局のところそうなんですよね。
自分自身で実装しないとなかなかですね、
このAIとかっていうのは使いこなせないよねっていうところが正直なところではありますので、
今回ですね、ラグについてお話をさせていただきましたが、
おそらくこれを聞いてくださっている100人いたら1人実装するかなぐらいな感じだと思っています。
ただですね、これ使いこなせたら…
いや、僕はですね、もうこれ使いこなすとですね、
例えば僕はライティングは得意なんですけど、
ただですね、ランニングページとかコピーライティングとかって、
そんなに経験豊富かって言ったらそういうわけじゃないんですよね。
ただですね、これ経験豊富な方と組んだらどうなるかというとですね、
その経験豊富な方の頭の中にはルールブックがあるわけじゃないですか。
そのルールブックみたいなものを、それをですね、
AIに覚え込ませたらその人の分身を作ることができるわけなんですよ。
なので、そういう方とタッグを組んで、
そのルールブックっていうのを何か頭の中でまとめて、
それをAIで出力をさせるっていうものを作ってしまえば、
人と一緒にサービス展開みたいなものもできるんじゃないっていうのは、
最近考えていたりします。
なので、そういったところをどう言語化できるかですよね。
結局言語化できるかどうかのところが大事かなというところではありますので、
その部分をしっかりとどう言語化していくかっていうところが、
まさにデータとして使えるかどうかが変わってくるかなというところではありますので、
ぜひ自分自身のルールって何があるかなっていうところから、
まずは始めてみてはいかがでしょうかというところで、
15:00
今日はこれで以上とさせてもらおうかなと思います。
改めまして本日のテーマは、
AIあるならラグの使い方と活用シーンは覚えておいた方がいいというテーマで
お話をさせていただきました。
昨日、大体1時間半ぐらいコミュニティの中で話したんですけど、
後半あたりからだんだん難しくなってきたという意見もいただきつつ、
とはいえですね、ちゃんとやっぱり何でしょうね、
普通のセミナーだけだと結局その場で質問とかってずらかったりするんですけど、
僕の運営しているところではその場ですぐ質問できるようなスタンスを取らせてもらっていて、
すぐに返答できるようにというところで、
基本的には学科者がちゃんと納得できるような形でお話をさせていただいております。
もしかしたらちょっとわからないという方も中にはいたかもしれませんが、
ただですね、機能性であったりとか、
どこでラグって実装するっていうところとかね、
そういった部分を具体的にお話しさせていただきました。
もしそういったちゃんと実践ベースですよね、
僕が意識しているのはそういった実践ベースなので、
何かノウハウ的なところだけではなくて、
ちゃんと現場で活かせる技術という部分にフォーカスして、
毎週月曜日にAR勉強会というのを開かせていただいておりますので、
そういった意味で何か自分自身でしっかりと取り入れていきたいという方は、
まずはですね、概要欄の方にもまとめが載っておりますし、
これからですね、説明会とかを開こうと思っているんですが、
ちょっとですね、今月、来月あたりは、
今月はちょっとですね、お休みしようかなと思っております。
というのもちょっとですね、ちょっと時間がなくてですね、
はい、今月はちょっとお休みさせてもらおうかなと思っております。
来月はですね、また説明会は実施しようかなと思っていたりしますので、
ぜひですね、その際にご参加いただいてもいいですし、
直接ご参加いただければ、一緒にですね、
まずは一緒にお話ししませんかというところからできますので、
はい、そういった積極的な方をお迎えしている場ではあったりしますので、
ぜひですね、ご参加いただけたらと思います。
はい、というわけで、最後まで聞いていただきまして、
誠にありがとうございました。
こういった形式で、音声形式でもそうですが、
メルマガ配信などもさせていただいております。
概要欄にメルマガのリンクも貼っておりまして、
メルマガ読者さん限定で、今後講座とか、
そういったものを出していく予定ではあるんですが、
その講座のクーポンなども配布予定となっております。
ぜひですね、こちら、お受け取りいただけますと幸いに思います。
ではですね、最後まで聞いていただきまして、誠にありがとうございました。
それでは、失礼いたします。
