G×R（Generation × Retrieval）で理解する生成AIはなぜ間違えるのか？ RAGの本質

Описание: 本動画では、生成AIおよび検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）について、
G（Generation：文章や説明を「作る力」）× R（Retrieval：外部情報を「調べて参照する力」）
という2つの軸から整理し、
「なぜ生成AIは賢いのに間違えるのか」「RAGは何を本質的に解決しているのか」を解説します。

近年、大規模言語モデル（LLM）は、
文章の要約・説明・推論といった“生成”の能力において非常に高い性能を示していますが、
一方で
事実に基づかない回答をもっともらしく作ってしまう（ハルシネーション）
最新の情報や、特定分野の専門知識には弱い
といった課題も明らかになっています。

本動画では、こうした問題を次の視点から整理します。

・Generation（生成能力）
→ 文章や説明を柔軟に作れる一方で、「正しさ」や「根拠」を自動では保証しない。

・Retrieval（検索・参照能力）
→ 論文や文書など外部情報を正確に取り出せるが、それ自体は理解や説明ができない。

・G×Rの2×2マトリクスによるAIシステムの整理
→ 「生成だけ」「検索だけ」「その両方を使う場合」の違いを直感的に整理する。

・RAGはどの位置にあり、何を解決する設計なのか
→ 検索で得た情報を根拠として、生成AIに説明させる仕組み。

・検索と生成をどう設計・評価すべきか
→ どこまで検索に頼り、どこから生成に任せるかという設計の考え方。

数式や実装の詳細には踏み込まず、
**研究や業務で生成AI・RAGを使う際に役立つ「考え方の枠組み」**として解説します。

● 注意事項

本動画は NotebookLM を用いて構成しています。
NotebookLM による要約や読み取りは、資料の解釈が不完全になる場合があります。
正確な理解のためには、以下に示す原著論文・公式資料もあわせて参照してください。

■ 参考文献・原本データ（無料・オンライン）
【RAG全体像・サーベイ】

RAG and RAU: A Survey on Retrieval-Augmented Language Model in NLP
https://arxiv.org/abs/2404.19543

A・Comprehensive Survey of Retrieval-Augmented Generation (RAG)
https://arxiv.org/abs/2410.12837

A Survey on Knowledge-Oriented Retrieval-Augmented Generation
https://arxiv.org/abs/2503.10677

Dynamic and Parametric Retrieval-Augmented Generation
https://arxiv.org/abs/2506.06704

【評価・発展方向】

Retrieval Augmented Generation Evaluation in the Era of …
https://arxiv.org/abs/2504.14891

Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content
https://arxiv.org/abs/2402.19473

【基礎・原典論文】

RAG（Lewis et al., 2020）
https://arxiv.org/abs/2005.11401

REALM（Guu et al., 2020）
https://arxiv.org/abs/2002.08909

Dense Passage Retrieval（DPR）
https://arxiv.org/abs/2004.04906

RETRO
https://arxiv.org/abs/2112.04426

FLARE（Active RAG）
https://arxiv.org/abs/2305.06983

Self-RAG
https://arxiv.org/abs/2310.11511

RAGAS（RAG Evaluation）
https://arxiv.org/abs/2309.15217

【入門・公式解説】

RAG（検索拡張生成）とは？（Google Cloud）
https://cloud.google.com/use-cases/re...

【生成AIプロンプト入門】RAGをシンプルに理解する（DevelopersIO）
https://dev.classmethod.jp/articles/r...

本動画では、RAGを「唯一の正解」としてではなく、
G×Rのバランス設計が必要な領域における代表的アプローチとして位置づけています。

生成AIやRAGを、
「何ができるか」だけでなく
**「なぜそう設計するのか」**という視点で理解するための一助となれば幸いです。

■ タグ（日本語・英語併記）
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