AI Shift Academy

AI Shift Academy（#シフアカ）

今回はAIワークフロー構築において欠かせない技術「RAG（検索拡張生成）」の現場の課題に焦点を当てます。

#1でも取り扱いましたが、AIに社内ドキュメントなどの外部知識を参照させるRAG。一見便利な技術ですが、実際に開発してみると

・表記ゆれやフォーマットの乱れによる検索精度の低下

・LLMへのコンテキスト過多によるハルシネーション

・「分かりません」と正直に言えないAIの挙動

など、様々な壁にぶつかります。

AI ShiftのMLエンジニア目線で、実務で直面した具体的な課題と、現時点での解決アプローチを赤裸々に語ります。

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AI Shift Academy（#シフアカ）

「ショート編」では、話題のAI技術や論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。

AGIはベンチマークのスコアで決まるのか？

Andrew Ng氏が提案する「Turing-AGI Test」は、AIを“人間と同じように働かせる”ことで汎用性を測ろうとする新強い発想について解説します。

参考リンク: https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-334/

AI Shift Academy（#シフアカ）

今回は、AI開発の現場で起こりつつある新たな課題「AIワークフローのコンテキストオーバー」について、AI Shiftの及川と戸田が深掘りします！

複数のAI処理を繋げて自動化する「AIワークフロー」

・プロンプトに気合いを入れすぎて情報過多に

・1つのワークフローに詰め込みすぎて複雑化

など、中級者が陥りがちな落とし穴を実例を交えて解説。

「Few-Shot」が逆にハルシネーションを招いた失敗談や、業務棚卸しの重要性など、2025年以降のAI開発に必須の知見をお届けします。

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AI Shift Academy（#シフアカ）

「ショート編」では、話題のAI技術や最新論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。

今回は話題が2つあります。

①画像を扱うAIの弱点を補う手法「Chain-of-Visual-Thought（CoVT）」を取り上げます。AIがこれまで言語だけで判断していた部分に、境界や奥行きといった視覚的な中間表現を組み込むことで、カウントや位置関係などの精度が向上する点が特徴です。

②AIが長い会話や複雑なプロジェクトを“忘れてしまう”問題にどう向き合うか。今回取り上げる「General Agentic Memory」は、AIが必要なときに必要な情報を深掘りして探し出す、新しい記憶アプローチです。

参考リンク:

① https://arxiv.org/abs/2511.19418

② https://arxiv.org/abs/2511.18423

AI Shift Academy（#シフアカ）

2025年の締めくくりに、1月から12月までの主要なAIニュースを、パーソナリティの2人が独自の視点で振り返ります。

DeepSeekや拡散言語モデルから、話題となった「AIの処理できるタスクの長さは月と共に伸びる（AI版ムーアの法則）」まで、エンジニアならではの注目トピックが満載。

GPT-4oやGeminiの進化、そしてClaudeの「Computer Use（Antrhopic）」など、激動の1年を駆け足でおさらいします。

さらに、2026年の期待として、マルチモーダルの高度化・ブラウザAIの進化についても言及。

来年のAIはどうなるのか、一緒に考えましょう！

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AI Shift Academy（#シフアカ）

「ショート編」では、話題のAI技術や最新論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。

AIに意思決定を任せる時代、モデルに「どう質問するか」はますます重要になっています。

今回の論文は、LLMの未来予測が“質問の構造”と“文脈”に大きく左右されることを実証したもの。

ニュースを与えたら精度が下がる、略語の意味を取り違えるなど、実務のRAG設計にも直結する落とし穴が明らかになります。

参考リンク: https://arxiv.org/abs/2511.18394

AI Shift Academy（#シフアカ）

前回に続き、ボイスボット開発の裏側を深掘り！

今回は、AIと人間らしい対話を実現するための試行錯誤に焦点を当てます。

・ ストリーミング認識の落とし穴

スムーズな会話のために導入したストリーミング認識。

しかし、「どこで会話を切るか」という難問に直面。

ボットが「ずっと空気を読んでしまう」現象とは？

・ 人間らしさ vs 機械のわかりやすさ

人間のような「間」や「相槌」は本当に必要なのか？

あえて機械的に振る舞うことで、ユーザーの心理的ハードルを下げる逆説的なUX設計について議論します。

・ アバター接客の衝撃体験

ホテルでのアバター接客から見えた、プロの接客術とAIの現在地。

最新のLLMでも超えられない「文脈理解」の壁とは？

・ 割り込み機能「バージイン」の失敗談

ユーザー体験向上のために実装した「割り込み機能」が、なぜ全く使われなかったのか？

技術とユーザー心理のギャップに迫ります。

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AI Shift Academy（#シフアカ）

「ショート編」では、話題のAI技術や最新論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。

今回は話題が2つあります。

①DeepSeek-R1 が「政治ワードを含む質問のときだけ安全性の低いコードを返した」というCrowdStrikeの報告を解説します。

政治的意図やバックドア説は否定されており、モデルの推論が文脈によって揺れた可能性が示されています。

AIが“文脈で変化する”とはどういうことなのか、一緒に見ていきます。

②音声AIが抱えていた“考えるほど精度が落ちる”という長年の謎に挑んだ最新研究を紹介します。

ポイントは、AIに「文字ではなく音から考える習慣」を身につけさせたこと。

これにより、これまで拾いきれなかった声の微妙なニュアンスを推論に活かせる可能性が見えてきました。

参考リンク:

① https://www.esecurityplanet.com/artificial-intelligence/crowdstrike-finds-bias-triggers-that-weaken-deepseek-r1-code-safety/

② https://arxiv.org/abs/2511.15848

AI Shift Academy（#シフアカ）

今回のシフアカは、方向性を変えて開発の「現場トーク」をお届けします！テーマは、AI Shiftのプロダクト「ボイスボット」の立ち上げ秘話。

2019年、ボイスボットの始まりは「秘書さんサポート」だった！？

「土日」が「兄貴」に聞き間違えられるなど、精度がまだ低く、運用が定まっていなかった当時の音声認識とどう戦ったのか。

・独自の「聞き間違い辞書」の作成

・「こう言ってください」と誘導するUXの工夫

など、LLM登場以前のエンジニアの泥臭い試行錯誤を語ります！

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AI Shift Academy（#シフアカ）

「ショート編」では、話題のAI技術や最新論文を一つ取り上げ、コンパクトに紹介しています。

AIはキャラクター演技が上達していますが、最新研究では「悪役」だけうまく演じられないことが示されています。

安全性のため“良いAI”として調整されていることで、嘘や狡猾さといった悪役らしい言動が再現しにくいのが原因です。

AIの安全性と表現力のバランスを考えるうえで示唆の多い研究です。

参考リンク: https://arxiv.org/abs/2511.04962