AI Shift Academy（#シフアカ）

第3回は「RAGのR」機械による検索の誕生に迫ります。

今、私たちは調べたいことを数秒で検索できます。しかし、その「当たり前」の裏には、膨大な手作業と時間がかかっていた時代がありました。
世界で初めて稼働した検索システム「MEDLARS」は、研究者が紙に書いた依頼をもとに、専門家が論理式を組み立て、数週間後にやっと結果が返ってくる──そんなプロセスでした。
それでも医学の世界では、人命を守るために欠かせない画期的な仕組みだったのです。ブール演算子、シソーラス、そして情報検索の評価指標。検索の原点を知ることは、AIやGoogle検索の未来を理解するヒントにもなります。
不便さと革新が同居していた時代の物語を、一緒にたどってみましょう。

本テーマは、下記の5章で構成されています。

1. 情報検索の起源：人間はもともとどうやって探していたのか？ なぜ検索が必要になったのか？
2. 検索結果の「評価」：測れないものは改善できないという原則
3. 機械による検索の誕生：コンピューターがもたらした新しい可能性
4. 検索結果の「順位付け」：関連度という革命的な発想
5. 情報検索システムの商業化：実験室から社会実装へ

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AI Shift Academy（#シフアカ）

第2回は「RAGのR」検索結果の「評価」に迫ります。

RAGの検索技術(Retriever)の原点は、1960年代の手作業による壮大な実験にありました。

現代のAI評価にも通じる「再現率」と「適合率」という指標はこの時誕生します。

AIの性能をいかに測り、改善していくか、そのヒントを探ります。

本テーマは、下記の5章で構成されています。

1. 情報検索の起源：人間はもともとどうやって探していたのか？ なぜ検索が必要になったのか？
2. 検索結果の「評価」：測れないものは改善できないという原則
3. 機械による検索の誕生：コンピューターがもたらした新しい可能性
4. 検索結果の「順位付け」：関連度という革命的な発想
5. 情報検索システムの商業化：実験室から社会実装へ

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AI Shift Academy（#シフアカ）開設！

記念すべき第1回は「RAGのR」（情報検索）の起源に迫ります。

私たちが今、生成AIで当たり前のように使っている「検索して情報を抽出する」技術は、どんな課題を乗り越え、どんな工夫と発想によって進化してきたのか？

その歩みをたどると、現代のRAGをうまく活用するためのヒントが見えてきます。

本テーマは、下記の5章で構成されています。

1. 情報検索の起源：人間はもともとどうやって探していたのか？ なぜ検索が必要になったのか？
2. 検索結果の「評価」：測れないものは改善できないという原則
3. 機械による検索の誕生：コンピューターがもたらした新しい可能性

1. 検索結果の「順位付け」：関連度という革命的な発想
2. 情報検索システムの商業化：実験室から社会実装へ

歴史を知り、思考の“足腰“を鍛えましょう！

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