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X-WR-CALDESC:エージェンティックRAGとは：RAGからエージェ
 ントへの進化を整理する
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SUMMARY:エージェンティックRAGとは：RAGからエージェント
 への進化を整理する
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99675
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✓ RAGは導入
 したのに「思ったほど賢くない」と感じている\n✓ 複
 数の資料をまたぐ質問になると、答えがズレてしまう\
 n✓ 情報が足りなくても調べ直してくれず、不確かな
 答えが返ってくる\n✓ 「エージェンティックRAG」とい
 う言葉は聞くが、自社に要るのか判断できない\nもし
 一つでも当てはまるなら、\n問題は「検索精度のチュ
 ーニング不足」ではありません。\nRAGが「一度しか検
 索しない・調べ直さない・検証しない」という、進め
 方そのものの限界に当たっているだけです。\nこの45分
 で、RAGが「一発検索」から「計画して調べ直すAI」へ
 どう進化してきたかを技術用語なしで整理し、「自社
 は従来RAGで十分か、エージェント化が要るか」を見極
 める判断軸を持ち帰ることができます。\n■ こんな方
 におすすめです\n────────────────
 ────────────────\n✓ RAGを導入した
 が「複雑な質問に弱い」「思ったほど使えない」で止
 まっている方\n✓ エージェンティックRAGという言葉を
 、技術語なしで一度きちんと理解したい方\n✓ 従来RAG
 の改善で足りるのか、エージェント化が要るのかを自
 社で判断したい方\n✓ 図面・帳票・表など複雑な資料
 をAIに扱わせたいが、進め方に悩んでいる方\n✓ DX推進
 ・IT推進の担当として、社内のRAGを次にどう進化させ
 るか考えている方\n■ セッション説明\n──────
 ────────────────────────
 ──\n「RAGは導入した。でも思ったほど賢くない」。
 この感覚を持つ担当者が増えています。日本企業のRAG
 導入は導入済み17.8%・導入意向あり約35%と進み始めた
 一方で、複数の資料をまたぐ、足りなければ調べ直す
 、答えを自分で検証する、といった人間なら当たり前
 にやることが、多くのRAGには組み込まれていません。
 原因は精度チューニング不足ではなく、「一度だけ検
 索して答える」という進め方そのものの限界です。\n
 本セッションでは、RAGが「一発検索」から「自律的に
 動くエージェント」へどう進化してきたかを、Naive→Ad
 vanced→Modular→Agenticの4段階で整理します。さらに、検
 索の「やり方」そのものに2つの潮流があることも扱い
 ます。事前に索引を作る従来型と、索引を作らずAIが
 その場でファイルを探す新しい方式（Claude Codeが採る
 エージェント型検索）です。後者は構築・保守が不要
 で常に最新という強みを持つ一方、図や表・複雑な資
 料には弱く、図・複雑データには検索の基盤を用意し
 て両者を組み合わせるハイブリッドが現実解になりま
 す。難しい実装の話はしません。ゴールは「自社のRAG
 をどう進化させるかの方向感」を掴むことです。\n■ 
 今回話す内容\n─────────────────
 ───────────────\n\nRAGの「一発検索」
 という限界の正体と、Naive→Advanced→Modular→Agenticとい
 う4段階の進化\n従来RAGとエージェンティックRAGの違い
 を「計画・検証・自己修正・複数ステップ検索・ツー
 ル使用」の5観点で整理\n索引を作る検索とその場で探
 す検索の使い分けと、「自社は従来RAGで十分か・エー
 ジェント化が要るか」の判断軸\n\n■ 登壇者\n────
 ────────────────────────
 ────\n三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）\
 nデータサイエンティスト出身。製造業・大手ITを中心
 に、AI・データ活用のコンサルティングと社内研修を
 手がける。「技術を現場で動く施策に翻訳する」をミ
 ッションに、導入判断から構築・運用展開まで一気通
 貫でサポートしている。Python・SQLによる実装経験と、
 経営層へのプレゼン・合意形成の両方を持つ実務家。\
 nX: 三好大悟\, リベルクラフト
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