生成AIエンジニアLab

生成AIの最新技術を、ハンズオンで解き明かす実践ラボです。
次の一歩を描きながらAI時代のキャリアを模索する羅針盤を目指します。

RAGの実装において、「検索精度の頭打ち」と「情報の鮮度・権限管理」は大きな課題です。
単一のベクトル検索だけでは、文脈が不足したチャンクを取り違えたり、権限外のドキュメントを参照したりするリスクがあります。
本記事では、この課題を解決するためのデータ構造設計(メタデータ設計)を解説します。

なぜメタデータ設計が必要なのか

RAGはドキュメントをチャンク分割して、ベクトル検索することが基本ですが、そもそも検索対象のドキュメントに新版と旧版が混ざっていたり、似たようなドキュメントがあると、ベクトル検索で意味の近いチャンクをとってきたときに、正しい検索結果にならないケースがあります。そのため、メタデータを利用して、検索前に事前に検索対象のドキュメントを絞り込んでしまいたいというモチベーションがあります。

そこで、メタデータ設計です。文書本文とは別に付与する、検索制御用の属性情報を指します。具体的には、会社名、年月、ドキュメント種別などです。メタデータで検索対象となる文書群を限定することで、検索精度を高める狙いです。

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未経験からAIエンジニアに就職したい人に向けて、自身の体験談を交えて解説します。

転職エージェントから言われた言葉

新卒で入社した会社で、ずっと企画の仕事をしてきました。
企画職とは、顧客やユーザーにヒアリングして「困ってること」を聞き出し、自社で解決できそうな課題を選んで具体化する仕事です。

「問題発見」と「問題解決」を一緒に行うところがポイントで、いろいろ仮説を立ててひたすらリサーチを繰り返していました。辛い局面もありましたが、好奇心が強い方だったので、新しいことを調べたり新しい人と会うことは楽しかったです。
(某社の2年目社員に完全論破されたり、某社の女性マネージャーに詰められたこともすべて良い思い出です)

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PDFファイルを参照するRAGシステムを構築する場合、PDFの前処理は重要です。その後のチャンク設計や検索品質に直結します。

一方でドキュメントの前処理の選択肢は急速に増えています。テキスト抽出、Doclingのような変換ツール、さらにLLMやVLMがPDFを直接解釈し、Markdownに変換するパターンも現実的な選択肢になっています。

そこで本記事では、READocの論文を参考に、RAG用途のPDF前処理の視点で代表的なツールを比較し、2025年時点での使い分けの指針を整理します。
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業務向けAIエージェント構築で、社内のデータベースを検索させたり、外部ツールを使う開発が増えています。
MCPという新しい規格の登場で、この開発のやり方が簡単になりつつあります。この記事では、MCPの基本から、MCPサーバーを利用したAIエージェントの構成例を解説します。

MCP(Model Context Protocol)とは?

MCPは、一言でいうと「LLM専用の、外部ツールや社内データへの安全なアクセスを標準化する規格」です。 今まで人間やWebアプリ向けに使われてきた「FastAPI」などのWeb APIとは違い、最初から「LLMが自分で理解して使うこと」を目的に作られています。



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この記事はパソコンだけで動くAI同士の会話アプリを作りたい人に向けたハンズオン解説です。

関連記事:VOICEVOXをPythonから音声合成する方法(Windows/Mac)

1. どんなアプリを作るの?

キングダムで有名な秦王嬴政と楚の使者の AI が、交互にセリフを言い合います。画面には吹き出しが出て、VoiceVox でセリフが読み上げられます。AI同士で会話をさせ、その様子を見て聞くイメージです。完成した画面は以下になります。
スクリーンショット 2025-04-22 200729続きを読む

本気でAI人材になりたい!高年収で将来性が高いAIエンジニア職に就きたい!

現在の仕事に不満があったり、キャリアの停滞感を感じているなら、このページで紹介する転職サービスは必見です。ここでは、現役のAIエンジニアが市場動向を分析し、使いやすい転職サイト・転職エージェントを厳選してご紹介します。

目次
AI業界の待遇を概観する
生成AI市場の急成長と高値で売れる経験
AIエンジニアは激務なのか
AIエンジニアの将来性

AIエンジニアになるメリット
転職エージェントを活用して効率的に転職しよう
AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ
転職サイト・転職エージェントを利用する時期は?
おすすめの転職サイト・転職エージェント
 「現職ITエンジニアの年収アップをサポート!」TechClipsエージェント
 「ITエンジニアの年収アップと環境改善に強い」 : レバテックキャリア
 「手厚いサポートと情報量で満足度No.1!」 : マイナビ転職IT AGENT
おわりに
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人工知能や機械学習を勉強をしているシステムエンジニア(SE)が増えてきていると感じます。

ただでさえIT人材が不足している売り手市場にもかからわず、さらに新しいスキルを身に付けようと休日に勉強を続けるシステムエンジニアを見て、日本を支えているのは、間違いなく彼らのようなエンジニアであると強く感じます。

システムエンジニア(SE)の労働環境は非常に厳しい

これまで日本の情報システムを支えてきたのはシステムエンジニア(SE)です。しかし、必ずしも労働環境は恵まれたものではありません。
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今後10年のAIの進化で、新たな情報システムの大半に機械学習処理が実装され、AI関連のサービスがビジネスの主流となり、結果的に今存在する約半分の仕事が無くなってしまいます。

生き残る方法の一つは、AIに仕事を奪われる側から、AIで仕事を奪う側になることではないでしょうか。

中国の春秋戦国時代の思想家、列子は「時を得る者は栄え、時を失う者は滅ぶ」と言われました。時代の流れとはすごいもので、流れに沿った1の努力は、時に10や100の結果を生むことがあります。具体的なアクションは、AIを理解し、キャリアにAIの色をつけていくことです。

本記事では、AIを全く知らない人が、AI人材になる方法を4ステップでまとめました。現職が銀行員、事務職、営業職などビジネス職種の方を想定しています。
人工知能20
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AIエンジニアは、最も将来性が高い職業の一つでしょう。データを使って科学する仕事は楽しいです。しかし、現役のAIエンジニアにも様々な悩みがあったりします。

「優秀な人材と働きたい」「LLMの研究をしたい」「自分の専門分野を深めたい」などです。

組織の論理から脱却し、自分のキャリアをコントロール性をどうすれば高めることができるのか、現役のAIエンジニアが検討してみました。

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生成AIの普及は、エンジニアのキャリア市場を大きく揺るがしています。
「自分の仕事がAIに置き換えられるのではないか」
「これまで積み上げてきた経験が無駄になるのではないか」

特にフロントエンド開発や運用保守など、生成AIへの代替可能性が高い業務に従事しているエンジニアにとって、この不安は現実味を帯びています。

コード補完や自動化が当たり前になった時代、価値が集まるのは、「どの技術を学び、どんな環境で経験を積むかを見極める判断力」や「過去の経験を次の成長に結びつける力」です。
そのため、転職エージェントを選ぶ際も、従来の「年収アップ」や「今のスキルに合う求人があるか」だけでは不十分で、長期的にキャリアを伸ばせる環境を提示できるかどうかが重要になります。

本記事では、現役の生成AIエンジニアが、生成AI時代に通用する転職エージェント選び方を解説します。

※本記事には、マイナビのプロモーションを含みます。

結論(転職エージェントを選ぶ方程式)

 転職エージェントの価値 = 誠実さ × 求人数 
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