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新着動画「AIはどうやって『意味』を理解する?」を公開 ── ベクトル・検索・RAG・おすすめの仕組み
AIが言葉の「意味」をどう扱うのかを、文章を数字にする「ベクトル」という一つの考え方から解説。Bag of Wordsの限界、Word2Vecの分散表現、コサイン類似度、RAGによる社内マニュアル検索、おすすめやLLMの仕組み、APIで自分で作る方法までを、プログラミング前提なしで整理します。

YouTubeチャンネル「ZELK Lab」で新しい解説動画を公開しました。
チャットの回答、検索、おすすめ、RAG。一見ばらばらに見えるこれらの仕組みは、実はどれも「言葉を数字(ベクトル)に変える」という一つの考え方でつながっています。この動画では、その考え方を入口に、検索やRAG、おすすめ機能、そして生成AIの中身までを、順を追って整理します。
専門的な数式やプログラミングの前提知識がなくても、AI・ITを仕事のどこに使えるかを考えるための土台がつかめる内容です。
この動画で分かること
- 文章を「ベクトル(数字の列)」に変える、という考え方の全体像
- 単語の出現回数で数える方法(Bag of Words・TF-IDF)と、その限界(「車」と「自動車」が別物になる問題)
- 意味の近さを座標で表す「分散表現」(Word2Vec)と、似ているかを測るコサイン類似度
- RAGの仕組み ── 社内マニュアルや資料をベクトル化し、言葉で質問して該当箇所を探す
- おすすめ機能やLLM(GPTなど)も、同じ「情報を数字に変える」考え方で動いていること
- 学習済みモデルやAPI、生成AIを組み合わせれば、こうした仕組みを自分たちで作れること
こんな方に
- 検索やRAG、おすすめの仕組みを、雰囲気ではなく筋道で理解したい方
- 社内の資料検索や問い合わせ対応を、AI・ITで改善できないか考えている方
- プログラミングよりも「どんな技術があって、自分の仕事のどこに使えるか」を知りたい方
動画のあとに ── 自社・自分の業務で試してみる
動画の最後でもお伝えしているとおり、大切なのはプログラミングそのものよりも「自分たちの業務のどこにAI・ITを使えるか」を見極める力です。実際に一歩進めたい方に向けて、次の入口をご用意しています。
- 法人の方: 無料のAI内製診断。現在の業務をもとに、AI・ITを活用できそうなところや、自分たちで作れそうな仕組みを整理し、最初に取り組むテーマと研修カリキュラムの案をあわせて診断結果としてお渡しします。
- 個人の方: ZELKの公式LINE。ITやAIを学ぶための入門ガイドをお渡ししています。学習の相談もLINEからお気軽にどうぞ。