仮想データを用いたAIエージェント型RAGの地盤工学分野への適用に関する研究
2025 年 6 巻 3 号 p. 724-733
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2025 年 6 巻 3 号 p. 724-733
2025 年は「AI エージェント元年」と呼ばれ，AI エージェントは自律的にタスクを遂行できる点で注目されている．しかし，AI モデルは推論過程の不透明性や説明可能性の不足などブラックボックス化の課題を抱える．本研究では，GPT-4o で生成した知識をベクトルデータベース化し，LangChain と LangGraph を組み合わせたエージェント型 RAG を構築した．さらに GPT-5 による LLM as Judge を導入し，知識源と応答の対応関係を評価した．15 事例の検証結果から，エージェント型 RAG はLLM 単体よりも応答品質が向上し，ブラックボックス性緩和と実務応用への有効性が示唆された．特に，地盤工学分野における知識継承や現場支援に資する可能性が確認された．
