日経電子版 x AIエージェントの可能性とAgentic RAGによって提案書生成を行う技術

【日経×ジェネラティブエージェンツ】AIエージェント化に向けて！日経電子版開発と記事検索の最前線
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1. 日経電子版 x AIエージェントの可能性と Agentic RAG によって提案書生成を行う技術 株式会社ジェネラティブエージェンツ 西見 公宏 2025/02/06【日経×ジェネラティブエージェンツ】 AIエージェント化に向けて！日経電子版開発と記事検索の最前線
2. 西見 公宏（にしみ まさひろ） 株式会社ジェネラティブエージェンツ代表 #アジャイル開発 #生成AI #顧問CTO #新規事業IT #中学生からプログラマ #富士山の麓に移住 生誕〜／ゲーム開発 1983年 兵庫生まれ／東京育ち 中学生時代からプログラミング に親しみ、CGIによるWebサー ビス開発やDirectXを利用した 同人ゲーム開発などを行う。初 めて触ったのはC言語。 起業／Web制作 2001年頃からWebデザイナー として活動開始 法人向けWebサイトの受託制 作からスタートし、法人向け CMS、デザインテンプレート の開発／提供を行う。 就職／大規模開発 顧問CTO／サービス開発 現在／生成AI 2008年〜TIS株式会社 財務会計領域を中心にERPコン サルタントとして従事。金融か ら製造業まで経験。大規模デー タから会計仕訳を自動生成する 仕組みのソリューション化。 2011年〜株式会社ソニックガーデン 設立期に1人目社員としてジョイ ン。顧問CTOとして企画から開発ま で従事。アジャイル開発特化。2015 年に取締役就任。年間100件以上の 新規事業相談に対応、PJ立ち上げ。 2024年〜株式会社ジェネラティブ エージェンツ創業：AIエージェン ト書籍の上梓をきっかけにAIエー ジェント活用事例の展開を加速す るため3人の共同創業者と共に新会 社を設立。事業拡大に奔走中。 https://my.prairie.cards/u/mah_lab #助成金メンター #講師業 有限会社エッジドエッジ代表プログラマ 合同会社てにをはCTO Unicorn farm主催Startup Advisor Academy認定 山梨県地域課題解決型起業支援事業2023メンター サウナ・スパ健康アドバイザー #専門誌連載 #書籍執筆 ▼MBTI 　ENFP（外向、直観、感情、知覚的態度） ▼ストレングスファインダー 　最上志向、収集性、戦略性、未来志向、適応性 ▼趣味 　サウナ、焚き火、子どもと遊ぶこと、安い店で飲むこと マイパーソナリティ #Ruby #子ども3人 #イヌ
3. AIエージェントに関する主な著書 2023年12月16日発売 一般向け AIエージェント解説書 2024年11月9日発売 開発者向け AIエージェント解説書
4. 会社名 株式会社ジェネラティブエージェンツ （英文：Generative Agents, Inc.） 所在地 東京都港区 ※ 全社員リモート勤務 役員構成 CEO 西見 公宏 COO 吉田 真吾 CTO 大嶋 勇樹 設立年月 2024年3月14日 事業内容 AIエージェント技術を軸とした生成 AIアプリケーション開発 支援、コンサルティング、教育・研修サービスの提供 生成AIアプリケーション開発支援 「LangChain」の公式エキスパートとして、生成AIを活用したソフトウェア開発を支 援します。生成AIを活用した課題解決、新規事業に向けたコンサルティングサー ビス、チームの開発力を上げる教育・研修サービスを提供します。 ノーコードツール「 Dify」のプロサポート Difyとはチャットボット、文章要約やコンテンツ生成など、多彩なワークフローを 現場の社員自ら構築できるツールです。当社はDifyを提供するLangGenius社の 公式パートナーとして、自社内のDifyインフラ構築、導入支援・オンボーディン グ、活用定着支援、アプリ開発研修などニーズに応じたプロフェッショナルサ ポートを提供します。 株式会社ジェネラティブエージェンツ - 会社概要 AIエージェントが「ハブ」となり 人間とAIエージェントの協働が 当たり前になる世界を実現する
5. 代表取締役CEO / Founder 西見 公宏 Masahiro Nishimi 事業会社の顧問CTOとして活動するソフトウェア開発のスペシャリス ト。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の 生産性を高めるための活動に尽力している。 「その仕事、AIエージェントがやっておきました。――ChatGPTの次に 来る自律型AI革命」（技術評論社）単著、Software Design「実践LLMア プリケーション開発」（技術評論社）連載。 主な著書 『その仕事、AIエージェントがやっておきました』 取締役COO / Co-founder 吉田 真吾 Shingo Yoshida AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（技 術評論社）共著、「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシス テム構築入門」（技術評論社）共著、「AWSによるサーバーレスアーキ テクチャ」（翔泳社）監修、「サーバーレスシングルページアプリケー ション」（オライリー）監訳、「AWSエキスパート養成読本」（技術評 論社）共著。ChatGPT Community（JP）主催 主な著書 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門』 『Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 　エンジニア選書』 取締役CTO / Co-founder 大嶋 勇樹 Yuki Oshima 大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開 発を実施。 個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコー スUdemyではベストセラー講座多数。 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（技 術評論社）共著。勉強会コミュニティStudyCo運営。 主な著書 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 ［実践］入門』 運営メンバー
6. あらまし • ジェネラティブエージェンツでは日本経済新聞社さまと AIエージェントを活かしたPOCを行っています。 • ざっくり言うと、日経電子版の豊富かつ信頼性のある データを活かして、ユーザーの多様なニーズを満たすよ うな成果物を柔軟に作れないか？という検証です。 • 今日はその中でも重要な役割を果たすAIエージェントの 一種、「情報探索エージェント」についてお話します。
7. というわけで、本日のテーマ 1. 情報探索エージェントとは何か？ 2. 具体的なAgentic RAGの使い方 3. 提案書生成にどう応用するか？ 【今日のゴール】 Agentic RAGを使った 情報探索エージェントの応用について理解できる
8. 情報探索エージェント
9. 人がいちいち指示をしなくとも、 自分でやることを考えて、 様々なツールを活用して 目標に向かってタスクをこなしていく AIの仕組みのこと そもそもAIエージェントとは？ ざっくり言うと
10. 現在活躍する情報探索エージェント OpenAI ChatGPT Deep Research Google Gemini Deep Research
11. AIエージェントの基本アーキテクチャ 基本アーキテクチャ 現状理解 計画 ツール実行 評価・修正 出力 環境 記憶 Agent Design Pattern Catalogue https://arxiv.org/abs/2405.10467v4
12. Agentic RAG
13. https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-253/
14. Agentic RAGとは？ 外部の知識ベースから情報を取り出し、生成プロセスに組み込む「RAG」手法にAIエージェントを組み合わせたもの。 AIエージェントによる「クエリに応じてどの情報源から検索すべきか？」「どのツールを利用するべきか」といったプ ランニング能力や、一度取得した情報から「本当にこれでユーザーニーズを満たすのか？」といったリフレクションを 行う能力を活かし、複雑な情報検索を基にユーザーに資する情報の生成を目指す。 https://arxiv.org/abs/2501.09136
15. Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG https://arxiv.org/abs/2501.09136
16. 日経電子版 x Agentic RAG（情報探索エージェント） 電子版 検索しまくる！ 公開版では非掲載 どこから得た情報かを明示し た上でレポートを生成する。
17. 日経電子版 x Agentic RAG（情報探索エージェント）の仕組み 依頼内容の分析 計画 検索＆要約 レポート生成 要件定義 理解できる依頼内容かを確認する。曖昧すぎる場合は ユーザーに詳細をヒアリングする。 検索計画、レポートのゴールを定める。 ゴールを目指すよう、エージェントの動作 に一貫性を持たせる。 ゴールを達成するための検索計画を策定す る。 エージェント選択 依頼内容にあわせて適切なエージェントを選択する。 （ex. 企業調査、業界調査、フリー調査） 評価 出力（docx, pptx） ベースエージェントに対 して、各プロセスをエー ジェント特性に応じて組 み替えている。 （要件定義、計画など） 検索計画を達成するために多面的な検索文 章を作成し、情報収集を行う。 ゴール設定に従ってレポートを生成する。 成果物をゴールに照らし合わせて評価し、 問題があれば遡って修正を行う。
18. 提案書の生成
19. ※POCにおけるAIエージェントの動作例を掲載しています。 エージェントによるヒアリングと提案書生成 公開版では非掲載
20. 提案スライドの叩き台の作成 ※POCにおけるAIエージェントの動作例を掲載しています。 公開版では非掲載
21. 提案書生成プロセス 営業シミュレーション 提案書のアウトライン作成 提案書内容の作成 スライド化 初期設定 顧客 営業担当 上手く行った会話履歴を生成
22. まとめ
23. まとめ • 多様な情報探索ニーズを満たすためには、ユーザーの要望から検索 戦略を自律的に考えてくれるAIエージェントが有効。 • このような情報探索を行うエージェントはAgentic RAGとしてテー マになってきており、OpenAI ChatGPT Deep Researchや、Google Gemini Deep Researchなど実用的なプロダクトも出現している。 • 一方で探索される情報の質が低いと生成される内容も質が低くなっ てしまう傾向があり、検索対象となる情報の質が高さが、このよう なエージェントを活かす上でも重要になってきている。
24. We’re hiring! ジェネラティブエージェンツではAIエージェント開発に取り組む仲間を 募集しております！ ご興味のある方は、本日のアンケートに記載されているカジュアル面談 のフォームより、お気軽にご登録をお願いいたします。
25. ご清聴ありがとうございました