RAGの次は検索ではなく行動である｜Semantic Kernelで理解するAIエージェントの設計思想
Zenn / 3/23/2026
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Key Points
- RAGの限界を踏まえ、検索結果を提示するだけでなく「行動（アクション）」まで一気通貫で行うAIエージェント設計思想が論点になっている。
- Semantic Kernelを軸に、LLMが外部知識を参照するだけでなく、タスク目的に沿った実行（ツール呼び出し等）へ接続する考え方を説明している。
- エージェントは“検索→回答”のパイプラインではなく、“意図→手段→実行”のワークフローとして設計すべきだという主張が中心にある。
- そのための実装イメージとして、コンポーネントの役割分担や、エージェントが状況に応じて適切に動くための構成を示している。
導入｜RAGの先で、私は何に行き着いたのか
RAGの精度改善には、まだ多くの余地があります。
Chunking、検索戦略、Rerank、評価...やれることはまだあるし、実際に私はそれらを一通り試してきました。
しかし、ある地点で違和感にぶつかります。
それは、「これで、本当に業務は終わるのか？」という問いです。
RAGによって、社内ナレッジの検索は劇的に速くなりました。チャットボットに組み込めば、問い合わせ対応も自動化できます。
確かに効率化はできています。
しかしそれは、人の仕事を置き換えているのではなく、人の仕事を少し楽にしているだけに過ぎませんでした。
ホワイトカラーの業務は...
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