数千本の動画ライブラリにRAG検索を導入して社内AIコンテストで優勝した話
Zenn / 2026/3/28
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 数千本規模の動画ライブラリに対してRAG検索を導入し、社内AIコンテストで優勝した事例として紹介している。
- 動画資産を検索可能な形に整備し、質問に対して関連箇所へ素早く到達できる体験を実現した点が中心に述べられている。
- コンテストでの成果が「動画のような非テキスト資産でもRAGが業務価値につながる」ことの裏付けになっている。
- 実装上は、データ整備〜検索〜回答生成（または関連提示）までを一連のパイプラインとして組むことが重要な学びになっている。
「あの動画、どれだっけ？」問題
自社では専門職向けのオンライン学習プラットフォームを運営していて、セミナー動画が数千本ある。
数千本。コンテンツとしては宝の山だ。でも現実は「あの技術について解説してた動画、どれだっけ？」がずっと解決できていなかった。タイトルで探しても出てこない、タグも網羅しきれてない、結局「あれ知ってる人いますか？」とSlackで聞く。数千本あるのに、たどり着けない。
これ、めちゃくちゃもったいなくないか？
社内でAI活用コンテストが開催されたとき、迷わずこのテーマを選んだ。で、結果的に優勝した。
つくったもの：2つのBot
最終的に、Difyで2つのBotを作...
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