概要
https://zenn.dev/knowledgesense/articles/06daa8f19a6805
詳細内容
## 「RAG」の将来について。「GPT-5」開発者の発言から
https://zenn.dev/knowledgesense/articles/06daa8f19a6805
OpenAIのGPT-5開発者へのインタビューに基づき、RAGの将来性が基盤モデルの能力向上、コンテキスト管理の継続的な重要性、推論モデルとの融合、そしてAIによるPC操作自動化（Computer Use）の発展によって大きく推進されると分析する。
**Content Type**: Research & Analysis
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[RAG, GPT-5, AIエージェント, コンテキストエンジニアリング, 推論モデル]]
この記事は、OpenAIの「GPT-5」開発者への独占インタビューに基づき、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の将来と、その性能がどのように進化するかを深く掘り下げています。ウェブアプリケーションエンジニアにとって、RAGが今後もエンタープライズ領域で不可欠な技術であり続ける理由と、精度向上に向けた具体的な方向性を理解することは極めて重要です。
まず、GPT-5のような基盤モデルの性能向上は、RAG開発における「Scaffolding」（開発者が精度を出すために費やす多大な努力）を劇的に削減します。モデル自体のコンテキスト理解力やツール実行能力が高まることで、RAGシステムの設計がよりシンプルになり、信頼性が向上します。しかし、これはRAGが不要になることを意味しません。むしろ、RAGの性能が基盤モデルによって底上げされると同時に、より高度な利用が可能になるのです。
次に、GPT-5でコンテキスト長が大幅に拡張されたにもかかわらず、「コンテキストエンジニアリング」の重要性は変わらないと指摘されています。単に大量の情報を放り込むだけではAIの出力精度は低下するため、依然として文脈に応じた適切な情報選定と整理が求められます。これは、エンジニアがRAGシステムを設計する上で常に意識すべき「常識」が、最新のモデルパラダイムでも通用することを示唆します。
さらに、「推論モデルとRAGの組み合わせ」が新たな標準となるでしょう。GPT-5が思考プロセスを挟むことでハルシネーションを効果的に抑制できるようになったため、これまでハルシネーション対策に多くの工夫が必要だったRAGシステムにおいて、より信頼性の高い回答を容易に生成できるようになります。これにより、エンタープライズ用途で不可欠な「確実性」を備えたRAGの構築が加速します。
最も注目すべきは、「Computer Use」（AIによるPC操作自動化）の勃興です。柔軟性に欠け、メンテナンスが困難だった従来のRPAに代わり、AIエージェントが企業のPC操作を自動化する大きなニーズがあります。現在のComputer Useは性能が低いものの、OpenAIが「合成データ」を活用してAIにPC操作データを大量に生成させ、その性能を飛躍的に向上させようとしている計画は、RAGのユースケースを爆発的に広げる可能性を秘めています。社内データ検索にとどまらず、複雑な業務フロー全体をAIが自動実行する未来は、エンジニアにとって新たな開発領域を切り開くでしょう。
これらの動向は、単にAIモデルが賢くなるという話ではありません。RAGがより堅牢で多機能なシステムへと進化し、ウェブアプリケーションの自動化やインテリジェント化の可能性を大きく広げることを意味します。エンジニアは、これらの技術的進展を理解し、現在のRAG実装を将来のニーズに合わせて最適化する視点を持つべきです。