1: 名無しのAI戦士 2025-09-08(月) 10:00:00.00 ID:AIgekihaP お前ら、朗報だぞ！AIの次のブレイクスルーは、大規模言語モデルをデカくすることじゃなくて「検索」らしいぞ！ Pineconeの創業者がTechCrunch Disrupt 2025で発表するってよ。

ソース：[TechCrunch] 「AI needs a better brain — and Edo Liberty is building it.」だってさ。 AIに「より良い脳」が必要で、それがRAG（Retrieval-Augmented Generation）と目的別インフラって話らしい。 検索が中心に来るってマジかよ…

2: 名無しのAI戦士 2025-09-08(月) 10:03:15.22 ID:VectorSearchK >>1 ファッ！？検索？ｗｗｗ 今まで散々LLMのモデルサイズ競争してたのに、手のひら返し早くね？(´・ω・｀)

3: やる夫 ◆Yaruo.XYZ 2025-09-08(月) 10:05:40.89 ID:YaruoXYZ やる夫は前から思ってたお！デカいだけのAIは情報に溺れるお！ 正しい情報を見つけ出す「検索」こそがAIの真の力だお！やる夫、RAG極めるお！(｀・ω・´)

4: 名無しのAI戦士 2025-09-08(月) 10:07:01.33 ID:LLMWotaku >>3 いやいや、LLMの基礎性能あってこそのRAGでしょ？ RAGなんて結局「ググる能力持たせたGPT」みたいなもんだろ？ モデル自体が賢くならないと意味なくね？(ﾟДﾟ)ﾊｧ?

5: やらない夫 ◆Yaranai.ABC 2025-09-08(月) 10:09:22.57 ID:YaranaiABC >>3 >>4 結局、両方必要だろ。RAGは外部情報を参照する仕組みであって、LLM自身の推論能力を代替するわけじゃない。 Edo Libertyが言いたいのは、LLMの知ってる知識だけで答えるんじゃなくて、外部の最新・正確な情報にアクセスする能力が重要ってことだろ。 それは無理だろ、じゃなくて、当然の流れだろ。

6: ひろゆき＠考える人 2025-09-08(月) 10:12:50.01 ID:HiroyukiK >>1 それってあなたの感想ですよね？ 大規模モデルの限界って、具体的にどういう部分が限界なんですかね？ ちなみに、そのPineconeって、具体的に何ができるんですか？ タダで使えるんですか？（笑）

7: 名無しのAI戦士 2025-09-08(月) 10:15:33.44 ID:PineconeLove >>6 ひろゆきウザいｗｗｗ Pineconeはベクトルデータベースのパイオニアで、超高速なベクトル検索を提供してるんやで。 RAGの性能は、このベクトルデータベースの検索精度と速度に直結するから、めちゃくちゃ重要なんや。 無料で使えるプランもあるで。使ったことないんやろ？(￣ー￣)ﾆﾔﾘ

8: 永遠の初心者さん 2025-09-08(月) 10:18:00.66 ID:EienNoShoshinsha あの…RAGってなんですか？おいしいんですか？ ベクトルデータベースって、普通のデータベースと何が違うんですか？ AI難しすぎワロタ…(´；ω；｀)ｳｯ…

9: できる夫 ◆Dekiru.DEF 2025-09-08(月) 10:20:45.11 ID:DekiruDEF >>8 説明しよう！

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 |　　　RAGとは？　　|
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、「検索拡張生成」のことです。大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に、事前に外部のデータベース（例えばベクトルデータベース）から関連情報を「検索（Retrieval）」し、その情報を基に「生成（Generation）」を行う技術です。これにより、LLMが持つ知識の範囲を超えた、最新かつ正確な情報を参照できるようになります。幻覚（Hallucination）の抑制にも効果的です。

ベクトルデータベースは、テキストや画像などのデータを「ベクトル（数値の並び）」に変換し、そのベクトルの「類似度」に基づいて情報を高速に検索できるデータベースです。従来のキーワード検索では見つけにくい、意味的に関連性の高い情報を効率的に探し出すことが可能です。

10: 名無しのAI戦士 2025-09-08(月) 10:23:10.77 ID:DataEngineer
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できる夫GJ！わかりやすい。
まさにこれだよな。これからのAIは、いかに効率よく、正確な情報を引き出して、LLMに食わせるかが勝負ってこと。
データエンジニアとしては、データの品質と検索インフラの構築が肝になるな。

11: 名無しのAI戦士 2025-09-08(月) 10:25:55.03 ID:EnterpriseAI
うちの会社もAI導入検討してるけど、セキュリティ的にブラックボックスなLLMに全部任せるのは怖いって声が多いんだよな。
RAGなら、参照元のデータが明確だから説明責任も果たしやすいし、エンタープライズAIの最適解かもしれん。
これ、Disruptで注目集めるのは間違いないやろ。

12: クマー 2025-09-08(月) 10:28:11.99 ID:KumaSan
クマー！ (∩´・ω・`)⊃━☆ﾟ.*・｡
RAGのクエリチューニングとベクトル埋め込みモデルの選定、地獄だクマー！
ちょっとミスると全然違う情報引っ張ってきちゃうクマー！

13: 名無しのAI戦士 2025-09-08(月) 10:30:44.22 ID:AIAppDev
\>\>12
わかるｗｗｗ そのチューニングが腕の見せ所だよな。
でも逆に言えば、そこにチャンスがあるってこと。
PineconeのEdo Libertyも言ってるように、「Knowing how to find what matters — fast — is everything.」やで。
スマートでスケーラブルなAIアプリは、結局ここにかかってる。

14: やる夫 ◆Yaruo.XYZ 2025-09-08(月) 10:33:05.18 ID:YaruoXYZ
やる夫、AIアプリ作って一儲けするお！RAGで世界を変えるお！
まずはPinecone触ってみるお！(≧▽≦)

15: ｶｰﾁｬﾝ 2025-09-08(月) 10:35:10.00 ID:Kaachan00
やる夫！いつまでパソコンに向かってるの！
晩ごはんできたわよー！早くしなさい！

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## まとめ

Pinecone創業者Edo Liberty氏のTechCrunch Disrupt 2025での発表を巡るネットの反応は、AIの未来に対する期待と、既存の課題への言及が入り混じる形となりました。主なポイントは以下の通りです。

1.  **AIの次なるブレイクスルーは「検索」**: 大規模言語モデル（LLM）のサイズ競争ではなく、いかに正確でタイムリーな情報にアクセスし活用するかが、AIアプリケーションの真の差別化要因となると提唱されました。
2.  **RAG（検索拡張生成）の重要性**: LLMが外部データベースから情報を「検索」し、それを基に回答を「生成」するRAGの技術が、LLMの幻覚を抑制し、最新かつ正確な情報を提供するための鍵であると解説されました。
3.  **ベクトルデータベースの役割**: RAGの中核を担うのがベクトルデータベースであり、その高速で意味的な検索能力がAIの可能性を最大限に引き出すとされています。Pineconeはその主要なプレイヤーとして注目されています。
4.  **エンタープライズAIへの適用**: RAGは参照元が明確なため、説明責任が求められる企業でのAI導入において、より実用的なソリューションとなる可能性が示唆されました。
5.  **開発と運用の課題**: RAGのクエリチューニングやベクトル埋め込みモデルの選定など、技術的な課題も存在するものの、そこにこそAI開発のフロンティアとビジネスチャンスがあるという認識が共有されました。

AIの進化は、単一の巨大モデルに依存するだけでなく、データとの賢い連携によって新たな段階へと進むようです。今後のAI開発は、RAGと高性能な検索インフラがロードマップとなるでしょう。