梶岡慎輔（名古屋工業大学）の研究と国会の議論

科研費の研究

実世界データを活用した生成AI向けRAGフレームワークの構築

科研費科学研究費助成事業・基金　2026年4月1日〜2029年3月31日

山本大介（名古屋工業大学・研究代表者）、梶岡慎輔（名古屋工業大学・研究分担者）、金鎔煥（名古屋工業大学・研究分担者）

近年急速に普及している生成AIは、組織内部の非公開データに直接アクセスして応答することができません。これを解決する手法としてRAG（検索拡張生成）が注目されていますが、現在はテキストが前提であり、地図や位置情報などの地理情報には十分に対応できていません。本研究では以下の2点に取り組みます。・ローカルに存在する地理情報をテキストベース…

梶岡慎輔さんの役割：研究分担者

研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ

同じテーマの国会の議論

AIエージェントの安全と行政での利用国会での質疑・答弁 49件（最新 2026年7月10日）AI法とAIの安全性国会での質疑・答弁 301件（最新 2026年7月15日）デジタル民主主義とブロードリスニング国会での質疑・答弁 28件（最新 2026年7月8日）AIと子どもの安全（対話型AI・生成AIと未成年）国会での質疑・答弁 146件（最新 2026年7月27日）

研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。

出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。

梶岡 慎輔

科研費の研究

実世界データを活用した生成AI向けRAGフレームワークの構築

同じテーマの国会の議論

梶岡慎輔