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J-GLOBAL ID：202602210644027501   整理番号：26A0012510

仮想データを用いたAIエージェント型RAGの地盤工学分野への適用に関する研究

A study on the application of AI agent-based RAG with virtual data in geotechnical engineering

著者 (1件)： 北岡貴文 (関西大学 環境都市工学部)
資料名： AI・データサイエンス論文集(Web)  (Artificial Intelligence and Data Science (Web))
巻： 6  号： 3  ページ： 724-733(J-STAGE)  発行年： 2025年 
JST資料番号： U2325A  ISSN： 2435-9262  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 2025 年は「AI エージェント元年」と呼ばれ,AI エージェントは自律的にタスクを遂行できる点で注目されている.しかし,AI モデルは推論過程の不透明性や説明可能性の不足などブラックボックス化の課題を抱える.本研究では,GPT-4o で生成した知識をベクトルデータベース化し,LangChain と LangGraph を組み合わせたエージェント型 RAG を構築した.さらに GPT-5 による LLM as Judge を導入し,知識源と応答の対応関係を評価した.15 事例の検証結果から,エージェント型 RAG はLLM 単体よりも応答品質が向上し,ブラックボックス性緩和と実務応用への有効性が示唆された.特に,地盤工学分野における知識継承や現場支援に資する可能性が確認された.(著者抄録)

シソーラス用語： *地盤工学 ,  *エージェント ,  *人工知能 ,  言語モデル ,  自然言語処理 ,  深層学習 ,  ブラックボックス
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  LLM【言語モデル】 ,  ベクトルデータ

著者キーワード (4件)： AI agent ,  generative AI ,  retrieval augmented generation ,  geotechnical engineering

分類 (2件)： 土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形  (RA03060A) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• 1) 箱石健太,一言正之,菅田大輔:土木分野における事前学習モデル BERT による精度検証,土木学会論文集,Vol.79, No.22, pp.1-10, 2023.
• 2) 箱石健太,菅田大輔,一言正之,古木宏和,森篤史,楊智睿:土木分野に特化した埋め込み表現モデルの 適用に向けた提案,AI・データサイエンス論文集 Vol.6, No.2, pp.120-127, 2025.
• 3) 菅田大輔,箱石健太,一言正之:土木・建設分野における大規模言語モデルの利活用に向けた検証と考察, AI ・データサイエンス論文集, Vol.4, No.3, pp.670-676, 2023.
• 4) 藤井純一郎,大久保順一,緒方陸,天方匡純:LLMを土木分野に適応するための基礎的研究,AI・データサイエンス論文集,Vol.4, No.3, pp.779-785, 2023.
• 5) 杉崎光一,全邦釘,阿部唯人:大規模言語モデルの動向と利活用に向けた検討,AI・データサイエンス論文集,Vol.5, No.3, pp.220-230,2024.

タイトルに関連する用語 (6件)： 仮想 ,  AI ,  エージェント ,  RAG ,  地盤工学 ,  研究