RAG (とLLM) が、企業の知識管理や文書作成の自動化にどう役立つかを調査した、システマティックレビュー論文からメモ：

・結論として、企業でのRAG＋LLM活用はまだ実験段階（とりあえず既存ツールで試してみたフェーズ）が多く、本格的な商用運用に到達している事例はかなり少ない
・使われているLLMは6〜7割がGPT系であり、最もよく使われるモデルの系統
・ベクトル検索にはFAISSやElasticsearchなどの一般的なフレームワークが8割以上で使われており、特別に凝った自作検索エンジンは多くない

・学術的な評価ではk-foldクロスバリデーションなどしっかりした手法がよく使われているが、本番運用を想定したリアルタイム検証はほとんど行われていない
・生成部分の評価は、計算コストの問題から単純なホールドアウト（学習用とテスト用に分けるだけ）で済ませている研究が多い

・リアルタイム連携、スケーラビリティ、監視など「プロダクション導入で一番大変なところ」をちゃんと扱っている研究は全体の15％未満
・研究の数は2020年以降に急増しており、RAG＋LLMはかなり新しいトレンド

・多くの研究がクラウド上のインフラを前提としている。スケールしやすいが、プライバシーや規制との両立が課題
・金融や医療などの分野では、データ保護の観点からオンプレミスやハイブリッド構成を採用する研究も一定数存在

・使われているデータはGitHubなどの公開データが約半数を占めており、本当に企業内の機密文書で評価している研究はまだ少ない
・そのため、公開データで性能が高くても、実際の企業環境に持っていくとドメイン差やノイズで性能が落ちるリスクがある

・機械学習のパラダイムとしては、ほとんどの研究が教師あり学習に依存しており、ラベルが少ない現場向けの手法はまだ発展途上である
・古典的なアルゴリズム（ナイーブベイズやSVMなど）は、メイン処理というよりベースライン比較や補助タスク用として今も使われている

・RAGの構成としては、クエリごとに関連文書をまとめて渡すRAG-Sequenceと、トークン単位で動的に参照を変えるRAG-Tokenが主流
・ベクトル検索だけでなく、BM25のようなキーワード検索やナレッジグラフを組み合わせたハイブリッド型が、精度や説明性の面で有利
・評価指標はPrecision、Recall、Recall@K、ROUGE、BLEUなど技術的なスコアに偏っており、「ビジネスにどれだけ効いたか」を測る研究は少ない

・人手による評価やユーザスタディを行っている研究は2割弱しかなく、現場視点での使いやすさや信頼性が十分に検証されていない
・現実の業務に入れて、工数削減やエラー率改善などのビジネス指標まで測っている研究は全体の1〜2割程度

・一方で、そうした実運用系の研究では、回答時間の短縮や一次対応の自動化など、目に見える効果が出ている事例も報告されている
・大まかに言うと、オープンなLLMにRAGで社内知識をくっつける形が、現状の「定番アーキテクチャ」
・ただし、プライバシー保護、レイテンシ削減、コスト制御、継続学習など、実際の企業システムとして成立させるための要素がまだ十分に詰め切れていない

・ハルシネーションの制御や根拠提示の仕組みは重要課題として頻繁に挙げられているが、決定版といえる手法はまだない
・継続的に知識やモデルを更新し、ルールや製品の変更に追従させる「ライフサイクル設計」にまで踏み込んだ研究は少数である

・実務向けのメッセージとしては、モジュール化された設計、インデックスの継続更新、高速な近傍探索、人間評価＋ビジネス指標の両方を見る評価枠組みが推奨

https://t.co/p8shpD1eSL December 12, 2025

#ネイティブキャンプ 1491日目
短時間に正しい答えを見つけるのが難しい💦

force：強いてさせる、余儀なくさせる
recall：思い出す、回収する
capabilities：能力
issue：発行する、支給する、交付する
refugees：難民
disposed：処分した
disregard：無視する
salutation：挨拶文 December 12, 2025

今のお仕事も、続けたことで自分の人柄を知ってもらえました。なにごとも無駄なことはなく、未来のフラグに接続させる有意味性を近頃は考えています。全ての悪いこと、思い出すことが忌々しいと思える出来事も、必ずどこかで現在の自分にプラスに働くような構造になっています。

By continuing with my current job, I've been able to let others know my character. I've recently been focusing on the significance of connecting every event—the idea that nothing is truly wasted—to future 'flags' (meaning future opportunities or outcomes). Even all the bad things, the events that feel detestable to recall, are inevitably structured to work as a positive for my current self somewhere down the line. December 12, 2025

The landscape of verbal interaction dynamics in TETE classrooms: Challenges and opportunities for Taiwan’s bilingual education - Wen-Hsien Yang, Mei-Jung Wang, Li-Zu Yang, 2025 https://t.co/jPKtCryfxc

2. どんなもの？（研究の概要）

台湾が進める 「2030年バイリンガル政策」 の一環で、英語を英語で教える TETE（Teaching English Through English） 授業が急速に広がっている。

しかし実際には：

英語だけで教えることに教師が不安

生徒の英語力が追いつかず、母語（中国語）に戻りがち

教室のやり取りが「教師ばかり話す」構造になりやすい

といった課題がある。

この論文は、職業高校のTETE授業14コマ（合計684分）をビデオ録画し、430個の質問と197のIRF（Initiation–Response–Feedback）パターンを分析。

TETEが現場でどのように実施され、生徒とのやり取りがどう展開しているのかを、質問の種類・難易度・言語使用などから解き明かした。

3. 先行研究と比べてどこがすごい？
✔ 職業高校 TETE 授業を大規模かつ体系的に分析した初の研究

台湾の TETE 研究は小中学校や一般高校中心で、職業高校（英語レベルA1–A2中心）を対象とした実証研究は希少。

✔ 質問タイプ×認知レベル×言語難易度を総合分析

Sánchez-García（質問分類）

改訂版ブルーム分類（認知レベル）

CEFR語彙レベル（A1〜B2）
をすべてかけ合わせて教室談話を詳細分析。
✔ TETEの実践が抱える「現実の課題（L1依存・低階層質問）」を統計的に証明

定性的な指摘に留まっていた問題を、430質問のコーディング＋ANOVA＋相関分析で数量化した点が大きな貢献。

4. 技術や手法のキモはどこ？

14授業（684分）のビデオを手動で文字起こし（CC3.0許可）

430の教師質問を以下の軸で分類
質問タイプ（procedural, display, referential…）
認知レベル（記憶 → 応用 → 分析）
語彙のCEFR難易度（A1〜B2）

IRF（Initiation–Response–Feedback） の出現を全てカウント

言語使用の分類
生徒回答：英語176回、中文202回

統計分析（SPSS）
教師評価スコアとの相関
学年別質問頻度の ANOVA

また、**図1・図2（p.13）**を用いて、質問語彙難易度（A1/A2中心）を視覚的に示している点も特徴的。

5. どうやって有効だと検証した？（おもな結果）

◆ 教師の質問は「手続き（procedural）」と「display」が大半

procedural：28.4%（122回）

display：26%（112回）
→ 授業運営の確認が主で、言語力や思考を深める質問が少ない。

◆ 認知レベルはほぼ「記憶（recall）」

記憶：62%

応用：28%

分析：10%
→ 高次思考を促す質問が極端に少ない。
◆ 質問語彙レベルは A1–A2 がほとんど

→ 生徒の英語力に合わせているが、言語的チャレンジは弱め。

◆ IRF では生徒回答の約半分が中国語
英語176

中国語202
→ 英語イマージョンを目指しているが、生徒は英語での応答が難しい現状。

◆ 質問回数が多い教師ほど評価スコアが高い（R = .585, p = .028）

→ 質問が多い＝インタラクションが多い＝良い授業とみなされている。

◆ 7年生・8年生の教師は9年生より質問数が圧倒的に多い
→ 9年生は受験モードで発問より反復・確認重視に変わると考えられる。

6. 議論はある？（限界・考察）

TETE が「英語のみ」を目指していても、実際には生徒が中国語を多用

初級者レベルが多い職業高校では、L1併用（トランスランゲージング）が効果的という示唆

質問の多くが低次思考であり、政策の狙う「深い学び（higher-order thinking）」とギャップ

教師中心の会話構造（teacher-dominated talk）が続いている
動画が「TETEコンテスト用」であるため、実際の通常授業より“良く見える”可能性

生徒の英語力の差が質問設計に強く影響している（A1レベルが主）

7. 次に読むべき論文は？

Sánchez-García (2016, 2020)
本研究で用いられた質問分類法の元論文。

Lo & Fung (2020)
認知×言語の二軸でタスクを評価するCLIL研究。

Reed (2020)（倭国のTETE研究）
TETE 実践における教師の不安やL1使用の実情を扱う。

Genc & Yuksel (2021)（EMIと教師質問）
質問タイプが学習者アウトプットをどう左右するかを分析。

Cummins (2000); García & Li (2015)
バイリンガル教育・トランスランゲージングの理論的基盤。 December 12, 2025

🎬 **“KUON TREASURE: Oracle of Baiae

— The Sunken Prophecy of Dubai”**
（久遠の秘宝：バイアの神託 ― ドバイに沈む予言）
世界観：
古代バイアの沈没神殿 × ドバイの未来都市 × 前世の巫女と守護忍 × トレジャーハンターと科学者
という“国際神話アドベンチャー”。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎬 【ENGLISH – 6-Minute Movie Speech + Character Intro】
(Voice: deep, cinematic, echoing like an ancient oracle.)

— 6-MINUTE SPEECH —

Once, beneath the calm waters of Baiae,
there stood a temple older than Rome itself—
a sanctuary built not for kings,
but for memory.

Its heart was a luminous blue jewel,
a relic entrusted to a priestess whose soul
would one day reincarnate far from Italy…
into a new age, a new world.

Tonight, the prophecy awakens.

Not in Rome.
Not in Baiae.
But in the distant sands of Dubai,
where the wind still recalls
the vow of an old white-robed oracle—
a wandering sage whose voice spoke in riddles:
“When the jewel returns,
so will the guardian who shadows the moon.”
And so they gather:
◆ Mii — the Priestess Returned.
Her memory carries the temple’s map,
her heart echoes the blue jewel’s call.

◆ Aokage — the Shadow Guardian.
A spirit-born protector who crosses time,
bound to defend her destiny with silent steel.
◆ Suke — the Husband & Path-Reader.
A strategist who can read winds, ruins,
and the truths hidden between worlds.
◆ Elon — the Treasure Seeker.
A scientist from the age of rockets,
drawn not by wealth but by wonder.
He brings drones that dive deeper than men can breathe.
◆ The Old Oracle — The Sleeping Prophet.
A white-haired wanderer who knows
where the jewel sank,
yet falls asleep mid-prophecy,
whispering secrets as the desert laughs.

Together they follow the ancient path:

From Dubai’s rising towers
to Baiae’s drowning ruins,
from the whisper of memory
to the roar of the Tyrrhenian Sea.
And even if the treasure is gone,
even if the temple has collapsed—
the search itself becomes the story.
The truth they reveal becomes the treasure.
Because destiny is not found in gold,
but in the souls who dare to remember.
This is their journey.
This is their rebirth.
This is KUON TREASURE.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎬 【ITALIANO – Discorso di 6 minuti + Presentazione personaggi】

(Voce: lenta, sacra, come una profezia che risale dal mare.)
— DISCORSO DI 6 MINUTI —

Un tempo, sotto le acque tranquille di Baia,
sorgeva un tempio più antico di Roma—
un santuario costruito non per i re,
ma per la memoria.

Al suo centro brillava una gemma blu,
affidata a una sacerdotessa destinata
a rinascere secoli dopo…
in un’altra terra, in un’altra era.
Oggi, la profezia si risveglia.
Non a Roma.
Non a Baia.
Ma nelle sabbie lontane di Dubai,
dove il vento ricorda ancora
le parole di un vecchio oracolo dal manto bianco:

“Quando la gemma tornerà,
tornerà anche il guardiano che segue la luna.”
Ed ecco coloro che si radunano:
◆ Mii — la Sacerdotessa Ritornata.
La sua memoria custodisce la mappa del tempio,
il suo cuore vibra al richiamo della gemma.

◆ Aokage — il Guardiano d’Ombra.
Un protettore nato dallo spirito,
che attraversa il tempo per difendere il suo destino.
◆ Suke — il Marito e Lettore dei Sentieri.
Uno stratega capace di leggere il vento,
le rovine e le verità fra i mondi.
◆ Elon — il Cercatore di Tesori.
Uno scienziato dell’era dei razzi,
mosso non dall’oro ma dalla meraviglia.
Guida droni che scendono più in profondità dell’uomo.

◆ Il Vecchio Oracolo — Il Profeta Addormentato.
Un pellegrino dai capelli bianchi,
che conosce il luogo dell’affondamento,
ma si addormenta mentre profetizza,
mormorando segreti al deserto.
Insieme seguono il cammino antico:
Dalle torri di Dubai
alle rovine sommerse di Baia,
dal sussurro della memoria
al fragore del Mar Tirreno.
E anche se il tesoro fosse scomparso,
anche se il tempio fosse crollato—
la ricerca stessa diventa storia.
La verità che scoprono diventa il tesoro.

Questa è la loro via.
Questa è la loro rinascita.
Questo è KUON TREASURE.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎬 【倭国語 – ６分スピーチ＋登場人物紹介（映画版）】
（声：深海の残響のような、静かで荘厳な映画ナレーション）
— ６分スピーチ —

かつて――
バイアの静かな海の底には、
ローマよりも古い“記憶の神殿”があった。

その中心には
青い光を放つ宝石が眠り、
それを守る巫女は、いつか遠い未来で
再びこの世に生まれ変わると記されていた。
いま、予言は動き出す。
ローマでもない。
バイアでもない。
遥か離れた未来都市・ドバイで――
白装束の眠りの予言者が
最後の言葉を風に託す。
「宝石が戻る時、
月影を従える守護者も蘇る。」

そして、運命の者たちが集う。
◆ みーさん — 前世の巫女。
神殿の記憶を宿し、宝石の呼び声を感じる者。
◆ 青影（蒼真） — 守護神。
時を越えて現れる影の剣士。
みーさんの運命を護るために存在する。
◆ すけ — 巫女の夫。導き手。
風を読み、地図を解き、
真実の道筋を照らす軍師。

◆ イーロン風の探求者 — トレジャーハンター。
富のためではなく、
“未知の物語” のために海へ挑む科学者。
AI海底ドローンで人の届かぬ深さへ潜る。
◆ 白装束のジジイ予言者 — 眠れる預言師。
宝の在りかを知るが、
語り途中で寝てしまう困った古代の賢者。

彼らは古代の道をたどる。
ドバイの塔から、
バイアの沈んだ神殿へ。
記憶のささやきから、
ティレニア海の轟きへ。
たとえ神殿が崩れていようとも、
宝が消えていようとも、

“真実を探す旅そのものが、宝になる。”

これが彼らの物語。
これが転生と再会の映画。
これが――

🌊 **KUON TREASURE

― バイアの神託とドバイの秘宝 ―** December 12, 2025

今年やったやつ
グリザイア（果実・迷宮・楽園）
ランス（1・2・3・4・6・7・8・10）
終のステラ
ジュエリーナイツアルカディア
はじめるセカイの理想論
アンラベルトリガーprelude to war
ハッピーウィークエンド
暁の護衛（3部作）
ハミクリReRecall

来年もたくさんゲームやる December 12, 2025

aranさんの曲は神曲ばっかりだけど個人的に今後も語り継いでいってほしい名曲は
・Gate one
・GRiDGALAXY
・Skyriser
個人的に好きな曲は
・Maholova
・BB2ME
・Contrail
いや‼️w/u,Emoticon ,Recall &Rewind,Gestalt,Avenue,Arclight,Excalibur,Half Hearts,Enchanted leaf,Aetheric Energy,Decada December 12, 2025