図解で理解する LLM・RAG・AIエージェントの本質

図解で理解する LLM・RAG・AIエージェントの本質｜Yutaka Sakurai

LLMからRAG、AIエージェントへの発展を図解で学ぶ講座。

LLMの学習と限界、RAGの必要性と課題、AIエージェントの構造を図解で学ぶ講座です。公開構成は13レクチャーで、世界モデルや人の役割にも触れています。数学やプログラミングを前提にせず、技術のつながりと、それぞれで残る確認事項を理解する用途です。

学習・技術の関係：LLM、RAG、AIエージェントのつながりを学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/llmragai/

学習・限界の理解：LLMの誤回答、RAGの課題、エージェント実現の課題を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/llmragai/

教材構成・公開シラバス：13レクチャー。数学・プログラミング・AI経験を前提としない図解中心の構成。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/llmragai/

対象：LLM・RAG・AIエージェントの違いを、業務での利用と結び付けて理解したい初学者。。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスあり）。言語：日本語。利用条件：一部レクチャーにプレビュー表示。全講座の受講条件・価格はUdemy公式ページで確認。

確認事項（編集部）：プログラミングや数学の専門知識は不要と案内。図解で仕組みを理解する学習に適する。

出典：Yutaka Sakurai / Udemy「図解で理解する LLM・RAG・AIエージェントの本質 — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/llmragai/

AIの誤りを見たとき、生成・検索・操作のどの段階か分けて考えたい

編集部の整理 · 2026-09-15

文章の生成、資料の検索、外部への操作は役割が異なります。例えば社内案内の回答が間違った場合に、古い資料を取ったのか、正しい資料から読み違えたのか、誤った情報で操作したのかを分けます。技術名だけで解決策を決めず、問題が起きた位置を図へ書き込む学習を提案します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 三つの役割を図にする：LLMが出力する部分、RAGが資料を取得する部分、エージェントが操作する部分を分けます。自分の業務例の入力と出力を添えます。

2. 失敗の例を位置に対応させる：資料不足、古い根拠、読み違い、意図しない操作を並べます。同じ誤回答に見えても確認先が違うことを整理します。

3. 人が確かめる箇所を書く：資料の更新担当、回答の確認担当、操作を止める条件を決めます。検索を加えれば事実確認が不要になるとは考えず、確かめる対象を具体化します。

図解による概念学習が中心で、RAGやエージェントの実装演習を行った実証情報ではありません。技術の理解と、個別の業務へ導入できるかの判断を分けます。