動画RAG（Retrieval-Augmented Generation）と金融機関

　動画RAGは、AIの生成モデルに動画データの「検索」と「生成」を組み合わせる技術です。これまでのテキストや画像に続き、動画データの特定の瞬間や情報を検索し、そこから意味のあるコンテンツを生成することを可能にします。 　テキストベースのRAGが、外部の情報源を取り込みながら応答の精度を高めるのと同様、動画RAGは膨大な動画ライブラリの中から特定のクリップやフレームを抽出し、適切な文脈に基づいた生成を行う仕組みです。 　従来、動画データはテキストや画像と異なり、検索や内容の理解が難しいとされてきました。 　動画RAGの特徴は、動画の内容を視覚的にキャプション化し、そのキャプションやメタデータに基づいて適切な動画クリップを抽出するところにあります。たとえば、ユーザーが「特定の人物が何をしているシーン」を探した場合、RAGは関連するフレームを効率的に見つけ、生成AIがその場で応答する形で情報を提示することができます。 　この技術は、金融機関にとって業務プロセスの効率化や監査の自動化に革新をもたらす可能性があります。たとえば、金融機関の事務処理において、動画RAGを利用してPCの操作や画面キャプチャを監視し、特定の業務の開始時間や終了時間を自動的に計測することができます。 　これにより、業務プロセスの可視化が進み、手動での記録が不要になります。操作手順やエラー検出も自動化され、プロセスの最適化が図られるでしょう。 　さらに、顧客対応の監査やトレーニング用途でも動画RAGは役立ちそうです。たとえばカスタマーサービスの応対内容を動画として記録し、その中から重要な瞬間（顧客のクレーム対応や規則に関する説明など）を自動的に抽出し、関連する法令や社内ルールに照らし合わせて評価することなどが考えられます。 　今後、動画RAGが進化することで、ビジネス現場でのさらなる自動化が進むことでしょう。 　たとえば、金融機関のリスク管理において、監視カメラ映像から異常な取引や不正行動の兆候をリアルタイムで検知するシステムが構築されるかもしれません。また、トレーニング動画から最適な手順やベストプラクティスを自動的に生成し、従業員の教育に活用するということも可能になります。