【育つAI入門】第3回：Nested Learningとは？ RAGの限界を超える“育つ設計” を解説RAGが“使っても賢くならない”理由と、経験を資産に変えてAIが成長する仕組みを、たとえ話で一気に理解。

GXO株式会社、代表の藤吉です。

前回の記事では、LLM・RAG・CAGというAI技術の基礎と、その限界についてお伝えしました。「AIが人間みたいに、経験から学習してくれたらいいのに…」と思った方も多いのではないでしょうか。

今回は、まさにそれを実現する革新技術「Nested Learning（入れ子学習）」について詳しく解説します。

この記事で得られること

• Nested Learning（入れ子学習）が“何を解決する考え方”かが1分で分かる

• RAGが“便利なのに育たない”理由が腹落ちする

• その考え方を、問い合わせ対応AIに落とす設計イメージが掴める

Nested Learningとは：人間の学習を再現する革新技術

2025年11月7日、Google Researchが Nested Learning（入れ子学習） という新しい機械学習パラダイムを発表しました。 これは、モデルを「複数の“入れ子（ネスト）”になった最適化問題の集合」として捉えることで、継続学習で起きがちな 破滅的忘却（新しいことを学ぶと古いことを忘れる） を抑える狙いがあります。 Google Research、Google Research+1

※本記事で扱うNested Learningは、スマートホーム製品の「Nest Learning Thermostat」の“Learning”とは別物です。

簡単に言うと、「AIが人間のように、経験から継続的に学習する」技術です。

新入社員の成長に例えると

新入社員の田中さん（22歳）が入社してから1年間の成長を想像してください。

入社時（4月）：田中さん「お客様対応？初めてです…」（マニュアルを見ながら対応）（30分かかる）

3ヶ月後（7月）：田中さん「あ、これ前に似たケースあったな」（マニュアル＋経験で対応）（15分で対応）

6ヶ月後（10月）：田中さん「このパターンね。こうすればOK」（ほぼ経験だけで対応）（5分で対応）

1年後（翌年4月）：田中さん「任せてください！」（後輩に教えられるレベル）（3分で対応、しかも的確）

Nested Learningは、この人間の成長過程をAIで再現します。

Nested Learningの仕組み：「二段階の学習」

人間の学習プロセスを理解する

人間の学習に“速い学び（その場の適応）”と“遅い学び（経験の蓄積）”があるように、Nested Learningは 更新頻度の異なる学習を入れ子にして扱う ことで、継続学習の難所（忘却）を避けようとします。 Google Research+1

外側の学習（長期記憶）：学校で学んだ基礎知識、経験から得たパターン、業界の常識など。ゆっくり蓄積される（週〜月〜年単位）

内側の学習（短期適応）：今の状況に応じた判断、「これは前回と似てるな」という気づき、過去の経験を今に応用すること。すぐに反応する（秒〜分〜時間単位）

料理の上達に例えると

あなたがカレーを作る練習をしているとします。

外側の学習（長期記憶）：1回目はレシピ通りに作る。5回目は「あ、このタイミングで入れるのか」と気づく。10回目は「このとろみ具合がベスト」と分かる。50回目は「完璧なカレーの作り方」が体に染み付く。

内側の学習（短期適応）：今日は人数が多いから材料を2倍に調整。冷蔵庫にニンジンがないからジャガイモを多めに。子供がいるから辛さは控えめに。基本（外側）を押さえた上で、状況に合わせて調整（内側）します。

Nested Learningも同じです。

従来技術との違い：具体例で完全理解

長くなりますが、ここが最も重要なので、製造業での品質管理支援を例に詳しく説明します。

RAG（従来技術）の場合

【1回目：1月】

品質管理担当・山田さんが「A製品の不良率が3%に上昇した。原因は？」と質問します。RAGは「A製品」「不良率」「原因」で検索し、品質管理マニュアル（一般論）、A製品仕様書、過去のトラブル事例集（100件）を見つけます。
AIは「一般的な不良の原因としては、1.温度管理の問題、2.湿度管理の問題、3.材料の品質、4.作業者のスキル…」と回答。
山田さんは「うーん、どれなんだろう…」と2時間かけて調査し、「分かった！湿度が65%を超えてた！これが原因だ！」と特定。対策を実施し、報告書を社内システムに保存しました。

【2回目：3月】

山田さんが「またA製品の不良率が上がった…」と質問。RAGは同じく「A製品」「不良率」「原因」で検索し、同じ文書（1件増えただけ）を見つけ、また同じ汎用的な回答をします。
山田さんは「はぁ？前回は湿度が原因だったじゃん！なんで学習してないの！？また2時間調査しろってこと！？」とイライラしながら2時間調査。「やっぱり湿度だった…（疲れた）」

RAGの問題点：毎回同じやり取り、パターンを学習しない、「前回湿度だった」という経験が活かされない、ユーザーの時間を無駄にする、AIへの信頼が失われる。

※RAGは「検索で根拠を取り出す」仕組みであり、仕組み単体では“経験の蓄積→次回に活かす”は起きません（別途、フィードバック設計が必要です）。

Nested Learning的アプローチ（GXOの実装例）の場合

※以下は、Google ResearchのNested Learningの考え方（“育つ＝更新頻度の違う学びを分ける”）を、問い合わせ対応／品質管理支援の業務AIに応用した 設計例 です。 Google Research+1

【1回目：1月】

同じ質問に対し、まだ経験が少ないのでRAGと同様に検索して一般的な原因を提示します。ただし「初めてのケースなので、一つずつ調査をお勧めします」と伝えます。山田さんが2時間かけて調査し、湿度が原因だと分かり、対策を実施。結果をシステムに入力します。

ここからがNested Learningの本領。

AIの内部処理（自動）が始まります。
パターン記録として「A製品＋不良率上昇＝湿度が原因だった」を記録。ナレッジグラフを更新し、A製品→湿度管理→不良率上昇→原因：湿度65%超→対策：除湿器追加→結果：3日で正常化、という関連を構築。
類似パターンを検索し、「過去に似たケースは…B製品でも湿度が原因だった事例あり→湿度の重要性を学習」。さらに週次で全社データを集計し、「湿度×不良率」の傾向を 学習用データとして蓄積。
その上で、精度評価（テスト）→反映可否の承認→段階的な反映（ルール／プロンプト／ナレッジの更新） を行います。
※業務AIでは、いきなり本番でモデルが自己更新しないよう、評価とロールバック前提で更新します。

【2回目：3月】

山田さんが「またA製品の不良率が上がった…」と質問。Nested Learning AIは学習済み知識を活用します。
内部処理（瞬時）でパターンマッチング「A製品＋不良率上昇」→過去の類似ケース検出！経験の活用「1月の事例と90%類似」「前回は湿度が原因だった」。検索不要、学習済みなので即座に回答を生成します。

AI「分析結果：【最も可能性の高い原因】湿度管理の問題（確率87%）【根拠】過去の類似ケース3件（1月の事例含む）、全て湿度が原因と確認済み、現在の時期は湿度が上がりやすい【推奨アクション】1.作業環境の湿度を今すぐ確認してください 2.65%を超えている場合、除湿器を追加投入（前回は3台追加で効果あり）3.対策後、3日以内に効果が出る見込み【前回（1月）の詳細】発生日：1月15日、原因：湿度68%、対策：除湿器3台追加、結果：3日後に不良率0.8%まで改善。現在の湿度データ見せますか？」

山田さん「すごい！即座に答えが出た！しかも前回の詳細まで！すぐ確認します！」（5分後）「確認したら、やっぱり湿度70%だった！すぐ対策します！」
「AIのおかげで、2時間かかってたのが5分で終わった！しかも前より的確な指示！」

【10回目：1年後】

山田さん「A製品の不良率が…」AI（山田さんが言い終わる前に）「湿度をチェックしてください。今の季節、過去のデータから82%の確率で湿度が原因です。すでに除湿器レンタル会社に問い合わせメールの下書きを準備しました。送信しますか？」山田さん「完璧すぎる…もう手放せない…」

時系列での成長比較

導入時：RAGもNested Learningも2時間（経験なし）

3ヶ月後：RAGは2時間（変わらず）、Nested Learningは30分（パターン学習）

6ヶ月後：RAGは2時間（変わらず）、Nested Learningは5分（高精度予測）

1年後：RAGは2時間（変わらず）、Nested Learningは1分（予兆検知・予防提案）

RAGは対応時間がずっと同じですが、Nested Learningはどんどん短くなり、最終的には問題が起きる前に予防提案までできるようになります。

まとめ

今回の記事では、Nested Learningの基本的な仕組みと、従来技術（RAG）との決定的な違いを解説しました。

• Nested Learningは「人間のように経験から学習する」技術

• 「外側の学習（長期記憶）」と「内側の学習（短期適応）」の二段階で構成

• RAGが毎回同じ対応なのに対し、Nested Learningは使うほど賢くなる

• 最終的には問題を予測し、予防提案までできるようになる

次回は「Nested Learningで実現できる驚きの機能6選」と題して、予兆検知、パターン発見、個人最適化など、より具体的な活用シーンをご紹介します。

導入に必要なもの（最小）

• 問い合わせ／品質異常などのログ（できれば“結果”も）

• 社内ルール・手順書（既存資料でOK）

• 「正解」を決める基準（誰が承認するか）

【無料相談受付中】

「Nested Learningに興味がある」「自社でも導入できるか知りたい」という方は、ぜひ30分の無料相談をご利用ください。

お問い合わせ：https://gxo.co.jp/contact