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X-WR-CALDESC:【safie/LayerX/LINE】注目のAIプロダクトを支える
 非構造化データ処理、バックエンド技術の苦悩 ー画像
 解析などに必要なデータをどう安定、高速、精緻に取
 得処理するかー
X-WR-CALNAME:【safie/LayerX/LINE】注目のAIプロダクトを支える
 非構造化データ処理、バックエンド技術の苦悩 ー画像
 解析などに必要なデータをどう安定、高速、精緻に取
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SUMMARY:【safie/LayerX/LINE】注目のAIプロダクトを支える非構
 造化データ処理、バックエンド技術の苦悩 ー画像解析
 などに必要なデータをどう安定、高速、精緻に取得処
 理するかー
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/83862
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n世の
 中には様々な種類の膨大なデータが存在し人々の生活
 をより便利にするために、それらのデータと日々向き
 合っている人たちがいます。今回は『クラウド防犯カ
 メラ』『国立国会図書館のデジタルシフト化』『経済
 活動のデジタル化』の領域で注目されている3社が集ま
 り"AIプロダクトを支えるバックエンド技術"にフォーカ
 スをあてどのようなチャレンジがあったのか、各社の
 裏側を深掘っていきます。データと一言にいっても・
 防犯カメラからリアルタイムで取得され続ける映像デ
 ータ(safie)・国立国会図書館が保有する昭和初期以前の
 247万点、2億2300万枚を超える資料(LINE)・特定期間(月末)
 に大量に提出され、複雑な情報を含む請求書の画像デ
 ータ(LayerX)など、各社が向き合っているデータの種類/
 特性はさまざま。プロダクトの性質によって、その膨
 大なデータに対する負荷分散の考え方やアーキテクチ
 ャは異なってきます。システムの負担を分散しながら
 、スケーラビリティや可用性をどう確保するのか。す
 べてをリアルタイムで処理をすることは必要なのか？
 処理するデータ量が多いからこそバックエンドエンジ
 ニアは多数のイシューを抱えているようです。本イベ
 ントでは注目のAIプロダクトを開発する3社が集まりそ
 れぞれのプロダクトの性質に応じたデータとの向き合
 い方をバックエンドの観点から明らかにしていきます
 ！\n※参加用URLは申込者に対し本ページ上にて当日ま
 でに表示されます。\nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\n
 内容\n\n\n19:00～19:05\nオープニング\n\n\n19:05～19:30\n\nセ
 ーフィーにおけるAI応用プロダクト開発\nセーフィー株
 式会社　鈴木 敦志\nセーフィーではカメラの録画・視
 聴に加え、カメラ映像を用いたより付加価値の高いア
 プリケーションを提供するためにいくつかのAI応用プ
 ロダクトを開発しています。今回はこのうちリアルタ
 イム顔識別来店分析サービス「Safie Visitors」および人
 数カウントサービス「Safie AI People Count」の開発および
 実装についてお話します。\n\n\n\n19:30～19:55\n\n2.2億枚の
 画像を効率的にOCR処理するための分散処理アーキテク
 チャ\nLINE株式会社　四倉 晋平\nLINEでは、国会図書館様
 よりスキャン済み画像からテキスト情報を抽出するプ
 ロジェクトを受託しており、2.2億枚を超える画像のOCR
 処理を行っています。 今回は、機械学習の推論を含ん
 だ処理を100台以上のサーバで効率的に分散させるため
 のアーキテクチャをご紹介します。\n\n\n\n19:55～20:20\n\n
 バクラク請求書のAI-OCRを支える非同期処理アーキテク
 チャ\n株式会社LayerX　高際 隼\nバクラク請求書は、請
 求書ファイルを読み取りデータ化するAI-OCR機能を備え
 た請求書処理サービスです。お客様は任意のタイミン
 グで請求書ファイルをいくらでもアップロードするこ
 とができます。AI-OCRは処理が重たいですが、AWS Lambdaや
 Amazon SQS等を活用し、スケーラビリティと可用性を確保
 しつつコスト削減も実現した手法について解説いたし
 ます。\n\n\n\n20:20～20:40\nQ&A\n\n\n\n※タイムスケジュール
 は変更の可能性があります。\n登壇者\n\n\n\n\n鈴木 敦志
 \nセーフィー株式会社ソフトウェアエンジニア\n2009年
 株式会社デジタルセンセーションに入社。2019年セーフ
 ィー株式会社に入社し、顔識別来店分析サービス「Safi
 e Visitors」や画像解析サービス「Safie AI People Count」の開
 発などに従事。\n\n\n\n\n\n四倉 晋平\nLINE株式会社AI開発
 室 サーバサイドエンジニア\nスマートスピーカーの音
 声対話システム構築など、自然言語処理や全文検索を
 用いたWebサービスの開発に従事してきました。 最近で
 は、より多くのユーザにAIプロダクトを提供するため
 、機械学習の推論を分散処理させるアーキテクチャの
 開発に取り組んでいます。\n\n\n\n\n\n高際 隼\nTwitter\n株
 式会社LayerXSaaS事業部 AI-OCRチームLead\nサイバーエージ
 ェントに新卒入社し、テックリードとして複数のスマ
 ートフォンゲームの新規開発および運用を担当。その
 傍ら組織運営や新卒採用にも携わる。2018年8月LayerX設
 立とともに参画し、PMやテックリードとしてブロック
 チェーン事業に携わる。SaaS事業部立ち上げ後はエンジ
 ニアの一人としてAI-OCRやバクラク請求書/申請に注力。
 現在AI-OCRチームのLeadを担当。AWSもよくいじります。\n\
 n\n\n参加にあたっての注意事項\n\n参加を辞退する場合
 は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致しま
 す。\n配信映像や音声は各自の通信環境に依存します
 。なるべく通信環境の良い状態で視聴ください。\n\n
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