BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:FastLabel × LayerX × LINE 3社が語る「生成AI×プロ ダクト開発」で直面する課題と乗り越え方 X-WR-CALNAME:FastLabel × LayerX × LINE 3社が語る「生成AI×プロ ダクト開発」で直面する課題と乗り越え方 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:918437@techplay.jp SUMMARY:FastLabel × LayerX × LINE 3社が語る「生成AI×プロダク ト開発」で直面する課題と乗り越え方 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20230926T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20230926T203000 DTSTAMP:20260411T230854Z CREATED:20230901T032927Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/91843 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nChatGPT など手軽に活用できるサービスが登場し身近な存在に なりつつある生成AI。\n人間らしい表現でコミュニケー ションや文章を生成する言語分野、オリジナル画像を 自動生成する画像分野、音声入力やテキスト入力によ って新たな音声を生成する音声分野など様々な分野で 技術発展が進み、業務効率化やクリエイティブなアイ デアのサポート、手軽なコンテンツ生成などにより、 これまで当たり前としていた私たちの日常にも大きな 変革をもたらしています。\n主要企業の約9割が「社内 業務効率化やテキスト要約・添削、チャットボット、 プログラム生成などで生成AIを業務利用している・活 用検討している」という調査結果もでており、ますま す注目を集める技術であることはいうまでもなく、ゆ くゆくは社内利用に閉じず「顧客へ提供するサービス ・プロダクトに生成AIが活用されること」が当たり前 になるでしょう。\n一方で、生成AIの業務利用や顧客へ 提供するサービスに組み込む際、プロダクト開発の現 場では様々な課題が生じます。\n\n大量且つ適切なデー タを収集し、前処理するステップの煩雑さ\n的確で品 質の高い生成物をつくりだす機械学習モデル構築と実 装の難しさ\n生成物の正誤評価における正確性の担保\n 開発に充てられる工数とリソースの制約\n人間のPrompt やAIに対するリテラシーの問題\n\nさらには、学習デー タの権利、著作権、権利侵害のリスクなども・・・。\ n頭を悩ませる課題ばかりですが、それぞれの開発現場 での試行錯誤と取り組みの中に解決のヒントになるノ ウハウはきっとあるはずです。\nそこで今回は、FastLabe l、LayerX、LINEのエンジニアが登壇し、生成AIをプロダク ト開発にどのように活用しているか、その際に直面し た課題と克服するためのアプローチなどを共有。 3社 それぞれから語られる学びとノウハウを通じて、生成A Iを活用したプロダクト開発のためのヒントと道筋を探 ります！\n\n※配信URLは、申込者に対し本ページ上「参 加者へのお知らせ」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\n19:05～19:20\n\nSaaS最前線！ソフトウェア エンジニアのための画像生成AIアプリケーション統合 ガイド\n風見 亮\n\n画像生成AIの進化は驚異的ですが、 新しい技術をアプリケーションにどのように統合すれ ば良いか、疑問を持っている開発者も多いことと思い ます。\nFastLabelでは、データセントリックなAI開発を支 援するプラットフォームを展開しており、6月に画像生 成AIを用いたサービスをローンチしました。 画像生成A Iをサービスに取り入れる過程で辿ったプロセス、直面 した苦労、注意すべきポイントについて、得られた知 見を赤裸々に公開します！\n\n\n\n\n19:20～19:35\n\nLLMアプ リケーションの安定性を高めるための精度評価\n中村 龍矢\nLLMを使ったアプリケーションを、PoCを越えて本 番業務で使う際、工夫しないとLLMでの処理結果の不安 定さに悩むことになります。そこで、デプロイ前に不 確実性を解消する精度評価の技術や仕組みについて説 明します！\n\n\n\n19:35～19:50\n\nどこまでLLMに任せる？LLM の自由度と制御性のバランスを取るための技術紹介\n 山崎 天\nLLMはユーザーの入力に応じて多様な文章を生 成する能力を持っています。この特性はUXの観点から 革命的とも言えるものです。しかしその一方で、具体 的にどんな内容を生成するのか予測が難しいという課 題が存在します。本当にLLMに仕事を全て任せて安心し て眠ることができるでしょうか？本セッションでは、2 年間にわたる対話システムやLLMアプリケーション開発 の経験から、LLMの自由度を活かしながらも、一定の信 頼性や制御性を保つための実践的な取り組みを紹介し ます。\n\n\n\n19:50～20:20\nパネルディスカッション\n\n\n20 :20〜20:30\nクロージング\n\n\n\n※ 当日予告なく時間配分 ・内容が変更になる可能性がございます。\n登壇者\n\n\ n\n\n風見 亮\n@FLKazami\nFastLabel株式会社エンジニアリング マネージャー\n慶應義塾大学卒業後、ワークスアプリ ケーションズで大規模な会計・生産管理システム開発 に携わる。 FastLabelの創業期から参加し、混沌とした初 期ステージを乗り越えた。 現在は、エンジニアリング マネージャーとしてMLOps関連機能開発を主導し、同時 にアノテーション代行サービスのテクニカルサポート 責任者を務める。\n\n\n\n\n\n中村 龍矢\n@nrryuya_jp\n株式会 社LayerX事業部執行役員\nLayerXに創業より参画し、プラ イバシーテック、大規模言語モデル（LLM）、ブロック チェーンなどのテクノロジーについて研究・開発を推 進しながら、事業責任者として事業化に従事。行政や 大学との共同研究にも取り組む。IPA未踏スーパークリ エータ。Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2023.\n\n\n\n\n\n山崎 天\n@y_taka ten\nLINE株式会社Data Scienceセンター NLP Foundation Devチーム シニアエンジニア\n東京大学にて、相澤研究室で対話 システムと強化学習に関する研究に従事。2021年3月に 同大学より修士号を取得。同年4月にLINE株式会社にNLP チームとして入社。対話システムユニットのリードと して、国内対話システムコンペティションで5部門の最 優秀賞獲得に貢献。LLM応用システムやNLP要素技術の開 発にも携わる。2023年4月よりシニアエンジニアとして 勤務。\n\n\n\n参加対象\n\nソフトウェアエンジニア全般\ 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 LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/918437?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR