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SUMMARY:AI AgentOps LT大会！！！
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/97552
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nAI AgentOps LT
 大会イベント概要\n\n今注目が集まっているAI AgentのDevO
 psやMLOps、実用化の知見を共有するLT大会を開催します
 ！\nAI Agentや周辺技術を使ったプロダクトやサービスを
 PoCや本番システムで開発、運用する中で得た知見や困
 りごと、解決策等を共有する会です。\n\nLT発表したい
 方は本勉強会の参加申し込み時にLT参加者として申し
 込みをお願いします。\nLT参加の注意事項\n\nLT登壇枠は
 申し込みの早い者順で決めます。なお、内容がコミュ
 ニティまたはイベントの主旨と合わない場合は運営で
 お断りさせていただくことがありますので、ご容赦く
 ださい。\n発表時間は1人あたり8分以内です。時間厳守
 でお願いします。質疑は含まない予定です（もし会の
 後半で時間が余ったらまとめて質疑を受けるかもしれ
 ません）。\n発表者のコミュニケーションはMLOpsコミュ
 ニティのSlackワークスペース（ http://bit.ly/mlops-jp-slack 
 ）で行います。登壇申込前にワークスペースに登録し
 、応募する際にSlackのユーザ名を必ず記載してくださ
 い。ユーザ名がなく発表の調整ができない場合は発表
 をキャンセルする場合がございます。ご容赦ください
 。\n\nMLOpsコミュニティでは次回以降の発表者を募集し
 ております。発表したい方はこちらより奮ってご応募
 ください！\n発表申し込みフォーム\nハッシュタグ：#ml
 opsコミュニティ\n発表内容\n配信URL：https://www.youtube.com/
 watch?v=BbPbXHQOOnc\nLT#1 AI Agentを「期待通り」に動かすため
 に：設計アプローチの模索と現在地\n株式会社ナレッ
 ジワーク AIエンジニア zawakin (Yuki Miyake)\n株式会社ナレ
 ッジワークで、自社開発BtoB SaaS「ナレッジワーク」の
 多数AI機能開発・導入を経験。現在はAI技術戦略策定、
 AIエージェント開発、組織イネーブルメント（社内AI活
 用推進含む）に従事。「より良いAIとの対話」を探求
 し、LLM Prompt最適化OSS開発や記事執筆も行う。AIの可能
 性を信じ、その普及を目指す。X(@zawawahoge) にてAI基礎
 知識や最新動向を発信中。\n\nx\nナレッジワーク採用\n\
 nLT#2 Ai WorkforceでのAI Agentの作り方\n株式会社LayerX/小林
 篤(@nekokak)\nDeNAで常務執行役員CTOやシステム本部長を歴
 任。2025年1月からLayerXに参画し、4月から同事業部CPO就
 任\n\nLayerX AI/LLM\nSpeakerDeck\nAi Workforce\n\nLT#3 AI生成クリエ
 イティブの評価\n株式会社Algomatic/伊藤光祐\n株式会社AR
 ISE analyticsでデータサイエンティストとして従事した後
 、Algomaticにてテックリードを務める。直近は企業様へ
 のAI Transformation支援と自社プロダクト開発を担当。\n\nx
 \nAlgomatic\n採用ページ\n\nLT#4 実務で学んだAIエージェン
 トの設計フロー\n株式会社Algomatic/山中統吾\, gura105\n株
 式会社ARISE analyticsでデータサイエンティスト/MLエンジ
 ニア\, 株式会社Timeeでデータエンジニアを経て現在Algom
 aticでエンジニアリング本部長を務める。AIエージェン
 トの産業実装を目指して日夜奮闘中。\n\nx\nAlgomatic\n採
 用ページ\n\nLT#5 LLMアプリケーションの評価・改善サイ
 クル\n上野彰大\n2018年12月にPharmaX株式会社（旧・株式
 会社YOJO Technologies）を共同創業。全社戦略、エンジニ
 アリング責任者。趣味でエンジニアリング勉強会StudyCo
 を数年続けている。\n\nx\n\nLT#6 （仮）ユースケースで
 考えるAI Agent業務活用\nまな ServiceNow ディベロッパーア
 ドボケイト\n外資系のエンタープライズIT企業を渡り歩
 いてきたエバンジェリスト、ディベロッパーアドボイ
 ケイト、コミュニティマネージャ。得意分野はデータ
 エンジニアリング系。以前MLOpsの運営の中の人でした
 。\n\nx\n\nLT#7 LangfuseでAIエージェントの可観測性を高め
 よう！\nKDDIアジャイル開発センター(KAG) 三宅　潤也\nKD
 DIアジャイル開発センター(KAG)のエンジニア・スクラム
 マスター。 ホームIoTサービス、MaaSなどのau系サービス
 の開発を経て、現在は生成AIプロダクト企画・開発、
 社内業務への生成AI活用チームをリード。DevOps、CI/CD、
 インナーソースが好きです。\n\nx\nKDDIアジャイル開発
 センター(KAG)採用\n\n\n会場\nオンライン開催 (URLは別途
 ご案内)\nタイムテーブル\n\n\n\n時間\n内容\nスピーカー\
 n\n\n\n\n19:00 ~ 19:10\nアナウンス\nMLOps勉強会事務局\n\n\n19:
 10 ~ 20:10\n1人目~7人目\n\n\n\n20:10 ~   21:00\n懇親会@gather\n\n\
 n\n\n配信スポンサー\n株式会社ディー・エヌ・エー様 \n
LOCATION:オンライン オンライン
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