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X-WR-CALDESC:AIエージェントを本番で動かすためのアーキテ
 クチャ設計 ― セキュリティ設計とデータ前処理の実
 践、知見共有で育つ技術文化 ―
X-WR-CALNAME:AIエージェントを本番で動かすためのアーキテ
 クチャ設計 ― セキュリティ設計とデータ前処理の実
 践、知見共有で育つ技術文化 ―
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SUMMARY:AIエージェントを本番で動かすためのアーキテク
 チャ設計 ― セキュリティ設計とデータ前処理の実践
 、知見共有で育つ技術文化 ―
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99280
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nAIエー
 ジェントのプロトタイプが動くようになっても、いざ
 業務に載せようとすると、環境要件やセキュリティ設
 計などの論点が一気に噴き出し、設計が前に進まない
 —そんな場面は多いはずです。\n本イベントでは、NTT
 データグループの中でも「基盤×セキュリティ×AI」領
 域において高い技術力をもつNTTデータ先端技術社員が
 登壇。クラウド／ローカルLLMといった環境選択を含む
 基盤設計から、権限・監査ログ・ガバナンスなどのセ
 キュリティ設計、さらに精度と再現性を支えるデータ
 前処理・品質設計まで、実務で使える判断軸を整理し
 て共有します。\n前半では、NTTデータ先端技術の視点
 でAIエージェントに必要な基盤をどう捉えるべきかを
 解説し、クラウド構成例とローカルLLM構成例を並べて
 、前提条件の違いと運用上のハマりどころを俯瞰しま
 す。続いて、業務で頻出する非構造データ（Excel／Power
 Point／PDF）をRAG／エージェントで使える形に整えるた
 めの前処理パイプラインと品質評価の勘所、ツール制
 約を踏まえた現実的な落としどころを具体化します。\
 n後半では、実際のNTTデータ先端技術社内の「やってみ
 た」デモを題材に、成果物だけでなく設計判断やつま
 ずきどころまで含めて共有し、どこまでをツールで実
 現でき、どこから工夫や拡張が必要になるのかを見極
 める視点を持ち帰れる内容となっています。あわせて
 、こうした知見が有志の取り組みで共有されていく、N
 TTデータ先端技術の技術文化の一端も紹介します。\nク
 ラウド／ローカルLLMを含む環境選択からセキュリティ
 設計、データ前処理まで——AIエージェント実装を「
 本番で動く形」に落とし込むための具体的な観点と進
 め方が得られる90分です。\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\nAIエージ
 ェントを“動かし続ける”基盤とは？― NTTデータ先端
 技術流の設計と実践 ―\n小山 哲平\nNTTデータ先端技術
 が考えるAIエージェント基盤の全体像を、クラウド環
 境やローカルLLMの構成例を交えて紹介します。あわせ
 て、実運用で見えてきたセキュリティ面の注意点や設
 計時の勘所も、現場の知見としてお伝えします。\n\n\n\
 n19:20～19:40\n\n生成AI時代のデータマネジメントと前処
 理\n鈴木 旭、荒井 飛翼\n生成AIの登場によって、私た
 ち技術者の働き方も大きく変容してきました。そんな
 世の中でも、データマネジメントは変わらず重要です
 。生成AI時代のデータマネジメントについて、実例を
 踏まえて特色や難しさをご紹介致します。\n\n\n\n19:40～
 20:05\n\nAIエージェントで自分専用のラジオ番組制作に
 トライする！\n西山 大樹\n生成AIとAIエージェントツー
 ル「Dify」を活用し、自動的に自作のラジオ番組を試作
 した実例を紹介します。本施策を行うきっかけから、A
 Iエージェントを試作する際に考えたこと、感じた課題
 などを実体験的にお伝えします。\n\n\n\n20:05～20:25\n質
 疑応答\n\n\n20:25〜20:30\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小山 哲平\n株式会社NTTデータ先端技
 術デジタルビジネス事業本部テクノロジー＆ソリュー
 ション事業部データインテリジェンス担当　担当部長\
 n2013年、NTTデータ先端技術に中途入社、2024年より現職
 。新卒時代から一貫して分散処理技術畑を進む。グリ
 ッドコンピューティングにてCPUを分散した後、データ
 グリッドでメモリを分散し、Hadoopでディスクを分散。
 現在はLLM活用のためにGPUを並べており、エンジニア人
 生20年弱、常に何かを並べる仕事をしている。\n\n\n\n\n\
 n鈴木 旭\n株式会社NTTデータ先端技術デジタルビジネス
 事業本部テクノロジー＆ソリューション事業部データ
 インテリジェンス担当\n2018年、NTTデータ先端技術に新
 卒入社。AWS/Azureといったパブリッククラウドの構築・
 運用案件を数多く対応。可視化用途基盤から機械学習
 用途基盤、生成AI用途基盤などデータ活用向け基盤施
 策に一貫して従事。\n\n\n\n\n\n荒井 飛翼\n株式会社NTTデ
 ータ先端技術デジタルビジネス事業本部テクノロジー
 ＆ソリューション事業部データインテリジェンス担当\
 n2022年、NTTデータ先端技術に中途入社。入社当初からAI
 開発と、開発したAIをシステムに搭載する業務を同時
 進行で推進。生成AIの登場以降も自身の経験を活かし
 、ユースケースの提案から実証実験まで一気通貫でサ
 ポートを実施。\n\n\n\n\n\n西山 大樹\n株式会社NTTデータ
 先端技術デジタルビジネス事業本部テクノロジー＆ソ
 リューション事業部データインテリジェンス担当\n2014
 年、NTTデータ先端技術に新卒入社。主に、システムの
 基盤に関する開発・実証実験案件を中心に従事。基盤
 の要件定義、Linux系サーバ/ミドルウェア設計・構築・
 運用といった業務を経験後、近年はAIに関する基盤開
 発を推進。\n\n\n\n参加対象\n\nAIエージェントの技術革
 新に関心のある方\nAIエージェントを導入する際の抑え
 るべき観点を知りたい方\n粒度や形式が揃っていない
 データをRAGで扱っている方\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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