BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:LLMアプリケーション開発のリアル — オブザー バビリティと品質評価の実践 X-WR-CALNAME:LLMアプリケーション開発のリアル — オブザー バビリティと品質評価の実践 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:998196@techplay.jp SUMMARY:LLMアプリケーション開発のリアル — オブザーバ ビリティと品質評価の実践 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260729T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260729T130000 DTSTAMP:20260807T101110Z CREATED:20260713T075829Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99819 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✍️ 概要\nA Iプロダクトの開発が急速に進む一方で、PoCを越えて本 番で安定稼働させる段階に入り、「LLMの精度評価」や 「運用後の監視」に課題を感じるチームが急増してい ます。\n本イベントは、各社のLLM運用におけるオブザ ーバビリティ（可観測性）の実践事例から、ツール選 定と本番運用の判断軸を持ち帰れるオンラインイベン トです。\n複数社のLLMオブザーバビリティの実践知を インプットすることで、各社の導入背景や取り組みの タイミング、ツール選定の基準を横断的に知ることが できます。\n自社プロダクトにおいて「オブザーバビ リティの向上がもたらす価値は何か」「自社に最適な 運用体制はどうあるべきか」「そのためにツールをど う活用し、見極めるべきか」の判断軸がわかり、運用 時に見るべきチェックポイントと評価タイミングを具 体的にイメージすることで、チームで可観測性の確保 を目指せるようになることを目的としたイベントです 。\n🧑‍💻 こんな方におすすめ\n\nLLMを実装したもの の、品質・コスト・事故対応に不安があるML/DS、SRE/Plat formエンジニア、プロダクトエンジニア\nLLMアプリケー ションのDevOpsに関心のある方\nPoCを越えて「本番で安 定稼働させる」段階の品質担保・監視に課題を感じて いる方\n\n✅ イベントのゴール\n\nLLMの評価・監視体制 を築くことがどのような事業価値向上をもたらすのか がわかる\n自社のフェーズやプロダクトに最適な運用 フローの判断基準がわかり、評価体制構築へのロード マップを描ける\n自社において「ツールの要否や選定 」をどう見極めるか、独自の判断軸を持てる\n運用時 に見るべきチェックポイントと、評価を回すタイミン グを具体的にイメージできる\n\n⏰ タイムテーブル（ 予定）\n\n\n\n時刻\n内容\n登壇者\n\n\n\n\n12:00-12:05\nオー プニング\n運営\n\n\n12:05-12:25\nLangfuseによるLLMOps基盤の 構築と活用事例\n清水 悠揮さん（株式会社ZOZO）\n\n\n12: 25-12:40\nAIの生産性を測定する方法：LLMトークンのコス トからArizeAXによるビジネス価値まで\nショーン・リー さん（Arize AI\, Inc.）\n\n\n12:40-13:00\nTDB\n上野 彰大さん（ PharmaX株式会社）\n\n\n\n※発表の順番や内容は変更の可 能性があります、ご了承ください。\n🎤 登壇者\nLangfus eによるLLMOps基盤の構築と活用事例\n\n清水 悠揮\n株式 会社ZOZO\nデータ・AIシステム本部 データサイエンス部 コーディネートサイエンスブロック\nZOZOにてデータサ イエンティストとして、ファッションテック領域のML ・AI応用に従事。ファッションコーディネートアプリ 「WEAR」におけるVLMを活用した画像特徴抽出システムの 開発や、LLMOps・LLM評価基盤の構築に取り組む。\n\n技術 的な関心としては、LLMをプロダクションで運用するた めの評価・観測基盤、いわゆるLLMOpsに力を入れていま す。最近は、DSPyを使ったプロンプトの自動最適化など にも関心があります。\n\n\nAIの生産性を測定する方法 ：LLMトークンのコストからArizeAXによるビジネス価値ま で\n\n\nショーン・リー (@seanlee)\nArize AI\, Inc.\nアジア太 平洋地域ソリューション担当ディレクター\nArize AI の D irector of Solutions として、APJ 地域におけるエンタープラ イズ AI オブザーバビリティ・評価プラットフォームの 導入に従事。大規模組織が AI エージェントを施設環境 で安定的に運用するための観測・評価基盤の構築を支 援しています。\n前職は AWS のシニアアプリケーション アーキテクトで、AI・クラウドインフラ分野で 15 年以 上の経験を持ちます。\n\n技術的な関心としては、エー ジェントオブザーバビリティの標準化、LLM 評価の自動 化、自律改善ループ(自己改善) AIコミュニティのミー トアップシリーズを主催し、週刊テックニュースレタ ーを発行、屋内のAIカンファレンスでの訴え実績多数 。\n\n\n\n\n上野 彰大 (@ueeeeniki)\nPharmaX 株式会社\nCTO\nPharm aX株式会社 共同創業者・CTO。オンライン医薬品販売事 業『YOJO』で得られたAI開発の知見をもとに、調剤薬局 向けAIエージェントを開発しています。また、他社様 向けにAIエージェントのコンサルティング・開発支援 も行っています。\n\n著書『実践Rustプログラミング ─ LINE botを題材に学ぶWebアプリケーション開発』、『LLM アプリケーションの評価と継続的改善（執筆中）』、 監訳『ExcelとRで学ぶ ベイズ分析入門』、『CTOの思考法 』。AI関連カンファレンスやコミュニティで登壇実績 多数。\n\n⚠️ 諸注意\n\n参加用リンクは開催当日、参 加確定者にTECH PLAY経由で通知します。\nエージェント の方や営業目的でのイベントの参加はご遠慮ください 。\n性別/性的指向/障碍の有無/人種/宗教/年齢/容姿/体 格/技術の選択に関わりなく、誰もが気持ちよく参加で きるようにご協力ください。\n当イベントの内容およ びスケジュールは、予告なく変更となる場合がありま す。予めご了承ください。\nイベント参加時に入力い ただいた情報は、以下に基づき扱います。ファインデ ィ株式会社 プライバシーポリシー\n\n📢 主催・運営\n ファインディ株式会社\n\n開発ツールのレビューサイト 「Findy Tools」：開発ツールに特化したレビューサイト です。第三者の視点で実際にツールの選定を行った企 業の生の声を集めることで、ツール選定に関する不安 を解消し、導入検討に必要な情報を提供します。\nIT/We bエンジニアの転職サービス「Findy」：独自のアルゴリ ズムを用いてエンジニアのスキルを可視化し、ハイス キルなエンジニアと企業をマッチングする転職サービ スです。登録エンジニアは12万人を突破、登録企業数 は約1\,100社、スタートアップ企業を中心にDXを推進し たい大手企業まで幅広い企業に導入していただいてお ります。\nハイスキルなフリーランスエンジニア紹介 サービス「Findy Freelance」：Findy Freelance（ファインディ フリーランス）は、スタートアップ企業の自社サービ ス開発案件に特化したフリーランスエンジニア向けの エージェントサービスです。高単価・フルリモートの 案件を中心にご紹介しています。\n経営と現場をつな ぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」：開発生産性、AI活用状況 、プロジェクト進捗などを可視化。データに基づく改 善で、AI駆動開発を成果につなげる伴走支援を行いま す。2021年10月の正式リリース以降、約1\,400社（トライ アル含む）に導入いただいております。\n\n LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/998196?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR