【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

概要

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！

※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。

タイムスケジュール

※タイムスケジュールは変更の可能性があります。

登壇者

鈴木 敦志

セーフィー株式会社
ソフトウェアエンジニア

2009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「Safie Visitors」や画像解析サービス「Safie AI People Count」の開発などに従事。

四倉 晋平

LINE株式会社
AI開発室 サーバサイドエンジニア

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。

高際 隼

Twitter

株式会社LayerX
SaaS事業部 AI-OCRチームLead

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。

参加にあたっての注意事項

• 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。
• 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。