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

概要

ChatGPT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。

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。

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。

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。

• 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
• 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
• 生成物の正誤評価における正確性の担保
• 開発に充てられる工数とリソースの制約
• 人間のPromptやAIに対するリテラシーの問題

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・・・。

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。

そこで今回は、FastLabel、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AI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！

※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。

タイムスケジュール

※ 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。

登壇者

風見 亮

@FLKazami

FastLabel株式会社
エンジニアリングマネージャー

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。

中村 龍矢

@nrryuya_jp

株式会社LayerX
事業部執行役員

LayerX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.

山崎 天

@y_takaten

LINE株式会社
Data Scienceセンター NLP Foundation Devチーム シニアエンジニア

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。

参加対象

• ソフトウェアエンジニア全般

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。