応用機械学習と人工知能セミナー: AIエージェント

TAIについて

TAIは、AIに従事、研究、または投資している東京に拠点を置く人々から成るコミュニティです。私たちはエンジニア、プロダクトマネージャー、起業家、学者、投資家であり、東京に強力な「AIコア」となることを目指しています。このコアは一連のノード（私たち全員）で構成されており、知識の共有と相互のつながりを通じて各ノードの価値を高めたいと考えています。

イベント内容

今回のイベントは​TAIの「応用機械学習と人工知能」の日本語セミナーシリーズの第2回となります。このセミナーでは、AIエージェントの基本概念とその実用性について解説します。AIエージェントは、特定のタスクを自律的に実行するプログラムであり、自然言語処理、画像認識、データ解析など、多岐にわたる応用が可能です。本セミナーでは、AIエージェントの仕組み、最新の技術動向、具体的な応用例を紹介し、実践的な知識を身につけていただきます。AIの可能性を広げるこの分野に興味のある方は、ぜひご参加ください。

日程

18:00 開場

18:30 太田さん「ヘルプデスクの事例から学ぶAIエージェント」

18:55 宮脇さん「コード生成を伴うLLMエージェントの最新動向」

19:20 古田さん「Webナビゲーションにおける言語モデルエージェントの展望と課題」

19:55 西見さん「AIエージェントを現場に導入する目線とは」

20:15 交流会と発表者への質問

21:00 閉場

発表者紹介とトーク内容

太田 真人さん

• ​2021年に電通総研にAIエンジニアとして入社後、製造業の外観検査や需要予測の案件に従事。研究開発では予測の不確実性、データ改善によるHuman in the Loopを取り組み、昨年末からAIエージェントの技術検証を取り組む。AIエージェントに関する論文、コラム、ニュースをSpeakerDeckに「Weekly AI Agents News!」として毎週更新中。
• ​「ヘルプデスクの事例から学ぶAIエージェント」：ヘルプデスクの一次回答をおこなうAIエージェントを一から開発し、精度検証をおこないました。その事例をもとにAIエージェントの概念、技術要素、開発の工夫、課題をお話します。想定対象者はLLM、tool/function calling、RAGについて基礎知識のある方になります。

​宮脇 峻平さん

• ​2024.02に株式会社Algomaticに入社。LLMを用いた事業開発の一環としてLLMエージェントを用いた技術検証を行う。同時に東北大学データ駆動科学・AI教育研究センターの学術研究員としてマルチモーダル言語モデルに関する研究に従事。またオープンドメイン質問応答を含むRAGの研究開発に4年ほど携わる。
• ​「コード生成を伴うLLMエージェントの最新動向」：LLMエージェントにおける実行可能なコードの役割、プログラム生成のためのワークフローの構築、ベンチマークの紹介のほか、現場に導入するための検討事項についてお話しします。

古田 拓毅さん

• 東京大学工学系研究科 技術経営戦略学専攻 松尾研究室 博士課程3年。日本学術振興会 特別研究員(DC1)。Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2023。専門は深層強化学習と大規模言語モデル(LLM)のエージェント化に関する研究。
• 「Webナビゲーションにおける言語モデルエージェントの展望と課題」：本発表では、役割の異なる複数の言語モデルを組み合わせることで、実際のWebサイトで自律的な操作を可能にした、WebAgentの研究 (ICLR2024, Oral) について説明し、応用に向けた、堅牢で汎化可能な言語モデルエージェントを構築するための将来の方向性について意見を述べます。

西見 公宏さん

• 1983年生まれ。新規事業領域におけるソフトウェア開発のスペシャリスト。2022年からChatGPTを活用したアプリ開発・アドバイザリーを提供。2024年にAIエージェント専門の株式会社ジェネラティブエージェンツを創業し、代表に就任。「本当に業務に使える」AIエージェントの開発に注力している。
• ​「AIエージェントを現場に導入する目線とは」：様々なクライアントと業務向けAIエージェントの開発を進めている過程で分かった、AIエージェントを現場に導入するための、技術要素だけではない目線についてお話します。

会場アクセス案内図

前回セミナーの様子