ご参加者の方向け　会場への向かい方

ご参加には渋谷スクランブルスクエア17Fのオフィス受付にご来場いただき、17FのW&Bスタッフの受付をした上で39Fのイベント会場にご案内させていただきます。

17Fへの行き方は下記をご参照ください。 W&B オフィス行き方

イベント概要

生成AIの進化により、LLMは企業のイノベーションに欠かせない存在となっています。本イベントでは、AWS、食べログ、Weights & Biasesのエンジニアたちが登壇し、LLMの基盤モデルの開発からLLMアプリケーションへの応用と評価の最前線を紹介します。

食べログの河村様からは、レストランレビューの自動分類やメニューOCRアプリケーションの事例をもとに、LLMを活用したプロダクト開発の実践的な知見を共有いただきます。成功事例だけでなく、運用面での課題やその解決策についても深掘りしていただく予定です。

食べログ様のAI活用事例の記事もありますので、ぜひご確認ください！

Weights & Biasesの山本からは、LLMの性能評価を効率化するツール「Nejumiリーダーボード3」を活用したモデル選定やチューニング手法をご紹介。Amazon NovaやOpenAI o1を含む複数の最新モデルの比較や活用事例を通して、自社プロジェクトに適したモデル戦略を見つけるヒントをお届けします。

AWSの久保様からは先日AmazonからリリースされたLLMであるAmazon Novaと、AIアシスタントであるAmazon Qについてご解説いただきます。非常にタイムリーな情報ですので、ぜひこの機会をお見逃しなく！

スポンサーからのお願い

• 講演開催中にお弁当形式の軽食と、懇親会でのお飲み物の提供を予定しておりますが、数には限りがありご参加者全員に行き渡らない場合もございます。

タイムテーブル

スピーカー

河村 大輔 氏 / 株式会社カカクコム 食べログ開発本部 技術部データサイエンスチーム / Xアカウント

元々はWebシステム開発に強みを持つフルスタックエンジニアとして活動。生成AIの可能性に魅力を感じ、現職に転身。プライベートではスマートフォンアプリの開発も手掛けており、リリースした教育系アプリの累計ダウンロード数は150万を突破。

講演タイトル：生成AIと人間の協働による業務品質の確保

食べログのメニュー入稿業務における生成AI活用事例を通じて、高品質が要求される業務での生成AIの実践的な活用アプローチをご紹介します。従来、レストランメニューの文字抽出は手作業で行われていましたが、この工程を生成AIで効率化を試みました。しかし、メニュー画像が多種多様であるため、精度にばらつきが生じていました。 そこで専用ツールを開発し、生成AIによる入力と人による確認を組み合わせた協働作業を確立。これにより、品質を100%に保ちながら、作業時間を6割削減することに成功しました。本セッションでは、生成AIとOCR技術の組み合わせ方や、生成AIでは解決できない課題をUIの工夫で克服した実例など、実プロジェクトから得られた知見をお伝えします。

久保 隆宏 氏 / アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 / Xアカウント

2021 年より AWS の機械学習領域専門のデベロッパーリレーションに従事。 AWS が機械学習をはじめるのに最適なプラットフォームになるよう、戦略の立案、コンテンツの開発、フィードバックの収集に基づくサービス開発チームへの提案まで一気通貫で活動。近年特にプロダクト開発チーム向けの機械学習活用支援に従事。 GitHub で公開している ML Enablement Workshop は AWS Japan の中で最も Star 数の多いリポジトリの一つに。

講演タイトル：Amazon の奥地より来た！ Amazon Nova の性能と性質に迫る

AWS 最大のイベント re:Invent で 2024 年、Amazon の基盤モデルである Nova が公開されました。Amazon Nova はテキストに留まらず、画像と動画のモデルも公開されています。モデルの性能が高いことはもちろんですが、他のモデルにはない興味深いユースケースにも対応しています。本講演を通じて Amazon Nova の性能と特性について知っていただき、2025 年に試すモデルの一つに加えて頂ければ幸いです。

山本 祐也 氏 / Weights & Biases Japan, MLエンジニア / Xアカウント

東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。 その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。

講演タイトル：Nejumi LLMリーダーボードの最近のアップデートと注目ポイント

国内で最も注目されているリーダーボードの一つであるnejumi.aiには既に100以上のモデルが登録されており、多面的な評価の結果を誰もが閲覧できるようになっています。本講演では、Nejumi3の最近の機能アップデートとそこから見えてくる本技術領域の動き、興味深い傾向などをご共有いたします。

会場

WeWork 渋谷スクランブルスクエア39F

住所: 150-6139 東京都渋谷区渋谷２-24-12

（以前のイベントの様子）

アクセス

1. 電車で：
   • JR山手線・埼京線・湘南新宿ライン「渋谷駅」中央改札・南改札直結
   • 東急東横線・田園都市線「渋谷駅」B6出口直結
   • 東京メトロ銀座線「渋谷駅」スクランブルスクエア方面改札直結
   • 東京メトロ半蔵門線・副都心線「渋谷駅」B6出口直結
   • 京王井の頭線「渋谷駅」直結
2. お車で： 建物にオフィス専用駐車場がございますが、タクシーの乗り入れはできません。 タクシーでお越しの際は、最寄りの公共タクシー乗車場である「渋谷駅東口タクシー乗り場」をご利用ください。

17階のオフィス入り口で入館チケットを発行していただきます。

主催・運営

このイベントはWeights & Biases Japan によって運営されています。

本イベントの開催には、WeWork様に多大なご協力をいただいております。

このミートアップに登録することで、Weights & Biasesの製品、サービス、イベントに関するマーケティングコミュニケーションを受け取ることがあります。W&Bは、お客様の個人情報をプライバシーポリシーに従ってのみ使用し、これらのコミュニケーションはいつでも解除することができます。

このミートアップ中に写真や動画が撮影されます。これらはW&Bによってマーケティングや宣伝用に、出版物、ウェブサイト、ソーシャルメディアで使用されることがあります。何か懸念がある場合や、撮影や録画されたくない場合は、お問い合わせください。