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| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
無料参加枠(オンライン) | 先着順 | 無料 | 49人 / 定員150人 |
AI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。
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。
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。
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。
| 時刻 | 内容 | 登壇者 |
|---|---|---|
| 12:00-12:05 | オープニング | 運営 |
| 12:05-12:25 | LangfuseによるLLMOps基盤の構築と活用事例 | 清水 悠揮さん(株式会社ZOZO) |
| 12:25-12:40 | AI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 | ショーン・リーさん(Arize AI, Inc.) |
| 12:40-13:00 | TDB | 上野 彰大さん(PharmaX株式会社) |
※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。

ZOZO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。
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。

Arize AI の Director 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。
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。
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。

PharmaX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。
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。





