2023年9月26日に開催されたオンラインイベントのアーカイブ動画となります。

イベントページ：https://techplay.jp/event/918437

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▼イベント概要

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！

＜Chapter＞

00:00:00 オープニング

00:01:57 SaaS最前線！ソフトウェアエンジニアのための画像生成AIアプリケーション統合ガイド

00:15:31 LLMアプリケーションの安定性を高めるための精度評価

00:30:20 どこまでLLMに任せる？LLMの自由度と制御性のバランスを取るための技術紹介

00:46:11 パネルディスカッション

01:11:37 クロージング

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