新卒が感じたLLMアイデアソンでの気付きと考え方 / Learning-through-llm-ideathon

新卒LTに出た際の発表資料です。
LLMアイデアソンの内容になります。

Transcript

1. HRBrain 蔭山幸太 新卒が感じた LLMアイデアソンでの 気付きと考え方
2. 2 蔭山幸太(22) かげ、かげちゃん 経歴 ▷ 島に生まれる ▷ HRBrainの23卒 バックエンドエンジニア 趣味 ▷ 旅行, カクテル 最近のハマり ▷ キックボクシング (4月~) GitHub: @Kotakageyama Twitter: @kota_3_kota_3
3. 今日話すこと ▷ LLMアイデアソンの話 ▷ アイデア出しと試行錯誤 ▷ 結果とまとめ 3
4. 1. LLMアイデアソンの話 4
5. 社内で募集がかかった 5
6. とりあえず申し込む ▷ アイデア勝負だからフラットに戦えそう ▷ 新卒同期とチームを組める ▷ LLM(ChatGPT)この機会に学べたら良いな 6 募集開始から提出まで1週間しか無い中、 アイデアもない状態でエントリーしました。
7. 2. アイデア出しと試行錯誤 7
8. アイデア出しでやった流れ ▷ とりあえず触ってみる ▷ ChatGPTを使った記事を読む。活用事例を知る。 ▷ 学んだ点を意識してもう一度触る ▷ アイデアに落とし込む 8
9. とりあえず触ってみる ▷ どういうことをしてくれるのか ▷ 自分だと何に使うか ▷ どこまで信ぴょう性があるか 9
10. 触った結果 ▷ Q&A, 要約, 抽出, 分類...が出来る。 ▷ 議事録作成, 文章の要約添削, ポジネガ判定に使 えそう。 ▷ 会社や人物情報を取得させると嘘が返る。 10 この段階で、LLMの使い道を考えておいた。
11. 活用事例を知る ▷ どういう使われ方をしているか ▷ LLMの弱点をどう補ってサービスにしているか ▷ 顧客とLLMの関係性はどうなっているか ▷ 思いついた使い道との比較 11
12. 活用事例から見えてきたこと ▷ 長期記憶は苦手であり、毎回の回答にブレがある ◦ 同じ回答を導くために内部処理をTokenとして与えていた ▷ 大量のデータを与えて分析するというのは苦手そう ▷ ただの一問一答の質問形式はみんな思いついて、やり尽くした感じが する ▷ 流れとしては 顧客の質問や要望->LLM->回答が多かった。 ◦ 顧客の答え->LLM->派生させるのもありじゃない？ 12
13. 学んだ点を意識してもう一度触る ▷ 自分が一番詳しい領域や得意な分野から攻める ▷ 活用事例の傾向, 顧客とLLMの関係性とは異なる アプローチも考える ▷ LLMの弱点をどこまで許容するか、補えるかを 意識する 13
14. 実際に出してみた案 ▷ openai apiとwhisper apiで議事録を作成する ▷ 人事評価で、目標設定の指摘をしたり、推敲をしてくれる ▷ 商談議事録やSFDCを要約して分析する ▷ 社員名簿で顧客が再現したい計算式を代わりに組んでくれる。 ▷ 情報収集ツールとして使う。 ▷ 議事録を要約して、そこから読み取れる意図や考えを書き出しても らう ▷ いくつかの質問に答えるとプロフィールを自動生成してくれる 14
15. 実際に出してみた案 ▷ openai apiとwhisper apiで議事録を作成する ▷ 人事評価で、目標設定の指摘をしたり、推敲をしてくれる ▷ 商談議事録やSFDCを解析して分析する ▷ 社員名簿で顧客が再現したい計算式を代わりに組んでくれる。 ▷ 情報収集ツールとして使う。 ▷ 議事録を要約して、そこから読み取れる意図や考えを書き出しても らう ▷ いくつかの質問に答えるとプロフィールを自動生成してくれる 15
16. 計算式とは ▷ 社員名簿のメンバー詳細画面の項目に入力された値を元に、 計算結果を自動的に表示させる項目のこと ▷ エクセルのように自由に式を組める ◦ 賞与計算や評価計算、通勤費計算、データ集計 16
17. アイデアに落とし込む 17
18. 3. 結果とまとめ 18
19. おしくも２位！ 1位のチームはSQLを書かせていました。 19
20. アイデアソンを終えて ▷ ビジコンとは異なり、純粋なアイデア勝負が出来た ◦ 核心をついたアイデアは誰が見ても凄い ◦ 気軽に参加できるのも良かった 20 ▷ ひたすらにアイデアを尖らせる経験は 実務の機能開発にも役立つと感じた ◦ アイデアを探る方向性がよく似ていた
21. アイデアソンを終えて ▷ 「顧客の答え->LLM->派生」をもっと広げたかった ◦ インパクトのために自動で計算式を書かせたが 信頼性の担保は正直難しい ▷ サービスにするためにはここをつめていく必要がある ◦ 計算式を教えてくれるコーチとしてのLLM ◦ 評価シートのLLMによる再現 etc... 21
22. まとめ 22 既存から学ぶ (傾向や活用方法) 発想を変える （無意識な制限を しない） 詳しい領域で探す （身近な課題）
23. ありがとうございました！! 23 GitHub: @Kotakageyama Twitter: @kota_3_kota_3