Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Ai Workforceを支える技術
Search
LayerX
PRO
August 07, 2024
Technology
3
1.6k
Ai Workforceを支える技術
2024年8月6日に開催されたLayerX AI-UX Night「次世代のユーザー体験と現在地」のイベントにて、AI・LLM事業部プロダクト開発チームEMの篠塚史弥が登壇した際の資料になります。
LayerX
PRO
August 07, 2024
Tweet
Share
More Decks by LayerX
See All by LayerX
現場で動くAIワークフロー 〜チューニングを効率化する工夫〜
layerx
PRO
1
450
LLM as プロダクト開発のパワードスーツ
layerx
PRO
1
240
AIエージェント時代の可能性と実践 #AIエージェント_findy
layerx
PRO
37
15k
企業も候補者も納得する採用プロセスとは? 〜LayerXの実践事例〜
layerx
PRO
6
5k
エンタープライズ向け生成AIプロダクトにおけるAIエージェントの取り組み
layerx
PRO
1
480
LayerX 3事業部合同 エンジニア向け採用説明会資料(2025年1月版)
layerx
PRO
1
1.1k
LayerX AI・LLM Division Deck
layerx
PRO
0
27k
LayerX DesignersDeck
layerx
PRO
1
7.3k
vercel AI SDK のストリームと戯れる
layerx
PRO
1
130
Other Decks in Technology
See All in Technology
食べログが挑む!飲食店ネット予約システムで自動テスト無双して手動テストゼロを実現する戦略
hagevvashi
3
410
“パスワードレス認証への道" ユーザー認証の変遷とパスキーの関係
ritou
1
570
Terraform Cloudで始めるおひとりさまOrganizationsのすゝめ
handy
2
160
【2025年度新卒技術研修】100分で学ぶ サイバーエージェントのデータベース 活用事例とMySQLパフォーマンス調査
cyberagentdevelopers
PRO
5
7.3k
改めて学ぶ Trait の使い方 / phpcon odawara 2025
meihei3
1
660
AI AgentOps LT大会(2025/04/16) Algomatic伊藤発表資料
kosukeito
0
140
Cross Data Platforms Meetup LT 20250422
tarotaro0129
1
330
クラウド開発環境Cloud Workstationsの紹介
yunosukey
0
110
技術者はかっこいいものだ!!~キルラキルから学んだエンジニアの生き方~
masakiokuda
2
260
Creating Awesome Change in SmartNews
martin_lover
1
270
はじめてのSDET / My first challenge as a SDET
bun913
1
250
PicoRabbit: a Tiny Presentation Device Powered by Ruby
harukasan
PRO
2
200
Featured
See All Featured
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
270
27k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3.1k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.4k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
27
3.7k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
120k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
9
750
A better future with KSS
kneath
239
17k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
23
2.6k
It's Worth the Effort
3n
184
28k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
356
30k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
Transcript
© LayerX Inc. Ai Workforceを支える技術 2024/08/06 篠塚 史弥 LayerX AI-UX
Night「次世代のユーザー体験と現在地」
2 Confidential © 2024 LayerX Inc. 篠塚 史弥 LayerX AI・LLM事業部プロダクト開発チームEM
プロダクト開発のリード、開発チームのマネジメントを行う傍ら、 LLM PoCプロジェクトのPMや顧客へのプロダクト導入の推進を担う 元FiNC Technologies, CTO X: @shinofumijp
© LayerX Inc. 3 今日話すこと Ai Workforceの実装について話します!
© LayerX Inc. 4 Ai Workforceの概要 AIワークフロー構築 AIワークフロー実行 AIワークフロー結果 レビュー・修正
AIワークフロー改善
AI-UXを支える技術
© LayerX Inc. 6 インフラ構成 (全体) • Azure上にアプリケーションを構築 • SPA+APIサーバー+非同期処理
Workerの標準的なWebアプリケーショ ン構成 • APIサーバーと非同期処理Workerの間 のコミュニケーションはAzure Queue Storageを利用 • AIソリューションにはAzure OpenAI Service, Azure AI Document Intelligence, Azure AI Searchを 利用 Azure Container Apps Azure Container Apps Azure Application Gateway Azure Cosmos DB Azure OpenAI Service Azure AI Document Intelligence Azure AI Search Azure Blob Storage Azure Queue Storage SPA APIサーバー 非同期処理Worker App Service
© LayerX Inc. 7 Azure Container Apps App Service Azure
Container Apps Azure Application Gateway Azure Cosmos DB Azure OpenAI Service Azure AI Document Intelligence Azure AI Search Azure Blob Storage Azure Queue Storage SPA APIサーバー アプリケーションワークロード と利用技術 • フロントエンドはApp Service、APIサー バー・非同期処理Workerのワークロードは Azure Container Apps • フロントエンドはTypeScript(React)、 APIサーバーはPython(FastAPI)、非同期 処理WorkerはPython ◦ ワークフローエンジンは自前実装 • Azure OpenAI Service, Azure AI Document Intelligenceなど時間がかか る処理はWorkerを介して非同期的に実行 非同期処理Worker
AI-UXを支える機能事例の紹介
© LayerX Inc. 9 AIワークフロー結果のレビュー・修正機能 レビュー機能はAI-UXの根幹 - LLM処理の精度は100%にはならない - 人間が業務を遂行する上で「間違いがない」出力を得たい
- 人間の手によって精度の不足を補完する必要がある 人間がAIの間違いをすぐに見つけられ 容易に修正できる体験が重要
© LayerX Inc. 10 抽出元のページ をクリック 参照元をハイライト ※出典) 3M. (2024).
3M 2023 Annual Report. U.S. Securities and Exchange Commission. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/66740/000130817924000309/mmm4298631-ars.pdf
© LayerX Inc. 11 参照元ハイライト機能の実装 ①Azure AI Document IntelligenceでOCR 処理をして、テキストの座標を取得
②LLM処理で参照元となるテキスト情報を取得 ③①と②の結果からLougeスコアでマッチするもの を判定 LLM処理結果に参照元の座標情報を付与する ④フロントで座標情報に基づきハイライト Azure AI Document Intelligence Azure OpenAI Service フロントApp ドキュメント ① ② ③ ④
© LayerX Inc. 12 AI-UXはデザインとソフトウェアの総合格闘技戦 AI-UXは「AI精度」「プロダクト体験」「ソフトウェアエンジニアリング」によって支えられる - AI精度とプロダクト機能は不可分 - AI精度もタスク設計に合わせた評価指標が重要
- AI精度を補うためのプロダクトデザインとそれを実現するためのエンジニアリング
© LayerX Inc. 13 AI-UX向上のための今後の展望 ①LLMネイティブな体験・UIの追求 ②AI精度の継続的な改善のための監視基盤の構築 ③AI精度とプロダクト体験をより統合したソフトウェア開発