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
LLMをツールからプラットフォームへ〜Ai Workforceの戦略〜 #BetAIDay
Search
LayerX
PRO
August 01, 2025
Technology
1
1.7k
LLMをツールからプラットフォームへ〜Ai Workforceの戦略〜 #BetAIDay
2025/8/1 にLayerXで開催されたAIカンファレンス「Bet AI Day」における登壇資料です。
登壇者:AI・LLM事業 CPO 小林 篤
LayerX
PRO
August 01, 2025
Tweet
Share
More Decks by LayerX
See All by LayerX
AI時代の経営、Bet AI Vision #BetAIDay
layerx
PRO
5
3.1k
バクラクによるコーポレート業務の自動運転 #BetAIDay
layerx
PRO
1
1.3k
金融サービスにおける高速な価値提供とAIの役割 #BetAIDay
layerx
PRO
2
1.1k
Bet "Bet AI" - Accelerating Our AI Journey #BetAIDay
layerx
PRO
5
2.5k
人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ #BetAIDay
layerx
PRO
10
3k
生成AI時代におけるAI・機械学習技術を用いたプロダクト開発の深化と進化 #BetAIDay
layerx
PRO
1
1.8k
AIエージェントが変える開発組織のEnabling #開発生産性con_findy
layerx
PRO
3
29k
LayerX Ai Workforce Division Deck
layerx
PRO
2
43k
LayerX における mastra の活用と課題
layerx
PRO
9
5.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Oracle Base Database Service 技術詳細
oracle4engineer
PRO
11
77k
Pythonによる契約プログラミング入門 / PyCon JP 2025
7pairs
4
2.2k
CData MCP ナイト!「CData × Oracleで実現する新しいデータ活用 ― 国産SaaS 連携から MCP Server for Oracle Database まで」
shisyu_gaku
0
190
GopherCon Tour 概略
logica0419
2
160
kaigi_on_rails_2025_設計.pdf
nay3
8
3.9k
5年間のFintech × Rails実践に学ぶ - 基本に忠実な運用で築く高信頼性システム / 5 Years Fintech Rails Retrospective
ohbarye
9
3.3k
履歴 on Rails: Bitemporal Data Modelで実現する履歴管理/history-on-rails-with-bitemporal-data-model
hypermkt
0
1.7k
Why React!?? Next.jsそしてReactを改めてイチから選ぶ
ypresto
9
3.5k
Function calling機能をPLaMo2に実装するには / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
0
600
analysis パッケージの仕組みの上でMulti linter with configを実現する / Go Conference 2025
k1low
1
240
Go Conference 2025: GoのinterfaceとGenericsの内部構造と進化 / Go type system internals
ryokotmng
3
530
Findy Team+のSOC2取得までの道のり
rvirus0817
0
230
Featured
See All Featured
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
78
6k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.1k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Navigating Team Friction
lara
189
15k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
600
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.6k
Transcript
© LayerX Inc. LLMをツールから プラットフォームへ 〜Ai Workforceの戦略〜 AI・LLM事業 CPO ⼩林
篤 KOBAYASHI, Atsushi 7Bets on AI — Session 4
© LayerX Inc. Speaker AI‧LLM事業部 CPO DeNAではMobageの開発責任者、⼤規模協業ゲームプ ラットフォーム事業⽴ち上げ、オートモーティブ領域で 複数事業⽴ち上げを担当 2019年より株式会社ディー‧エヌ‧エーにおいて常務執
⾏役員 兼 CTOに就任 2025年1⽉よりLayerX AI‧LLM事業部に参画し、同4⽉よ りCPO 兼 プロダクト部の部⻑として事業部のモノづくり 組織のマネージメントを⾏う ⼩林 篤 KOBAYASHI, Atsushi
© LayerX Inc. Agenda • ⽇本の社会課題 • Ai Workforce •
Ai Workforceの戦略
© LayerX Inc. ⽇本の社会課題 Chapter 1
© LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 5 ⼈間が働くことで
カバーしている領域 日本の社会課題 現状の⼈々の⽣活 (QOL) を維持する‧単に維持するだけではなく、向上させるには? Why is This a Problem? 固有の ルール 全世界共通 固有の業務 ⽇本の労働⼈⼝は 2050年までに2/3に (1500万⼈減少) 労働⼈⼝減により 失われうる仕事 有⼒な解決策の ⼀つがデジタル
© LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 6 日本の社会課題
従来のproductは柔軟性が低く、会社間の共通性が極めて⾼い業務にしか適応できなかった Limitations of Existing Business Software 固有の ルール 全世界共通 固有の業務 Product化されたのは S&M/HR/BSMなどの⼀部のみ Not Digitized or SIer Vertical SaaS (trade-off with TAM)
© LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 7 Ai
Workforce Vision Ai Workforce's Breakthrough 従来のsoftware productにはできなかった領域を切り開いている 固有の ルール 全世界共通 固有の業務
© LayerX Inc. LLMはめっちゃ便利
© LayerX Inc. ChatGPT/Gemini/Claude
© LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 10 ⼈間が働くことで
カバーしている領域 日本の社会課題 減少する労働⼒を補えるのだろうか? 固有の ルール 全世界共通 固有の業務 ⽇本の労働⼈⼝は 2050年までに2/3に (1500万⼈減少) 労働⼈⼝減により 失われうる仕事 有⼒な解決策の ⼀つがデジタル
© LayerX Inc. Ai Workforceとは Chapter 2
© LayerX Inc. Confidential © 2024 LayerX Inc. 12 Ai
Workforceとは 「知的単純作業」 ドキュメントワークの多くは、思考力・集中力が必要であり、その業界・業務の専門性が必要である。 一方、正解が決まっていてクリエイティビティがなく、「早く終わらせる」以外に差別化が乏しい。 毎回同じことの繰り返しで やりがいがない 必要なファイルを探すのに 時間がかかる 自分以外に 引き継げる人がいない
© LayerX Inc. Confidential © 2024 LayerX Inc. 13 LLMによる非構造的なデータの構造化
Ai Workforceとは LLMは従来のプログラムでは細かすぎて作り込みきれない文書処理に対応できる {会社名: 株式会社LLM} xxx契約書 第6条(責任の免除) 甲は、本契約に基づくサービスの提供において、故意 または重大な過失がない限り、いかなる間接的損害に 対しても責任を負わない。 乙による本サービスの利用に関連して発生したデータ の損失または損害について、甲は責任を負わない。 会社名 株式会社LLM {責任制限条項: 間接的損害, データの損失ま たは損害} 文書の意味を汲み取り、 デジタル化を阻んできた文書の フォーマットの違いを吸収 LLM
© LayerX Inc. Confidential © 2024 LayerX Inc. 14 LLMは複数の指示を一度に与えるより、シンプルな指示に絞った方が精度が上がりやすい
技術的な観点のチューニングの例: LLMの処理の分割・結合 Ai Workforceとは 抽出タスク 抽出タスク 都度インプット 事前インプット 判断タスク 分類タスク 判断タスク 出力 シンプルなLLMの処理(タスク)を組み合わせることで全体の処理を実現
© LayerX Inc. Ai Workforceの特徴
© LayerX Inc. Ai Workforceは「企業と共に成⻑する AI プラットフォーム」です。 従来システム化が難しかった無数の仕事。⽣成 AI の登場によりシステム化できるようになりつつあります。
Ai Workforce は、そのシステム化をクイック&低コストで実現する、「お客様企業と共に成⻑する AI プラットフォーム」です。 研究‧開発 AI 活⽤による 仕事のシステム化 業務⽣産性 向上 新チャレンジ ⾼度課題に挑戦 新しい要望 余⼒の誕⽣ 労働環境向上 AIプラットフォーム 成⻑ ユーザー企業様 成⻑ 技術進歩 トレンド 機能開発 改善
© LayerX Inc. General AI Platform 1プラットフォーム上で複数多様な業務のワークフローを構築できる、汎⽤的な AI プラットフォームです。 ワークスペース管理
セキュリティ対策 ユーザー管理 外部ストレージ連携 複数LLMモデル連携 ワークフローテンプレート etc. A部⾨ B部⾨ C部⾨ D部⾨ 融資業務 財務諸表分析 調査資料作成 稟議作成 ⾒積り⽐較 契約書レビュー ナレッジ共有
© LayerX Inc.
© LayerX Inc. AI Workflow
© LayerX Inc.
© LayerX Inc. WorkflowBuilder(GUI)を使い 業務を型化
© LayerX Inc. Ai Workforceを構成する 中核的存在
© LayerX Inc. AI マスキング
© LayerX Inc.
© LayerX Inc. Agentic Workflow
© LayerX Inc. AI Workflowは強⼒な武器
© LayerX Inc. ただ、単体のWorkflowでは 業務カバレッジを上げるのが 難しい
© LayerX Inc. ⽂書処理業務の完全⾃動運転へ
© LayerX Inc. AI Workflowと AI Agentの 良いところを合わせたしくみ
© LayerX Inc. アーキテクチャ概要
© LayerX Inc. Workroom
© LayerX Inc. Workroom Workflow1
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation
Operation
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation
Operation
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation
Operation Tools
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation
Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation
Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation
Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation
Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools Feedback
© LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation
Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools Feedback
© LayerX Inc.
© LayerX Inc. ホリゾンタルPlatformを⽬指す理由
© LayerX Inc. AIにおける最重要事項
© LayerX Inc. データ
Confidential データ
© LayerX Inc. 現場で使われること
© LayerX Inc. 個別ユースケースを便利に
© LayerX Inc. 分散⾮同期
© LayerX Inc. それ、AI Agentで
© LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 51 Ai
Workforce Vision Ai Workforce's Breakthrough 従来のsoftware productにはできなかった領域を切り開いている 固有の ルール 全世界共通 固有の業務
© LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 52 ⼈間が働くことで
カバーしている領域 日本の社会課題 減少する労働⼒を補える可能性 固有の ルール 全世界共通 固有の業務 ⽇本の労働⼈⼝は 2050年までに2/3に (1500万⼈減少) 労働⼈⼝減により 失われうる仕事 有⼒な解決策の ⼀つがデジタル
© LayerX Inc. R&Dの重要性
© LayerX Inc. 社会実装
© LayerX Inc. Bet AI