LayerXのApplied R&D

2025年7月に立ち上げたLayerXのApplied R&Dチームについて

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1. © LayerX Inc. LayerXのApplied R&D -業務と⾃動化- 2025/07/24 LayerX AI‧LLM事業部 LLM、検索、R&Dチームマネージャー Yusuke Shibui
2. ⾃⼰紹介 shibui yusuke • いろいろ → Stability AI → LayerX（いまここ） • MLOpsコミュニティ運営 • MLOps & データ & バックエンド & インフラ & その他諸々エンジニア • LLM, 検索, R&Dチームのマネージャー • 最近やりたいこと ⽣成AIの⽣成AI以外のエンジニアリング • Github: @shibuiwilliam • FB: yusuke.shibui cat : 0.55 dog: 0.45 human : 0.70 gorilla : 0.30 物体検知
3. shibui yusuke • ⽂系⼤学院卒 専攻はイギリスの歴史 • 2009年 新卒でSIerに⼊社し、クラウドを作る   ‧‧‧数回転職 • 2014年 クラウドからML/AIやML基盤に鞍替え • 2018年 メルカリでML基盤チームのマネージャー • 2021年 『機械学習システムデザインパターン』執筆 • 2022年 『機械学習システム構築実践ガイド』執筆   ‧‧‧数回転職 • 2023年 Stability AIで⽣成AIとマルチモーダルデータ基盤 • 2025年 LayerX⼊社 略歴
4. 機械学習を本番システムに組み込む方法を デザインパターンとして整理！ 機械学習を組み込んだ本番システムを 実際にハンズオンで作る！ 【共著】大企業からスタートアップまで、 MLOpsの実践例を集約！ 乞うご期待！ Under development
5. ⽬次 Agenda 業務の⾃動化と⾃動⽣成 Applied R&Dの狙い Q&A
6. 業務の⾃動化と⾃動⽣成
7. © LayerX Inc. 7 業務とは 研究室で研究書を買う業務 購⼊申請 予算管理 承認 購⼊ 記録 本が届く 貸出記録
8. © LayerX Inc. 8 システム化とは 購⼊業務を⾃動化 購⼊申請 予算管理 承認 購⼊ 記録 本が届く 貸出記録
9. © LayerX Inc. 9 マニュアル システム化 すべてがシステム化されるとは限らない つぎはぎで⾃動化されるケースは⾮常に多い 予算管理 承認 購⼊ 記録 本が届く 貸出記録 購⼊申請
10. © LayerX Inc. 10 マニュアル or システム システム化 すべてがシステム化されるとは限らない 受注処理 在庫管理 発送処理 売上処理 顧客管理 違う書式の書類を統⼀することも難しいし、すべてを⾃動的に処理することも難しい 購⼊申請 違う書式や⼿順を ⼈間がカバー
11. © LayerX Inc. 11 マニュアル or システム システム化 すべてがシステム化されるとは限らない LLMの強みは多様なドキュメントを解釈して処理できること
12. © 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
13. © LayerX Inc. 13 現時点ではプロンプト、ワークフローを⼿作業で開発している 【R&D】プロンプト、ワークフロー⾃動⽣成
14. © LayerX Inc. 14 【R&D】プロンプト、ワークフロー⾃動⽣成 ⼈間⽤の業務ルールをAI⽤の業務ルールにうまく変換できるのか？ ⼈間⽤の業務ルール Input Search LLM LLM Code Output AI⽤の業務ルール
15. © LayerX Inc. 15 AFlow: Automating Agentic Workflow Generation https://arxiv.org/pdf/2410.10762 【R&D】プロンプト、ワークフロー⾃動⽣成 • LLMによる複雑なタスクを解くための Agentic Workflowを⾃動⽣成するフ レームワーク。 • コードで表現されたワークフローの広⼤ な探索空間をモンテカルロ⽊探索 （MCTS）で効率的に探索、最適化。 • ノード、コードベースのエッジおよびア ンサンブル、Review&Revise等の事前定 義されたオペレーターを組み合わせたフ レームワーク。
16. © LayerX Inc. 16 HALO: Hierarchical Autonomous Logic-Oriented Orchestration for Multi-Agent LLM Systems https://arxiv.org/pdf/2505.13516 【R&D】プロンプト、ワークフロー⾃動⽣成 • 階層的な推論アーキテクチャに基 づく協調的マルチエージェントフ レームワーク。 • Adaptive Prompt Refinement、 Hierarchical Reasoning Stack、 Workflow Search Engineの3段階 で複雑なタスク適応と解決を実 現。
17. Applied R&Dの狙い
18. © LayerX Inc. 18 研究と実⽤化 Applied R&D 実⽤化 研究 新発⾒ 発明 仮説検証 論⽂執筆 アルゴリズム 独⾃性 ビジネス ユーザ価値 安定運⽤ 実⽤性 UI/UX テスト
19. © LayerX Inc. 19 研究と本番システムの間を埋める Applied R&D 品質と安定性 ドメイン適⽤ データ 謎のパラメータ 本番サービス
20. © LayerX Inc. 20 ソフトウェア‧プロダクトが取りうる選択肢は限られている Applied R&D 既存技術 R&D領域
21. © LayerX Inc. 21 Applied R&D 企業が取りうる技術的選択肢を増やす ワークフローエンジン ドキュメント管理 マスキング 実⽤化済み
22. © LayerX Inc. 22 Applied R&D 企業が取りうる技術的選択肢を増やす ワークフローエンジン ドキュメント管理 マスキング 実⽤化済み 研究領域の課題 ⾃動⽣成 マルチモーダル 固有表現抽出
23. © LayerX Inc. 23 Applied R&D 企業が取りうる技術的選択肢を増やす ワークフローエンジン ドキュメント管理 マスキング 実⽤化済み 研究領域の課題 ⾃動⽣成 マルチモーダル 固有表現抽出 新たな価値 ワークフロー 提供効率化 ⾼度な ドキュメント 検索‧管理
24. © LayerX Inc. 24 Applied R&D 企業の基盤となる研究および技術的な⼟台を育てる ワークフローエンジン ドキュメント管理 マスキング 実⽤化済み 研究領域の課題 ⾃動⽣成 マルチモーダル 固有表現抽出 新たな価値 ワークフロー 提供効率化 ⾼度な ドキュメント 検索‧管理 ソフトウェアエンジニア スクラム開発 チームマネジメント 先⾏研究調査 検証計画 研究プロセスの⽅法論化 研究の再現性とツール化 知⾒化と実践 実⽤化までの経験
25. © LayerX Inc. 25 Applied R&D 研究および技術的な⼟台を育てることを仕組み化する 研究領域の課題 ⾃動⽣成 マルチモーダル 固有表現抽出 新たな価値 ワークフロー 提供効率化 ⾼度な ドキュメント 検索‧管理 先⾏研究調査 検証計画 研究プロセスの⽅法論化 研究の再現性とツール化 知⾒化と実践 実⽤化までの経験 R&D 実⽤化
26. © LayerX Inc. 26 Applied R&D AIとソフトウェアをベースにしたプロダクトのためのR&Dを安定的に⾼速化するため、R&Dのための ソフトウェア基盤とDevOpsを実現したい。 [やりたいこと] DevOps for Research AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research: https://arxiv.org/pdf/2507.01903v1 R&D 実⽤化
27. © LayerX Inc. 27 Applied R&D ⽬標：短期的には実⽤上の課題を深い技術で解く、⻑期的にはLLM/AI Agentの次を最速で実⽤化する [やりたいこと] LayerXのApplied R&D ビジネス、 プロダクトの課題 知財‧ ツール化 データ 先⾏研究 課題への Deep Dive 解き⽅の 仕組み化 課題や研究 への審美眼 LLM/AI Agentの限界 新たなプロダクト ビジネス経験 DevOps for Research
28. Any questions?
29. LayerXのApplied R&D -業務と⾃動化- ありがとうございました！