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/MLシステム開発の難しさ
Search
azaazato
April 17, 2019
Technology
7k
12
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
AI/MLシステム開発の難しさ
azaazato
April 17, 2019
Other Decks in Technology
See All in Technology
Kaggleで成長するために意識したこと
prgckwb
2
400
誤解だらけの開発生産性 / Myths and Misconceptions about Developer Productivity
i35_267
2
750
人を動かすのは時間ではなく、納得感 〜新任EMが入社3ヶ月、組織を2回変えた話〜
kakehashi
PRO
3
260
オブザーバビリティ、本当に活用できてる? 〜API連携×生成AIで成熟度を自動評価〜
dmmsre
1
3.4k
インフラと開発の垣根を超えていき!〜元AWSインフラエンジニアがAWS開発で奮闘している話〜
hatahata021
3
290
AIと共生する開発者プラットフォーム:バクラクのモノレポ×マイクロサービス基盤
sakajunquality
2
3.7k
LLM/Agent評価:トップ営業の発言を「正解」にする 〜暗黙的正解による評価を営業資産に変える〜
takkuhiro
1
230
生成AI×AWS CDK×AWS FISで"振り返れる"ミニGameDayをつくろう
yoshimi0227
1
270
ruby.wasmとPicoRuby.wasmに対応した仮想DOMライブラリを作ってる話 #kaigieffect_kaigi
sue445
PRO
0
150
AI時代の闇と光
tatsuya1970
0
100
「早く出す」より「事業に効く」 ── 顧客の業務サイクルから逆算するAI時代の二重ループ開発と「変化の設計者」 / devsumi2026
rakus_dev
1
320
kintone の AI コワーカーを、 Anthropic にエージェントを"ホストさせて"作った話 #devkinmeetup
sugimomoto
0
110
Featured
See All Featured
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
800
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
123
22k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.5k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
22k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
270
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.4k
Abbi's Birthday
coloredviolet
3
8.7k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
1.1k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Docker and Python
trallard
47
4k
Transcript
"*.-γεςϜ։ൃͷ͠͞ ླ ᠳଠ "*ຊ෦"*γεςϜ෦.-ΤϯδχΞϦϯάG גࣜձࣾσΟʔɾΤψɾΤʔ
ࣗݾհ • ླ ᠳଠ • גࣜձࣾσΟʔɾΤψɾΤʔ "*ຊ෦ "*γεςϜ෦.-ΤϯδχΞϦϯά( • .-ΤϯδχΞ
• "*.-γεςϜͷຊ൪ΈࠐΈ • σʔλͷલॲཧɾσʔλύΠϓϥΠϯ • ੳɺֶशڥͷߏங
͜͜΄Ͳ"*.-ϓϩδΣΫτ ʹؔΘͬͯେมͩͬͨ͜ͱͷհ
ػցֶशͷϞσϧͷͱ͔ ग़ͯ͜ͳ͍Ͱ͢
企画 データ 収集 前処理 モデル 開発 検証 リリース
企画 データ 収集 前処理 モデル 開発 検証 リリース
ػցֶशͬͯԿΛ࡞Δͷ͔ • ΰʔϧͷೝࣝΛνʔϜͰ߹ΘͤΔ • ਫ਼ʓʓࢦ͠·͢ • ୡͰ͖Δ͔࣮ࡍʹͬͯΈͳ͍ͱΘ͔Βͳ͍ • ػցֶशͰશͯͷղܾΛࢦ͞ͳ͍ •
ϧʔϧਓखͰͬͨ΄͏͕ίετ͍҆෦ વ͋Δ
νʔϜͰͷػցֶशҊ݅ͷ։ൃ
ػցֶशҊ݅Ͱͷׂ୲ •.-։ൃ৫͕αʔϏεͱಠཱͨ͠৫ͱ ͯ͋͠Δ͜ͱଟ͍ ͱࢥ͍·͢ "*.- αʔϏε リサーチャー/ データサイエ ンティスト
ソフトウェア エンジニア PO PM 営業
ػցֶशҊ݅Ͱͷׂ୲ •.-։ൃ৫͕αʔϏεͱಠཱͨ͠৫ͱ ͯ͋͠Δ͜ͱଟ͍ ͱࢥ͍·͢ "*.- αʔϏε リサーチャー/ データサイエ ンティスト
ソフトウェア エンジニア ソフトウェア エンジニア PO PM 営業
企画 データ 収集 前処理 モデル 開発 検証 リリース
σʔλΛͲ͏ूΊΔ͔ • ΦʔϓϯσʔληοτΛ͏ • ಠࣗσʔλͷऩू • ֶशʹेͳྔΛूΊΒΕΔ͔ • σʔλͷࢄ •
Ξϊςʔγϣϯ࡞ۀ • Ξϊςʔγϣϯπʔϧͷ։ൃ • Ξϊςʔγϣϯ࡞ۀਓһͷ֬อ
σʔλͷཧ •"*ϓϩδΣΫτUSZFSSPSͰਐΉ͜ͱ͕ଟ͘ ༷มΘΓ͍͢ •σʔλͷύΠϓϥΠϯ͕ෳࡶ •࡞ۀ͕୲͞Ε͍ͯ͘ͱΒͳ͍ͱ͜ΖͰม ߋ͕͞Ε͍ͯΔ
企画 データ 収集 前処理 モデル 開発 検証 リリース
։ൃڥͷߏங
ඞཁͳͷ (16Πϯελϯε σʔλ OPUFCPPL
ۀ༻ʹͪΌΜͱڥ࡞Δͷ ݁ߏେม
ߟ͑ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍͜ͱ • ηΩϡϦςΟ • ֎෦ʹσʔλΛ࣋ͪग़ͤͳ͍ • ίετ • (16αʔόߴ͍ͷͰͳΔ͍҆ͨ͘͘͠ •
ετϨʔδඅ༻͍͑ͨ • ଟਓͰͷσʔλɺ݁Ռͷڞ༗ • /'4 /PUFCPPLͷڞ༗ํ๏
Ϋϥυڥͷ׆༻ • "84($1Λͬͯڥ࡞Δ͜ͱ͕ଟ͍ • 4BHF.BLFSͳͲػցֶश͚ͷϓϩμΫτศར ͕ͩ·ͩ৭ʑͱΓͳ͍ػೳ͍ͮΒ͍ͱ͜ Ζ͋Δ • ΠϯϑϥΤϯδχΞతͳࣝ·ͩͲ͏ͯ͠ ڥΛͪΌΜͱ࡞Ζ͏ͱ͢Δͱඞཁ
(16αʔόपΓͷ • %FFQ-FBSOJOHͰେྔʹ(16Πϯελϯε ͏ͱ͖ʹίετ͕ؾʹͳΔ • "84ͷ4QPU*OTUBODFͬͯίετݮ • མͪͨͱ͖ʹ4MBDLͰͷ௨ֶशͷSFTVNF Ͱ͖ΔΑ͏ʹ͍ͯ͠Δ
ਪΛͲ͜ͰΔ͔
Τοδ PSαʔό
Τοδਪ • σʔλΛ֎ʹ࣋ͪग़ͤͳ͍ • ηΩϡϦςΟɺϓϥΠόγʔ • ௨৴ྔ • ੜσʔλΛૹΕͳ͍ͱ͖ʹԿΛૹ৴͢Δ͔ݕ౼ •
ϦΞϧλΠϜੑ͕ٻΊΒΕΔ • Ϧιʔεͷ੍͕͖ͭΊ • ϞσϧͷܰྔԽ • ։ൃ৭ʑͱେม • $$ ඞཁͳέʔεଟ͍
αʔόਪ • ਪ༻ͷ"1*όον࣮ߦͳͲͷ։ൃϊϋ ଟ͍ • όονॲཧͳͲͰ(16ͬͯͷਪՄೳ • ίετԼ͛ΔͨΊʹ$16Ͱͷਪ͋Γ • 4BHF.BLFS
/FP&MBTUJD*OGFSFODFͳͲ ͬͯͷ࠷దԽ
୭͕ຊ൪͚ͷίʔυΛॻ͘ͷ͔ •ΤϯδχΞ͕ॻ͖͑Δ •σʔλαΠΤϯςΟετ͕ຊ൪ίʔυॻ͘
ΤϯδχΞ͕ॻ͖͑Δέʔε • σʔλαΠΤϯςΟετ͔Β+VQZUFS OPUFCPPLΛ Β͍ຊ൪༻ίʔυʹΤϯδχΞ͕ॻ͖͑Δ • ϓϩτλΠϓͷίʔυΛಡΈղ͘ͷͳ͔ͳ͔ਏ͍ • ม࣌ʹԿΒ͔ͷϛεΛ͢ΔՄೳੑ͋Γ •
ϞσϧͷΞοϓσʔτ࣌ʹຖճΤϯδχΞͷରԠ͕ ඞཁʹͳͬͯ͠·͏ • ຊ൪͚ʹύϑΥʔϚϯεӡ༻ͷ͍͢͠ίʔυ ʹͳΔՄೳੑߴ͍
σʔλαΠΤϯςΟετ͕ॻ͘έʔε • ϓϩτλΠϓͷΈͰͳ͘ຊ൪ͷಋೖ·ͰΛ ࣋ͬͯΒ͏ • ΤϯδχΞϦϯά͕ಘҙͰͳ͍ਓதʹ͍ΔͷͰ ίʔυ࣭ΛߴΊΔඞཁ • ιϑτΣΞ։ൃͷී௨ͷख๏ •
ίʔυϨϏϡʔ • ࣗಈςετ
企画 データ 収集 前処理 モデル 開発 検証 リリース
࣭ΛͲͷΑ͏ʹ୲อ͢Δ͔
"*γεςϜͷ࣭อূ • ͲͷΑ͏ʹςετ͢Εेͳ࣭ͩͱ͍͏͜ͱ͕ Ͱ͖Δͷ͔ʁ • ʮ"*ϓϩμΫτʹର͢Δ࣭อূͷ جຊతߟ͑ํʯ • ֤اۀͰ"*ϓϩμΫτʢओʹػցֶशɺಛʹ%//Λ ͬͨαʔϏεʣΛ։ൃɾར༻͢ΔΑ͏ʹͳΓɺ
ࣾձతɾܦࡁతӨڹ͕େ͖͘ɺ ڝ૪ྗͷݯઘͱͯ͠ഁ յతӨڹΛ࣋ͭΑ͏ʹͳ͖ͬͯͨ • ͔͠͠ͲͷΑ͏ʹʮ࣭อূʯΛߦ͍͚ͬͯΑ͍ͷ ͔ɺʹ͍ͭͯͷݟ୭͍࣋ͬͯͳ͍Α͏ʹࢥΘΕɺ ࠔ͍ͬͯΔ৫ඇৗʹଟ͘ݟΒΕΔ https://pixabay.com/ja/vectors/%E3%83 %A9%E3%83%99%E3%83%AB- %E5%93%81%E8%B3%AA- %E6%BA%80%E8%B6%B3%E5%BA%A6- %E4%BF%9D%E8%A8%BC-1289350/ ੴ ౙथ খ लਓ ߁ l"*ϓϩμΫτʹର͢Δ࣭อূͷجຊతߟ͑ํz+B4455PLZP, 2019.
"*γεςϜͷςετΛͲ͏Δͷ͔ • "*ϞσϧҎ֎ͷγεςϜશମͱͯ͠ͷςετવඞཁ • લॲཧɺޙॲཧͳͲ • ςετʹ༻͍Δσʔληοτద͔ʁ • ςετσʔλΛͲ͏ͬͯ࡞Δʁ •
ςετ͕'BJMϦϦʔεෆՄʁ • ٕज़తʹ௵ͤΔͷͳͷ͔ • ͦͦԿΛ࣭࣋ͬͯอূͱ͍͏ͷ͔ • ಛఆͷσʔληοτͰͷਫ਼ʓʓˋ • ઈରࣦഊͰ͖ͳ͍έʔεʹ௨Βͳ͍
ਓखʹΑΔνΣοΫ • ͷਫ਼Λग़͢ͷݫ͍͠ • ϛε͕ڐ͞Εͳ͍ྖҬͰਓʹΑΔνΣοΫػ ߏΛઃ͚ͨγεςϜઃܭΛߦ͏ͷ͕ྑ͍ • ࣗಈӡసɺҩྍݱͳͲ • ؒҧ͑ͨσʔλΛ࣍ͷֶश͑ΔΑ͏ͳ
ϑΟʔυόοΫϧʔϓΛΉ • %#ͳͲʹஷΊ͓͖ͯࢀর͓ͯ͘͘͢͠͠
企画 データ 収集 前処理 モデル 開発 検証 リリース
ϞχλϦϯά • ϦϦʔεͨ͠Ϟσϧͷਫ਼ධՁඞਢ • ҙਤ͠ͳ͍݁Ռ͕ग़͍ͯͳ͍͔ • ը૾ΛࢹͰ͖ΔΑ͏ʹ͓ͯ͘͠ • ग़ͯ͠ݟͳ͍ͱΘ͔Βͳ͍͜ͱଟ͍ͷͰ͙͢ ʹΓͤΔΈ༻ҙ͢Δ
• "*.-Λಋೖ͢Δ͜ͱʹΑͬͯॳͷظ ຬͨ͞Εͨͷ͔
ίετͷଥੑ • ίετଥ͔ • ਪɺֶश༻ͷαʔόඅ༻ • ετϨʔδඅ༻ • ਓ݅අ •
։ൃ • Ξϊςʔγϣϯ
·ͱΊ • Ϟσϧ։ൃ͕͞Ε͕͕࣮ͪͩࡍʹ"*.- γεςϜ࡞ΔͱͦΕҎ֎ʹେมͳ͜ͱଟ͍ • ࣭อূͳͲ͜Ε͔Β͕ٞΜʹͳͬͯ ߦ͘Ͱ͋Ζ͏