LayerXにおけるFDEについて

Transcript

1. © LayerX Inc.　 1 LayerXにおけるFDEについて 2025/08/07 FDEミートアップ 株式会社LayerX AI‧LLM事業部 恩⽥壮恭
2. 2 Confidential © 2025 LayerX Inc. 自己紹介 ハッシュタグ: #LayerX_FDE • 恩田壮恭（おんだまさのり） ◦ cipepser/cipe（さいぺ） • LayerX AI・LLM事業部 • これまで ◦ 新卒で大手証券系SIerでネットワークエンジニア ◦ 暗号資産分野で新規事業立ち上げ ◦ TEEやPrivacyTechなど、技術を軸にした新規プロ ダクトの開発（LayerX歴5年） • 現在 ◦ FDEチームのマネージャー
3. AI・LLM事業部 Ai Workforceの概要
4. © LayerX Inc. 4
5. 5 Confidential © 2025 LayerX Inc. 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
6. © 2025 LayerX Inc. 6 製造・自動車 ・法令、論文、規制情報の調査 ・機微情報の自動マスキングによる情報共有 ・製品が法令や規格に適合するかどうかのレビュー 金融 ・融資稟議書のドラフト作成、情報転記、内容レビュー ・取引先のリスクアセスメント、監査 ・広告ガイドライン審査 ヘルスケア ・法令 (薬機法) 、論文、規制情報の調査 ・社内プロジェクト (基礎研究、非臨床試験、治験等) の整理と共有 不動産 ・契約書からの情報抽出、情報転記、システム連携 ・法令、規制情報の調査 ・申し込み情報、アンケート情報の内容レビュー、情報転記 金融や製造、ヘルスケア等の業界における様々な文書処理業務が中心。 Ai Workforceの主なユースケース ※トライアル中のケースも含みます。
7. © LayerX Inc. 7 ⽂章をLLMが解釈して、欲しい項⽬をデータ化 利⽤者はプロンプトを操作せず、ボタン操作やファイルアップロードだけでLLMが⽂章を解釈し、項⽬を 抽出 ファイルアップロード画面 アウトプット画面 英語や他言語も 翻訳して抽出・要約 参照元表示機能 （抽出項目の 参照元に飛べる） 精度向上のために利⽤者が参照元を⾒ながら、抽出結果を修正することが出来る
8. © 2025 LayerX Inc. 8 AIワークフロー: 既存の業務をLLM-nativeに再構成 エンタープライズの業務にdeep diveし、業務フローを分解。LLMを使うところ、ルールベースで解くところ を見極め、モジュールの組み合わせでAIワークフロー化 様々な業界のユースケースをワー クフロー化していると「よくある 実装パターン」に遭遇する →モジュール化
9. © 2025 LayerX Inc. 9 Ai Workforceは情報のハブ 専門性の高いドキュメントワークで扱うファイルを集約・分析。高品質なデータを蓄積することで、業務の自動 化や可視化、検索の効率化を実現 社内情報の連携 AIワークフローで 解析・整理 構造化して 情報集積 情報共有の加速 業務効率化 ドラッグ&ドロップ 外部ストレージ連携 高品質なレビュー済みデータ を蓄積 （Human in the loop） 未整理な フォルダ・ファイル群 https://speakerdeck.com/layerx/ai-agent-for-enterprise-genai-product AIエージェントの取り組み も以下資料にて公開中 既存の業務を分解し、 LLM-nativeに再構成 （出典）Jin, Bowen, et al. "Long-Context LLMs Meet RAG: Overcoming Challenges for Long Inputs in RAG." arXiv preprint arXiv:2410.05983 (2024).
10. Q. FDEとは何なのか
11. 11 Confidential © 2025 LayerX Inc. FDE = Forward Deployed Engineer • 最前線（Forward）に配置された（Deployed）エンジニア • お客さまとの最前線に立ち、顧客課題を真に理解し、プロダクトの実装・導入を推進する エンジニア 7/17に筆者が投稿したブログより Forward Deployed Engineerの募集を開始しました - LayerX エンジニアブログ https://tech.layerx.co.jp/entry/ai-llm-fde
12. 12 Confidential © 2025 LayerX Inc. PalantirやOpenAIのJD 以下、出典より、筆者抜粋・訳・強調 1) Palantir Technologies - Forward Deployed Software Engineer https://jobs.lever.co/palantir/dab396d4-2f14-4796-aac0-0d82883dccf0 2) Forward Deployed Engineer - NYC | OpenAI https://openai.com/careers/forward-deployed-engineer-nyc/ 職務について ・スタートアップのCTOに似ている ・アーキテクチャの議論、大規模データの整理、カスタムWebアプリ ケーションのコーディング、顧客エグゼクティブとの会話、チームの戦略 立案 ・起業家やエンジニアリングリーダーを目指すなら最適 求めるスキル ・データ構造、ストレージ、クラウド、フロントエンドフレームワークな どを用いて技術的問題を解決するための高度に分析的なアプローチ ・大規模データの扱い ・価値あるビジネス課題に取り組む経験、好奇心 ・技術者と非技術者が両方いるチームに協力する能力、変化する目標 とユーザーとの反復作業を動的な環境で働くことに慣れていること チーム、職責 ・顧客と協力し、研究を本番システムへ移行させる ・ユーザーと深く連携し、影響力の高い課題を解決 ・プロダクト、リサーチ、GTMチームと密接に連携 ・パフォーマンスが重要で、緊急で、曖昧さが常態化している顧客環境に深 く入り込む ・お客様の問題の特定、提供の構造化、迅速なデリバリー ・work stream全体のデリバリー状況を責任を持って管理すること。 担当業務 ・プロトタイプから本番まで技術的なデリバリー ・顧客価値の提供。学習方法を洗練させるフルスタックシステムの構築 ・早い段階で障害を除去 ・スコープ、スピード、品質のバランスを取り、デリバリー計画を調整 ・コードへの直接的貢献 ・作業パターンを他人が使えるツール、プレイブック、ビルディングブロック として体系化 ・リサーチ、プロダクトチームへのフィードバック Palantir OpenAI
13. 13 Confidential © 2025 LayerX Inc. ブロックチェーン事業時代からPalantirに着目・研究をしていた
14. 14 Confidential © 2025 LayerX Inc. 「真のニーズ」を大事にしたからこその「撤退」判断 https://note.com/fukkyy/n/n7f60e18db2c6
15. 15 Confidential © 2025 LayerX Inc. とはいえ、FDEは日本で名が通っていない • やっている仕事はどんぴしゃでFDE • だけど、FDEで募集しても反応がなさそう...... • FDEのJD公開に至るまでのタイトル ◦ アルゴリズムエンジニア ◦ AIワークフローエンジニア ◦ AIエージェントエンジニア
16. 16 Confidential © 2025 LayerX Inc. 自分たちで出そう！
17. Q. FDEとは何なのか
18. ❌自社プロダクトを お客さま向けにカスタマイズし、 デリバリーするエンジニア
19. ⭕プロダクト（プラットフォーム）があるから 顧客のより難しい、価値のある課題を 解決できる
20. 20 Confidential © 2025 LayerX Inc. FDEのミッション • お客さま業務を深く理解し、商慣習や会社の力学も踏まえ、業務価値を最大化するアー キテクチャを考え、実装する • お客さまごとに車輪の再発明をしない ◦ プロダクトの機能のオン・オフ／設定 ◦ 例: アクセス権限管理、社内ストレージとの接続 • 顧客価値を実現するために、不足している機能をプロダクトに実装することにもコミット
21. FDEとして高い価値を出すために AI・LLM事業部で 取り組んでいること
22. ドメインへのディープダイブ
23. 23 Confidential © 2025 LayerX Inc. ドメインを知らずして、価値は提供できない • お客さまはどういった業務をしている？ ◦ 実業務で扱うドキュメントをお預かりし、徹底的に読み解く ▪ 何がインプットで、何をアウトプットすべきか ▪ LLMで処理すべきか、ルールベースで処理すべきか ◦ マスターファイルの更新頻度は？古くなった資料も当時の証跡として残したい？ • 関係するステークホルダーは？ ◦ 関連会社、ベンダー、他部署からの入力資料 ▪ メールで来る？基幹システムから出力？ ◦ 出力はどのようなステークホルダーに展開される？所定のフォーマットはある？
24. 24 Confidential © 2025 LayerX Inc. ドメインを知らずして、価値は提供できない • そもそもどのような業界なのか ◦ 金融や医療などの分野は国がワーキンググループで議論されている ◦ 公開されている議事録を全部読む • 関連法令は？ ◦ 業規制されているがゆえの制約や参照すべき文書はないか ◦ 個人情報保護法。海外ならGDPRやCCPAなども関連しうる
25. 25 Confidential © 2025 LayerX Inc. ドメインを知る〜自分たち自身がLLMを駆使する〜 • Deep Research • 内製の受領資料読み解きツール（右スクショ） ◦ これもClaude Codeで作った ◦ メンバーからも新機能のPRが来るように
26. 26 Confidential © 2025 LayerX Inc. ドメインを知る〜業務を見る、フィードバックをもらう〜 • お客さまに業務を見せていただく ◦ 百聞は一見にしかず ◦ 常駐が目的ではなく、本気でドメインを知ろうとすると、現場に出るのが一番 はやい • 暗黙知を自分で言語化して、ワークフローやプロンプトに落とし込んで、アウトプッ トをお客さまに見ていただく ◦ 初手「業務フロー教えてください」は、答える方も困惑する ◦ 質問があれば、暗黙知を言語化させやすい ◦ 現場で秘伝の書を見せていただけることも ◦ こちらがどんなにキャッチアップしても、お客さまはその道のプロ
27. いかにフィードバックをはやく得るか
28. 28 Confidential © 2025 LayerX Inc. 課題: ワークフロー構築に時間が掛かる • アウトプットをお客さまに見ていただくためには、ワークフローを構築しないといけない ◦ （昨年実績）ワークフロー構築に2週間程度 ◦ 今のチームの最短記録は2営業日 ◦ 理想はお客さまヒアリングその場で構築できるようにしたい
29. 29 Confidential © 2025 LayerX Inc. ワークフロー構築のリードタイムを短くする • プロダクトを扱うスキルの向上 ◦ 社内マニュアル、構築経験者の増強 • ワークフローを自動生成するR&Dの推進 ◦ 【R&D】 X人月を削減せよ ーLLMで業務ワークフローを自動生成するー ▪ https://tech.layerx.co.jp/entry/2025/05/01/110000 ◦ プロンプト自動生成技術の実用化──Applied R&Dで見えた課題と次の一手 ▪ https://note.com/fresh_gnu5542/n/na0bd0114a4fe
30. プロダクトへのフィードバック力
31. 31 Confidential © 2025 LayerX Inc. 発展途上のプロダクトゆえ機能が足りない • 実際に現場に出るとAi Workforceの機能が足りないこともままある ◦ 例: Excelだけじゃなく、Wordにも出力したい ◦ 例: ユーザーをグループごとに管理したい ◦ 例: 画面のボタンの配置をここにしてほしい
32. 32 Confidential © 2025 LayerX Inc. プロダクトの機能不足を解決するために • 自分で機能を開発してしまう ◦ （理想）ソフトウェアエンジニアリング力で解決 ◦ DevinやClaude Codeのサポートを得る ▪ 安全に使えるよう環境を整備している ▪ 例: Claude Codeは受領資料をisolateするため、devcontainerで利用 ◦ 社内の強いエンジニアのサポートを得る • プロダクト企画チーム（PdM）に要望をレイズする ◦ 自身の案件以外の要望との整合性、優先順位 ◦ コードが負債になりすぎないよう適切に抽象化されているか ◦ プロダクト全体で一貫性のある設計、体験となっているか
33. 33 Confidential © 2025 LayerX Inc. We’re hiring • FDEはものすごくチャレンジングな職種 • ぶっちゃけ全部やり切るのすごく大変だし、それを組織として作っていくのも難易度鬼高いで す • だからこそ一緒に働ける仲間を募集しています！！