機械学習を届ける視点 - Sansan & CADDiが語るSaaS R&DとML最前線

https://sansan.connpass.com/event/361003/ での登壇スライド

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1. © CADDi Inc. © CADDi Inc. Sansan & CADDiが語るSaaS R&DとML最前線 機械学習を届ける視点 1 キャディ株式会社 Data & Analysis Dept. Analysis Platform Group 廣岡⼤吾（@daigo_hirooka）
2. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 2 私とキャディの紹介
3. ⾃⼰紹介 2024/10~Now: キャディで ML バックエンドやインフラの 構築‧運⽤を担当しています 2019: データ分析コンサル企業に機械学習エンジニアとして⼊社 2022/12: キャディにジョイン。MLOps, SRE などを担当 Career: Software Engineer at ML ⼤きいシステムをうまく作りたい Hobby: ゴルフ⛳ スノーボード🏂 コーヒー☕
4. © CADDi Inc. Mission 4 モノづくり産業のポテンシャルを解放する Unleash the potential of manufacturing モノづくりに携わるすべての⼈が、 本来持っている⼒を最⼤限に発揮できる社会を実現する。 そのために私たちは、産業の常識を変える「新たな仕組み」をつくります。 現在モノづくり産業では、⾮常に多くの⼒が埋もれたままになっています。 ⾒積業務や管理業務に忙殺される、 営業⼒が⾜りない、情報やネットワークが乏しい。 あらゆる理由によってがんじがらめにされ、 本来の開発⼒や技術⼒を発揮しきれていません。 こうした縛りをほどくことで、各企業のポテンシャルを解放。 産業全体に⼤きな⼒を⽣み出し、豊かにすることが私たちの使命です。 ⼩さな町⼯場も、歴史ある⼤規模メーカーも、創⽴まもないベンチャーも。 すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん⽣まれる。 そんな未来を切り拓くために、私たちは挑み続けます。
5. © CADDi Inc. 製造業は「世界最⼤の産業」 5 暮らしを⽀えるインフラ産業 医療や⾷、移動、通信など、私たちの暮らしに必要な 物事のすべてに製造業が関わっています。 あらゆるモノが、産業機械‧⼯作機械や、加⼯会社な どたくさんの⼈の⼿から⽣み出されています。  経済価値は巨⼤⽇本のGDPにも迫る IoTのみに焦点を当てて経済価値を業界別に産出した 場合、製造業は3.9兆ドル。 ⾦融や流通⼩売り等の他業界を上回り、⽇本の名⽬ GDPに迫る勢いです。 スマートフォンは半導体、 電池、ディスプレイなど 1000以上の部品で構成 業界の特徴
6. © CADDi Inc. 6 キャディの⽬指す世界とアプローチ 全ての業務やデータを資産化し、AI‧テクノロジーで⾃動化‧最適化。 製造業全体でイノベーションがより⽣まれる世界へ。 データが 資産化されていない 同じ作業の繰り返し ⾞輪の再発明 データが 資産化されている 過去の積み重ねを“活⽤” 標準化の浸透で成⻑加速 業界の特徴 サイロ化している全てのデータを繋ぎ、活⽤可能な状態に整理する
7. 7 図⾯ 仕様書 不具合 情報 ⾒積 やり取り 記録 不良写真 発注⾦額 データソース CADDi データ基盤 情報を統合‧解析 3D CAD ERP PLM / PDM ファイルサーバー 紙ファイル データ探索‧分析 製造業データ活⽤クラウド 調達業務の⾼度化 製造業AI⾒積クラウド アプリケーション データ活⽤ 製造業AIデータ プラットフォーム CADDi ⽣産性向上 / 脱属⼈化 / QCD最適化 … AI System of CADDi データを統合し、データを活かして価値を⽣む
8. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 8 Q. なぜ機械学習は注⽬されるのか？
9. © CADDi Inc. A. お⾦になるから💰 • 画像やテキストなどに対して優れた推論が可能 • 開発したアルゴリズムをサービスに展開しやすい →企業やサービスの競争⼒の源泉になる Q. なぜ機械学習は注⽬されるのか？ 9
10. © CADDi Inc. 機械学習を利益に繋げるには、様々な観点が必要 • 精度、コスト、パフォーマンス etc. キャディの ML バックエンド‧インフラ開発で考えていることを お伝えします。 皆さんの研究や取り組みをアピールする⼀助にもなれば幸いです 今⽇お伝えしたいこと 10
11. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 11 機械学習機能を開発するとき 何を考えている？
12. © CADDi Inc. Q. ML 開発で何を考えている？ 12 A. ユーザー体験とコスト
13. © CADDi Inc. ML 開発におけるユーザー体験とは？ • 精度 • 速度 • スケーラビリティ • ユーザーインターフェース • etc. Q. ML 開発で何を考えている？ 13
14. © CADDi Inc. ML 開発におけるユーザー体験とは？ • 精度：良いほど優れた体験 • 速度：速いほど快適 • スケーラビリティ：ユーザーやデータが増えても快適 • ユーザーインターフェース：機能の使い勝⼿に直結 • etc. Q. ML 開発で何を考えている？ 14
15. © CADDi Inc. ML 開発におけるコストとは？ • 学習コスト • 推論コスト ◦ ユーザー‧データ量に応じて増えていく ◦ →サービスが成⻑していく上で現実的な モデルや構成が必要 Q. ML 開発で何を考えている？ 15
16. © CADDi Inc. ユーザー体験とコストはトレードオフ • ⾼精度の⼤規模モデル🤖＝推論コストも⾼価になる💰 ユーザー体験の中にもトレードオフがある • ⾼精度の⼤規模モデル🤖＝推論処理が遅くなりがち🐢 Q. ML 開発で何を考えている？ 16
17. © CADDi Inc. ユーザー体験とコストのバランスを考えた設計‧開発が重要 • ユーザーが満⾜する精度や速度 • ユーザーやデータの増加に耐えられるシステム設計 • 事業上運⽤可能なコスト キャディの ML システム設計におけるポイントをお話しします Q. ML 開発で何を考えている？ 17
18. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 18 キャディの ML システムを 届ける視点
19. © CADDi Inc. データの解析‧読み取りそれぞれで考慮する要件がある キャディの事例１：図⾯のフィルタリングと検索 19 解析は時間がかかっても良い →✅⼤きなモデルでもok 検索時は早く返したい →✅⾼速な検索アルゴリズム やサーバー設定が必要 アップロード‧解析 検索‧読み取り
20. © CADDi Inc. 何がサービスの優位性につながるか？を⾒極めた選定が必要 キャディの事例２：外部 API か内製モデルか 20 外部 API 内製モデル メリット • すぐに使える • 使った分だけのコスト • 大企業が提供する高い精度 • 独自のデータを学習できる • 不具合があった際に分析しやすい 懸念点 • バージョンごとに提供期限がある • 予期せずダウンすることがある • 業界特有の文字や記号を認識できない • クオータ（使用上限）がある • 学習・構築に時間がかかる • 運用の手間がかかる
21. © CADDi Inc. 適切な回答⽣成のためのチューニング、多数のユーザー利⽤に耐えるため のスケーラビリティやコスト管理が必要 キャディの事例３：LLM を使った RAG 機能 21 アップロード‧解析 クエリ 検索‧⽣成 クエリのたびに推論が必要 →✅的確なチューニングとコ スト管理が必要
22. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 22 まとめ
23. © CADDi Inc. • キャディではデータと ML をコアとしてサービスを構築しており、 モノづくり産業のポテンシャル解放を⽬指しています • 様々な観点のユーザー体験（精度、スケーラビリティ etc.）と コストのバランスを考えて設計‧開発を進めています • 難しい、けど⾯⽩い！ ML 開発ではユーザー体験とコストのバランスが⼤事 23
24. © CADDi Inc. We are Hiring !! 製造業は⽇本が世界に誇る業界であると同時に、 データ活⽤のポテンシャルも⼤きい領域です🚀 興味のある⽅はぜひご連絡ください カジュアルにお話しましょう！ カジュアル⾯談ページ エンジニア採⽤ポータル CADDi Engineering • ML Engineer • AI Engineer • Backend Engineer (Analysis Platform)