AI業界をリードする企業のエンジニアが語る：クラウド & AI でキャリアを作る魅力

2023年9月4日に開催された「気になる企業のエンジニアから学ぶ、公開カジュアルトーク」 第1回でお話したスライドです。

Transcript

1. 2023年9月4日 Musubite Casual Talk #1 AI業界をリードする?企業のエンジニアが語る クラウド &AIで キャリア を 作 る 魅力 ～ Azure OpenAI Service アーキテクチャの話も少しします ～
2. 本日お伝えしたいこと
3. 新しい技術での価値提供は 楽しいし、充実する
4. はじめに
5. 商号 株式会社ナレッジコミュニケーション 代表 代表取締役CEO 奥沢 明 事業内容 クラウド事業、AI/ロボット事業、ラーニング事業 資本金 900万円 設立 2008年11月13日 拠点 本社 (DIGITAL INNOVATION CENTER) 千葉県市川市相之川4-6-5 フォーリーフ南行徳2F 千葉オフィス 千葉県市川市相之川3-13-23 丸伝小川ビル3F 熊本オフィス(熊本Lab.) 熊本県熊本市中央区桜町２−１７ 第２甲斐田ビル７階 Webサイト https://www.knowledgecommunication.jp 会社紹介
6. コアバリュー経営を行ってます
7. 7 2023年〜 AI×VR 2016年 クラウドAI 2011年 クラウド事業 2008年 モバイル事業 今はニッチだが将来的に伸びる市場で NO1になれる市場/分野を選択 ミッション・ビジョンの達成に 沿っているか 市場の需要・ニーズは高いか シナジーは出せるか 差別化できるか クロスセルの可能性があるか 社会的にやる意義があるか
8. 8 https://www.microsoft.com/ja-jp/biz/find-new-value-on-azure/ai-biz.aspx Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャ 賛同企業として、ベストプラクティスを日々模索
9. 9 AI Partner Award MS Award初受賞
10. 自己紹介 氏名 : 中西 貴哉 (なかにし たかや) 所属 : ナレッジコミュニケーション ビジネスデベロップメント部 担当 : データプロジェクトのリード、アジャイルコーチ (社内外) …etc New
11. どんなことをしてるの？ お客様の期待 ナレコムとして 提供する価値 自社ビジネスを理解して計画から運用まで一気通貫で出来る AI x DX チーム 案件創出 設計/開発 運用 戦略策定 ビジネスゴールを前提に、クラウドを活用したアジャイル開発 PoC , MOC Agile , DevOps 変化に強い価値提供をワンチームで実現 一般的な システム開発 戦略・コンサルティング会社 SI・システム開発会社
12. あらためて・・
13. 新しい技術での価値提供は 楽しいし、充実する
14. 14 システム 面積の広さ = 人生の豊かさ 知る 挑戦する 振り返る 三角形を拡げることを意識する
15. 1. OpenAI の登場で起きていること 2. 求められている技術と考え方 3. キャリアを作るアプローチ
16. 1. OpenAI の登場で起きていること 2. 求められている技術と考え方 3. キャリアを作るアプローチ
17. ChatGPT における「仕事の変化」 質 量 新人 ベテラン スーパーマン
18. ChatGPT を加えた働き方 質 量 新人 ベテラン 新人 + AI スーパーマン
19. 「誰でも」量をこなせる状況が生まれている 質 量 ベテラン スーパーマン 新人
20. 業務上の質問はプロフェッショナルレベルで即答
21. 業務上の質問はプロフェッショナルレベルで即答
22. パートナーとして支援しているコト 導入している組織 導入していない組織 導入している会社・ヒトは 差が開くことは少ない 差別化のための 仕組みづくり リファレンス提供 汎用的な導入支援
23. 1. OpenAI の登場で起きていること 2. 求められている技術と考え方 3. キャリアを作るアプローチ
24. AIと向き合うときの基本スタンス V.S. AI = サポートを受けるもの AI = 抗うべき対象 仕事を奪う ものだと思い込む AI のサポートを 受ける人が仕事を奪う
25. 知識への向き合い方の変化 これまで これから 絶対解 知識の蓄積 計画的な学習 資格取得 最適解 知識の更新 必要なことを学習 学び続ける
26. Data & AI プロジェクトの変化 アプローチ設計 データ収集 データ処理 評価 本番化 環境手配 カイゼン 一般的な AI プロジェクト データ / AI エンジニアの専門領域 • データ整備 • 基盤開発 • 機械学習 • モデル開発 • 運用体制開発
27. 27 アプローチ設計 データ収集 データ処理 評価 本番化 運用 カイゼン アプローチ設計 API / Azure のアーキテクチャ活用 本番化 カイゼン 3ヶ月で実証実験が完了 AI に隣接する 領域に強いと 一般的な AI プロジェクト Data & AI プロジェクトの変化 データ / AI エンジニアの専門領域
28. LLM を扱うための必要知識 低 高 専 門 性 活用法 自社専用のモデル開発 プラットフォーム を活用 • 大規模言語モデルの専門知識 • 大規模データを処理するスキル • データエンジニアリングスキル • 倫理的内容も含めた AI 知識 • セキュリティ知識 • API を活用するための知識 要求スキル
29. LLM を扱うために求められる知識の変化 AI そのものの知識 AI を活用するための専門知識
30. AI 活用したシステムで求められる要素技術 AI データ収集 データ検証 環境構築 自動化 特徴量エンジニアリング テストと デバッグ モデル評価 プロセス設計 モデル提供 インフラ構築 メタデータ管理 リソース マネジメント Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al. 2015) より作成
31. アーキテクチャに起こすと・・・
32. 一般的な技術知識との関連性 N.W. フロント API BIツール バック エンド インフラ + バックエンド
33. パブリッククラウドの知識が全てに関わる
34. パブリッククラウドの知識がキーになる 低 高 専 門 性 要求スキル 活用法 自社専用のモデル開発 プラットフォーム を活用 • 大規模言語モデルの専門知識 • 大規模データを処理するスキル • データエンジニアリングスキル • 倫理的内容も含めた AI 知識 • セキュリティ知識 • API を活用するための知識
35. 求められている変化 AI そのものの知識 AI を活用するための専門知識
36. 求められている変化 AI そのものの知識 既存知識に AI & Cloud の知識も加える
37. 1. OpenAI の登場で何が起きているか 2. 求められている技術と考え方 3. キャリアを作るアプローチ
38. 38 システム 面積の広さ = 人生の豊かさ 知る 挑戦する 振り返る 三角形を拡げることを意識する
39. クラウド & AI で キャリアを作る魅力
40. 知る クラウド & AI でキャリアを作る魅力 めっちゃ 情報ある
41. Azure OpenAI Service は多くの情報がある 引用 : Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャの公開発表のお知らせ URL : https://www.microsoft.com/ja-jp/events/azurebase/blog/aoai-referencearchitecture-release/
42. 挑戦する クラウド & AI でキャリアを作る魅力 めっちゃ 試せる
43. 「触る」ことは無料で可能 Bing Chat ChatGPT
44. 振り返る クラウド & AI でキャリアを作る魅力 めっちゃ アジャイル
46. まとめ
47. 1. OpenAI の登場で何が起きているか 2. 求められている技術と考え方 3. キャリアを作るアプローチ
48. クラウド & AI で キャリアを作る魅力
49. 49 システム 面積の広さ = 人生の豊かさ 知る 挑戦する 振り返る 楽しく三角形を広げられる
50. 50 システム 面積の広さ = 人生の豊かさ 知る 挑戦する 振り返る 楽しく三角形を広げられる
51. 新しい技術での価値提供は 楽しいし、充実する
52. Fin.