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LLMをツールからプラットフォームへ〜Ai Workforceの戦略〜 #BetAIDay

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August 01, 2025

LLMをツールからプラットフォームへ〜Ai Workforceの戦略〜 #BetAIDay

2025/8/1 にLayerXで開催されたAIカンファレンス「Bet AI Day」における登壇資料です。

登壇者:AI・LLM事業 CPO 小林 篤

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August 01, 2025
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Transcript

  1. © LayerX Inc. Speaker AI‧LLM事業部 CPO DeNAではMobageの開発責任者、⼤規模協業ゲームプ ラットフォーム事業⽴ち上げ、オートモーティブ領域で 複数事業⽴ち上げを担当 2019年より株式会社ディー‧エヌ‧エーにおいて常務執

    ⾏役員 兼 CTOに就任 2025年1⽉よりLayerX AI‧LLM事業部に参画し、同4⽉よ りCPO 兼 プロダクト部の部⻑として事業部のモノづくり 組織のマネージメントを⾏う ⼩林 篤 KOBAYASHI, Atsushi
  2. © LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 5 ⼈間が働くことで      

    カバーしている領域       日本の社会課題 現状の⼈々の⽣活 (QOL) を維持する‧単に維持するだけではなく、向上させるには? Why is This a Problem? 固有の ルール 全世界共通 固有の業務 ⽇本の労働⼈⼝は 2050年までに2/3に (1500万⼈減少) 労働⼈⼝減により 失われうる仕事 有⼒な解決策の ⼀つがデジタル
  3. © LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 6 日本の社会課題

    従来のproductは柔軟性が低く、会社間の共通性が極めて⾼い業務にしか適応できなかった Limitations of Existing Business Software 固有の ルール 全世界共通 固有の業務 Product化されたのは S&M/HR/BSMなどの⼀部のみ Not Digitized or SIer Vertical SaaS (trade-off with TAM)
  4. © LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 7 Ai

    Workforce Vision Ai Workforce's Breakthrough 従来のsoftware productにはできなかった領域を切り開いている 固有の ルール 全世界共通 固有の業務
  5. © LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 10 ⼈間が働くことで      

    カバーしている領域       日本の社会課題 減少する労働⼒を補えるのだろうか? 固有の ルール 全世界共通 固有の業務 ⽇本の労働⼈⼝は 2050年までに2/3に (1500万⼈減少) 労働⼈⼝減により 失われうる仕事 有⼒な解決策の ⼀つがデジタル
  6. © LayerX Inc. Confidential © 2024 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
  7. © LayerX Inc. Confidential © 2024 LayerX Inc. 13 LLMによる非構造的なデータの構造化

    Ai Workforceとは LLMは従来のプログラムでは細かすぎて作り込みきれない文書処理に対応できる {会社名: 株式会社LLM} xxx契約書 第6条(責任の免除) 甲は、本契約に基づくサービスの提供において、故意 または重大な過失がない限り、いかなる間接的損害に 対しても責任を負わない。 乙による本サービスの利用に関連して発生したデータ の損失または損害について、甲は責任を負わない。 会社名 株式会社LLM {責任制限条項: 間接的損害, データの損失ま たは損害} 文書の意味を汲み取り、 デジタル化を阻んできた文書の フォーマットの違いを吸収 LLM
  8. © LayerX Inc. Confidential © 2024 LayerX Inc. 14 LLMは複数の指示を一度に与えるより、シンプルな指示に絞った方が精度が上がりやすい

    技術的な観点のチューニングの例: LLMの処理の分割・結合 Ai Workforceとは 抽出タスク 抽出タスク 都度インプット 事前インプット 判断タスク 分類タスク 判断タスク 出力 シンプルなLLMの処理(タスク)を組み合わせることで全体の処理を実現
  9. © LayerX Inc. Ai Workforceは「企業と共に成⻑する AI プラットフォーム」です。 従来システム化が難しかった無数の仕事。⽣成 AI の登場によりシステム化できるようになりつつあります。

    Ai Workforce は、そのシステム化をクイック&低コストで実現する、「お客様企業と共に成⻑する AI プラットフォーム」です。 研究‧開発 AI 活⽤による 仕事のシステム化 業務⽣産性 向上 新チャレンジ ⾼度課題に挑戦 新しい要望 余⼒の誕⽣ 労働環境向上 AIプラットフォーム 成⻑ ユーザー企業様 成⻑ 技術進歩 トレンド 機能開発 改善
  10. © LayerX Inc. General AI Platform 1プラットフォーム上で複数多様な業務のワークフローを構築できる、汎⽤的な AI プラットフォームです。 ワークスペース管理

    セキュリティ対策 ユーザー管理 外部ストレージ連携 複数LLMモデル連携 ワークフローテンプレート etc. A部⾨ B部⾨ C部⾨ D部⾨ 融資業務 財務諸表分析 調査資料作成 稟議作成 ⾒積り⽐較 契約書レビュー ナレッジ共有
  11. © LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation

    Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools
  12. © LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation

    Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools
  13. © LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation

    Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools
  14. © LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation

    Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools Feedback
  15. © LayerX Inc. Workroom Workflow1 Task1 Task2 Operation Operation Operation

    Operation Tools WorkflowN Task1 Task2 Operation Operation Operation Operation Tools Feedback
  16. © LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 51 Ai

    Workforce Vision Ai Workforce's Breakthrough 従来のsoftware productにはできなかった領域を切り開いている 固有の ルール 全世界共通 固有の業務
  17. © LayerX Inc. Confidential © 2025 LayerX Inc. 52 ⼈間が働くことで      

    カバーしている領域       日本の社会課題 減少する労働⼒を補える可能性 固有の ルール 全世界共通 固有の業務 ⽇本の労働⼈⼝は 2050年までに2/3に (1500万⼈減少) 労働⼈⼝減により 失われうる仕事 有⼒な解決策の ⼀つがデジタル