2025/01/31 新規事業統括部 ⽣成AIインテグレーション部 プロダクトチーム 筧 剛彰（Takaaki Kakei） AIプロダクト開発から得られた知⾒ ~ 2025年1⽉版 ~

⾃⼰紹介 2 ● 2019年 AWS事業本部 ○ 内製開発 ○ AWSテクニカルサポート ● 2023年 ⽣成AI案件担当 ○ ⽣成AIプロダクト開発（AI-Starter） ○ ⽣成AIコンサル ● 2025年 ⽣成AIインテグレーション部 ● 部署 ○ ⽣成AIインテグレーション部 ● 役割 ○ ソフトウェアエンジニア ● 名前 ○ 筧 剛彰（Takaaki Kakei） ● 勤務地 ○ ⽇⽐⾕オフィス ‧AWS Top Engineers 2021-2023 ‧AWS All Certifications Engineers 2022-2023 ‧書籍「ビジネスのためのChatGPT活⽤ガイド」第4章担当

本LTのアジェンダ - AIプロダクト開発から得られた知⾒ 3 1. どんなプロダクトを開発しているか 2. 知⾒5選 ○ 前半3つは汎⽤的内容 ○ 後半2つは開発者向け（私⾒を⼤いに含む） 3. まとめ

どんなプロダクトを開発しているか

⽣成 AI 環境構築サービス「AI-Starter」 5 主な特徴 1. 安⼼安全な環境 2. 主要な⽣成AIモデルに対応 3. 最新技術への迅速な対応 https://classmethod.jp/services/generative-ai/ai-starter/

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知⾒5選

1. 最新AI技術への追従⽅法 8 ● Xが最強 ○ AIプロバイダーや有名エンジニアは、Xで発信をしている ○ つよつよな⼈のリストをつくって、毎⽇確認しよう ○ Grokはまだブログが出回っていない時の情報収集に便利 ● GitHubはアイデアの宝庫 ○ 有名エンジニアのリポジトリやStarを⾒ることで、未来が少し⾒える ○ 「open-xxx」のようなプロジェクトもあったりして、実装⾯でも役⽴つ ○ https://github.com/takaakikakei ● コミュニティを活⽤しよう ○ 最新AI技術への追従は便秘になりがち ○ 情報共有しつつ、所感を添えるだけでも⾎⾁になりやすい ○ ⼿軽なのは社内チャンネル

2. AIサービス利⽤時の注意点 9 ● AIを使うサービスは、情報の取り扱いがセンシティブになりがち ● LLMの学習に利⽤されないことの確認（ここは⼤体やっている） ● プレビュー機能は適⽤される規約が異なる場合があるので要注意 ● LLMに付属する機能群のデータの取り扱いにも注意 ○ たとえばBrowse系の機能↓ ○ Grounding with Bing Search ■ https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/agents/how-to/tools/bing-grounding?tabs=python&pivots=overview#other-legal-considerations ○ Grounding with Google Search ■ https://cloud.google.com/terms/service-terms#1 ○ Sonar by Perplexity ■ https://docs.perplexity.ai/faq/faq#does-perplexity-provide-service-quality-assurances-such-as-service-uptime-frequency-of-failures-and-target-recov ery-time-in-the-event-of-a-failure

3. 画期的技術の実活⽤は1年後の傾向か 10 ● 画期的な技術は、実際に触ってみると本番適 ⽤が難しい場合が多い。コストが⾼かった り、機能に制限があったりすることが主な理 由。 ● 2025年はエージェン元年と⾔われており、関 連するさまざまなサービスが⽣まれてくるだ ろう。しかし、⼤規模に使えるレベルに達す るのは2026年になると考えられる。 ● 昨年盛り上がった画期的な技術に注⽬して活 ⽤したほうが、効率的かもしれない。2025年 ならVision機能が本命か？ ○ 画像認識能⼒や速度の向上、画像⼊出⼒、コスト削 減 etc.. https://x.com/OfficialLoganK/status/1874587656946163736

4. メインプロダクトの価値提供に集中しよう（開発者向け） 11 ● 新技術を組み込みたくなる ○ 新技術の組み込みはやりたくなるし、期待もされる ○ しかし、その新技術に「顧客やビジネスに対して本当に価値があるのか」をしっ かりと⾒極めることが重要 ● 新しいプロダクトをつくりたくなる ○ AI界隈は変化が激しいため、新しいアイデアが⽣まれやすく、新プロダクトをつ くりたくなる ○ しかし、リソースには限りがある。特に新規開発は少⼈数で始まることが多いた め、あれもこれもと⼿を広げると、すぐにリソース不⾜に陥りがち。 ○ ⼀点特化でメインプロダクトに集中するのがベター。もし、直接的な組み込みが 難しい場合は、オプション機能として提供できないかをまず検討したい。

5. みんながやりたくないことをやろう（開発者向け） 12 ● みんながやりたいことは、レッドオーシャン ○ 新しい技術は魅⼒的に映り、そこから様々なアイデアが⽣まれる。 ○ そのアイデア⼀つで勝負したくなる。 ○ しかし、中⻑期的には、プラットフォーマーが優位なのは否めない ● では、どうすれば良いのか？ ○ なるべく、みんながやりたくない（が⾃分なら楽しめる）ことを探す ○ もし、プロダクトのスタートダッシュに成功したら、プロダクト単体での勝負に こだわらず、プロダクト周辺の価値提供も設計する ○ プロダクト周辺の価値提供は泥臭くて⼤変なことも多い。だが、その中から更に 「みんながやりたくない（が⾃分なら楽しめる）こと」を探して、価値提供する ことで中⻑期的なポジションがやっと築けるはず。

まとめ

まとめ 14 1. 最新AI技術の追従は、XとGitHubがおすすめ。⼀⾔添えて情報共有すること で⾎⾁にしよう。 2. プレビュー機能や新機能の、データの取り扱いにも注意しよう。 3. 画期的技術の実活⽤は1年後の傾向か。昨年盛り上がった画期的な技術に再 注⽬する視点も持ちたい。 4. メインプロダクトの価値提供に集中しよう。 5. みんながやりたくない（が⾃分なら楽しめる）ことを追求し続けよう。

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