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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 ～

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本日お伝えしたいこと

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新しい技術での価値提供は 楽しいし、充実する

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はじめに

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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

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コアバリュー経営を行ってます

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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

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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

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9 AI Partner Award MS Award初受賞

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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

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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

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あらためて・・

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新しい技術での価値提供は 楽しいし、充実する

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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

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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

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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

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ChatGPT における「仕事の変化」 質 量 新人 ベテラン スーパーマン

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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

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「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

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業務上の質問はプロフェッショナルレベルで即答

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業務上の質問はプロフェッショナルレベルで即答

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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アーキテクチャに起こすと・・・

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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

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パブリッククラウドの知識が全てに関わる

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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

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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

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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

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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

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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

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クラウド & AI で キャリアを作る魅力

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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

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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/

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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

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「触る」ことは無料で可能 Bing Chat ChatGPT

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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

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No content

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まとめ

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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

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クラウド & AI で キャリアを作る魅力

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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

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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

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新しい技術での価値提供は 楽しいし、充実する

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Fin.