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HRBrain 蔭山幸太
新卒が感じた
LLMアイデアソンでの
気付きと考え方
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蔭山幸太(22) かげ、かげちゃん
経歴
▷ 島に生まれる
▷ HRBrainの23卒
バックエンドエンジニア
趣味
▷ 旅行, カクテル
最近のハマり
▷ キックボクシング
(4月~)
GitHub: @Kotakageyama
Twitter: @kota_3_kota_3
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今日話すこと
▷ LLMアイデアソンの話
▷ アイデア出しと試行錯誤
▷ 結果とまとめ
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1.
LLMアイデアソンの話
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社内で募集がかかった
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とりあえず申し込む
▷ アイデア勝負だからフラットに戦えそう
▷ 新卒同期とチームを組める
▷ LLM(ChatGPT)この機会に学べたら良いな
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募集開始から提出まで1週間しか無い中、
アイデアもない状態でエントリーしました。
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2.
アイデア出しと試行錯誤
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アイデア出しでやった流れ
▷ とりあえず触ってみる
▷ ChatGPTを使った記事を読む。活用事例を知る。
▷ 学んだ点を意識してもう一度触る
▷ アイデアに落とし込む
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とりあえず触ってみる
▷ どういうことをしてくれるのか
▷ 自分だと何に使うか
▷ どこまで信ぴょう性があるか
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触った結果
▷ Q&A, 要約, 抽出, 分類...が出来る。
▷ 議事録作成, 文章の要約添削, ポジネガ判定に使
えそう。
▷ 会社や人物情報を取得させると嘘が返る。
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この段階で、LLMの使い道を考えておいた。
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活用事例を知る
▷ どういう使われ方をしているか
▷ LLMの弱点をどう補ってサービスにしているか
▷ 顧客とLLMの関係性はどうなっているか
▷ 思いついた使い道との比較
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活用事例から見えてきたこと
▷ 長期記憶は苦手であり、毎回の回答にブレがある
○ 同じ回答を導くために内部処理をTokenとして与えていた
▷ 大量のデータを与えて分析するというのは苦手そう
▷ ただの一問一答の質問形式はみんな思いついて、やり尽くした感じが
する
▷ 流れとしては 顧客の質問や要望->LLM->回答が多かった。
○ 顧客の答え->LLM->派生させるのもありじゃない？
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学んだ点を意識してもう一度触る
▷ 自分が一番詳しい領域や得意な分野から攻める
▷ 活用事例の傾向, 顧客とLLMの関係性とは異なる
アプローチも考える
▷ LLMの弱点をどこまで許容するか、補えるかを
意識する
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実際に出してみた案
▷ openai apiとwhisper apiで議事録を作成する
▷ 人事評価で、目標設定の指摘をしたり、推敲をしてくれる
▷ 商談議事録やSFDCを要約して分析する
▷ 社員名簿で顧客が再現したい計算式を代わりに組んでくれる。
▷ 情報収集ツールとして使う。
▷ 議事録を要約して、そこから読み取れる意図や考えを書き出しても
らう
▷ いくつかの質問に答えるとプロフィールを自動生成してくれる
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実際に出してみた案
▷ openai apiとwhisper apiで議事録を作成する
▷ 人事評価で、目標設定の指摘をしたり、推敲をしてくれる
▷ 商談議事録やSFDCを解析して分析する
▷ 社員名簿で顧客が再現したい計算式を代わりに組んでくれる。
▷ 情報収集ツールとして使う。
▷ 議事録を要約して、そこから読み取れる意図や考えを書き出しても
らう
▷ いくつかの質問に答えるとプロフィールを自動生成してくれる
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計算式とは
▷ 社員名簿のメンバー詳細画面の項目に入力された値を元に、
計算結果を自動的に表示させる項目のこと
▷ エクセルのように自由に式を組める
○ 賞与計算や評価計算、通勤費計算、データ集計
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アイデアに落とし込む
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3.
結果とまとめ
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おしくも２位！
1位のチームはSQLを書かせていました。
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アイデアソンを終えて
▷ ビジコンとは異なり、純粋なアイデア勝負が出来た
○ 核心をついたアイデアは誰が見ても凄い
○ 気軽に参加できるのも良かった
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▷ ひたすらにアイデアを尖らせる経験は
実務の機能開発にも役立つと感じた
○ アイデアを探る方向性がよく似ていた
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アイデアソンを終えて
▷ 「顧客の答え->LLM->派生」をもっと広げたかった
○ インパクトのために自動で計算式を書かせたが
信頼性の担保は正直難しい
▷ サービスにするためにはここをつめていく必要がある
○ 計算式を教えてくれるコーチとしてのLLM
○ 評価シートのLLMによる再現 etc...
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まとめ
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既存から学ぶ
(傾向や活用方法)
発想を変える
（無意識な制限を
しない）
詳しい領域で探す
（身近な課題）
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ありがとうございました！!
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Twitter: @kota_3_kota_3