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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© 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

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© 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

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© 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)

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© 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

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© 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

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© 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

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© 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

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