Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
GPTsをMVPに使うアジャイルな社内LLMツール開発 / Agile in-house LL...
Search
r-kagaya
January 30, 2024
Programming
5
2.5k
GPTsをMVPに使うアジャイルな社内LLMツール開発 / Agile in-house LLM tool development using GPTs as MVPs
生成AI新年会2024 LT資料
https://algomatic.connpass.com/event/306870/
r-kagaya
January 30, 2024
Tweet
Share
More Decks by r-kagaya
See All by r-kagaya
Devin入門 〜月500ドルから始まるAIチームメイトとの開発生活〜 / Introduction Devin 〜Development With AI Teammates〜
rkaga
3
1.4k
デザインパターンで理解するLLMエージェントの作り方 / How to develop an LLM agent using agentic design patterns
rkaga
15
5.9k
Automated Promptingを目指すその前に / Before we can aim for Automated Prompting
rkaga
0
210
音声AIエージェントの世界とRetell AI入門 / Introduction to the World of Voice AI Agents and Retell AI
rkaga
5
1.4k
Amazon Bedrockで行うモデル評価入門 / Introduction to Model Evaluation in Amazon Bedrock
rkaga
3
1.9k
時系列基盤モデルの世界
rkaga
6
4k
TypeScriptでもLLMアプリケーション開発 / LLM Application In Typescript
rkaga
6
2.1k
ログラスの継続的なプロンプト改善のためのLLMOpsの今 / LLMOps at loglass now
rkaga
2
1.6k
Copilot体験の実装に役立ちそうなSemantic interpreter論文 / Semantic Interpreter for copilot implementation
rkaga
0
570
Other Decks in Programming
See All in Programming
SwiftUI移行のためのインプレッショントラッキング基盤の構築
kokihirokawa
0
190
Kotlinの開発でも AIをいい感じに使いたい / Making the Most of AI in Kotlin Development
kohii00
5
2.1k
15分で学ぶDuckDBの可愛い使い方 DuckDBの最近の更新
notrogue
3
870
CIBMTR振り返り+敗北から学ぶコンペの取り組み方反省
takanao
1
230
バイセルでの AI を用いた開発の取り組み ~ Devin, Cursor の活用事例・知見共有 ~
umaidashi
0
110
若手バックエンドエンジニアが Elasticsearch を使ってみた話
hott0mott0
1
100
From the Wild into the Clouds - Laravel Meetup Talk
neverything
0
190
データベースのオペレーターであるCloudNativePGがStatefulSetを使わない理由に迫る
nnaka2992
0
250
Introduction to C Extensions
sylph01
3
130
Jakarta EE meets AI
ivargrimstad
0
850
DevNexus - Create AI Infused Java Apps with LangChain4j
kdubois
0
150
Rails 1.0 のコードで学ぶ find_by* と method_missing の仕組み / Learn how find_by_* and method_missing work in Rails 1.0 code
maimux2x
1
270
Featured
See All Featured
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.5k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Visualization
eitanlees
146
15k
Building Applications with DynamoDB
mza
93
6.3k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
104
6.3k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.7k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
29
8.4k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
80
8.9k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
406
66k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
34
2.6k
Transcript
1 ©2024 Loglass Inc. GPTsをMVPに使う アジャイルな社内LLMツール開発 2024.1.30 r.kagaya 生成AI新年会2024@GMO Yours・フクラス
2 新卒で入社したヤフー株式会社で、 ID連携システムの保守・運 用開発を経験したのち、 ID連携システムのフルリプレイス PJに 従事。 その後、2022年に株式会社ログラスに入社。 ソフトウェアエンジニアとしてマスタ管理等の開発、イネーブルメ ントチームの一員として横断課題の解決に取り組んだのち、現
在は生成AI/LLMチームの立ち上げを行う。 X: @ry0_kaga 株式会社ログラス r-kagaya
3 ©2024 Loglass Inc. ログラスについて(5秒) 企業価値を向上する 経営管理クラウド
4 ©2024 Loglass Inc. 4 次世代型 経営管理クラウド
5 ©2024 Loglass Inc. 経営企画は「企業価値の向上」をミッションに、企業経営にまつわるあらゆる業務を担っている
6 6 ©2024 Loglass Inc. β版プレスリリース発表 初期リリースでは予実分析に特化 LLMも用いて、分析結果・レポートを生成。 さらに分析結果・データに対して指示を重ねるこ とで追加で示唆を得る、加工を行える(e.g:
報告 用に3行で特定部署のサマリ) 90点ではないが60点の分析結果を量産、そこま ではシステムがやってくれる その上でさらなる分析・意思決定をサポートする アシスタントの世界観を目指す 出典:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000094.000052025.html
7 ©2024 Loglass Inc. テーマ GPTsをMVP・仮説検証に使って、アジャイルな社内LLMツール開発 出典:Making sense of MVP
(Minimum Viable Product) - and why I prefer Earliest Testable/Usable/Lovable
8 ©2024 Loglass Inc. LLMと検索を組み合わせた企業情報調査ツール 1. 商談がSalesforceで作られる 2. 商談先企業の情報を検索 3.
LLMで要約・まとめ 4. Slackで担当者にメンション https://twitter.com/yuto_1933/status/1740264720714875147
9 ©2024 Loglass Inc. きっかけ・課題感 • 「全セールスは事前準備で商談先企業の基本情報やビジネスモデルの概要を掴ん で、提案ストーリーを考える」 ◦
by 中途同期入社セールスMgr • よく聞いてみると事前調査で1商談あたり2,30分かかっている ◦ 数サイトを回遊し、標準FMTに合わせる ◦ 商談数の分だけリサーチ業務が発生 -> 「概要が掴めたら十分そうだし、LLMで良い感じに作れるのでは...?」
10 ©2024 Loglass Inc. どう進めたか? • とはいえ使われるかわからないの で、最初はGPTsでMVPを作った • 作成時間は1時間程度
• 企業名を投げたら、Bing Searchを 使い、指定のFMTに合わせて情報 を抽出してくれるようにするだけ ◦
11 ©2024 Loglass Inc. GPTsの利点と脱GPTs 利点 • 低コストでFBを回収できる • アウトプットのレベル感やFMTもある程度掴める
-> GPTsで評判を確認した上で、より業務フローに入り込むために移行
12 ©2024 Loglass Inc. 利用実態・効果 今の所、そこそこ使われている 手動で調査していた時間の一部は代替出来て、ROIも悪くなさそう
13 ©2024 Loglass Inc. ツール構成 基本的にはZapier OpenAI APIを叩けるので結構頑張れる • Function
CallingやAssistant APIも • Create AssistantもFind Assistantも Upload Fileも出来る • Zapierだけで特定ファイルを元に回答し てくれるBotとかをSlackに作れる(たぶ ん)
14 ©2024 Loglass Inc. 蛇足 LLM系ツールならStackも良さそう -> LLMを使ったワークフロー作成に特化した Zapierみたいなノーコードツール
15 ©2024 Loglass Inc. 蛇足 一通り揃えようという気概を感じてる
16 ©2024 Loglass Inc. sell work, not product • LLMの登場、AIの民主化が進み、個別業務に向けてAI/LLMを使える世界
• building a company leveraging LLMs to sell work • EvenUp ◦ 人身傷害の弁護士向けにdemandパッケージ作成の業務(Work)自体を販売 ◦ ◦ ◦ 出典:https://www.sarahtavel.com/p/ai-startups-sell-work-not-software
17 ©2024 Loglass Inc. まとめ • LLMの登場でより幅広く・個別の業務改善にもAI/LLMを使えるように • GPTsをMVPに使うとさらに小さく実験できる ◦
ChatGPTチームプランも嬉しい • ただ多くの人・業務の起点はNot ChatGPT • ChatGPT以外で完結、勝手に結果が届く・連携される方が嬉しいケースも • その場合でもGPTsから始めることで無理・無駄なく漸進的に進化出来る
18
19 ©2024 Loglass Inc. Assistant Bot By Zapier こんな感じとか?たぶん 1.
特定のドライブやNotionDBにファイルを 置く 2. 上記イベントをZapierで検知して、 Assistantを作成 && ファイルをアップ ロード 3. slackでメンション何らかAssistantを特 定する情報と質問を一緒にもらって、ア シスタントをFindして結果を返す