Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
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
6
2.9k
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
Context is King? 〜Verifiability時代とコンテキスト設計 / Beyond "Context is King"
rkaga
6
1k
AIエンジニアリングのご紹介 / Introduction to AI Engineering
rkaga
5
2k
MCPでVibe Working。そして、結局はContext Eng(略)/ Working with Vibe on MCP And Context Eng
rkaga
5
3k
一人でAIプロダクトを作るための工夫 〜技術選定・開発プロセス編〜 / I want AI to work harder
rkaga
14
3.3k
テストから始めるAgentic Coding 〜Claude Codeと共に行うTDD〜 / Agentic Coding starts with testing
rkaga
19
8k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
57
37k
CursorとDevinが仲間!?AI駆動で新規プロダクト開発に挑んだ3ヶ月を振り返る / A Story of New Product Development with Cursor and Devin
rkaga
7
3.9k
データと事例で振り返るDevin導入の"リアル" / The Realities of Devin Reflected in Data and Case Studies
rkaga
3
5.6k
AIコーディングエージェントを 「使いこなす」ための実践知と現在地 in ログラス / How to Use AI Coding Agent in Loglass
rkaga
4
3.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Developing static sites with Ruby
okuramasafumi
0
250
LLM Çağında Backend Olmak: 10 Milyon Prompt'u Milisaniyede Sorgulamak
selcukusta
0
110
複数人でのCLI/Infrastructure as Codeの暮らしを良くする
shmokmt
5
2.2k
AIコーディングエージェント(skywork)
kondai24
0
150
全員アーキテクトで挑む、 巨大で高密度なドメインの紐解き方
agatan
8
20k
テストやOSS開発に役立つSetup PHP Action
matsuo_atsushi
0
150
CSC305 Lecture 17
javiergs
PRO
0
340
Building AI Agents with TypeScript #TSKaigiHokuriku
izumin5210
6
1.2k
手軽に積ん読を増やすには?/読みたい本と付き合うには?
o0h
PRO
1
170
S3 VectorsとStrands Agentsを利用したAgentic RAGシステムの構築
tosuri13
6
300
新卒エンジニアのプルリクエスト with AI駆動
fukunaga2025
0
200
開発に寄りそう自動テストの実現
goyoki
1
760
Featured
See All Featured
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.3k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
39k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Done Done
chrislema
186
16k
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