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Sansan R&D

sansan_randd
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2022年2月から2026年3月までのSansan株式会社 技術本部 研究開発部の登壇資料をまとめています。

▼ 現在のアカウント（2026年4月〜）はこちら
https://speakerdeck.com/sansandsoc

▼ 過去（〜2022年1月）のアカウントはこちら
https://speakerdeck.com/sansandsoc

・掲載されている内容等は発表時点の情報です。
・公開に当たり、資料の一部を変更・削除している場合があります。

Decks

Kaggleの経験が実務にどう活きているか / kaggle_findy
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メールから送信者情報を抽出するタスクの奥深さ / kyoto_ai_meetup_1
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複数プロダクト利用を前提としたセルフホストLangfuse導入事例 / shibuya_AI_4
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通話データから価値を生む 生成AIデータ基盤の実践 / CO-LAB_Tech_Night
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オープンウェイトのLLMリランカーを契約書で評価する / searchtechjp
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研究開発×プロダクトマネジメントへの挑戦 / ly_mlpm_meetup
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AI Meets Semantic Layers:Time to Insightを数週間から1時間に短縮するデータモデリング / gcdasummit_25f
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Sansan BIが実践する AI on BI とセマンティックレイヤー / data_summit_findy
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なぜ新機能リリース翌日に モニタリング可能なのか？ 〜リードタイム短縮とリソース問題を「自走」で改善した話〜 / data_summit_findy_Session_2
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プロダクト開発と社内データ活用での、BI×AIの現在地 / Data_Findy
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Large Vision Language Modelを用いた 文書画像データ化作業自動化の検証、運用 / shibuya_AI
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測りにくい成果を測る — BtoB SaaSにおける効果検証への挑戦 / Shirokane Kougyou vol 20
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Rustの住所正規化ライブラリをPythonから触る / PythonFukuoka_Session_2
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生成AI時代のデータ基盤設計〜ペースレイヤリングで実現する高速開発と持続性〜 / Levtech Meetup_Session_2
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行動変容を生む！Looker×Gemini×BigQueryによる新世代BI / Google Cloud Next Tokyo
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2時間で300+テーブルをデータ基盤に連携するためのAI活用 / FukuokaDataEngineer
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ビジネス文書に特化した基盤モデル開発 / SaaSxML_Session_2
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