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
LayerXのApplied R&D
Search
shibuiwilliam
July 24, 2025
Technology
2
50
LayerXのApplied R&D
2025年7月に立ち上げたLayerXのApplied R&Dチームについて
shibuiwilliam
July 24, 2025
Tweet
Share
More Decks by shibuiwilliam
See All by shibuiwilliam
生成AI時代のデータ基盤
shibuiwilliam
6
4.6k
LLM時代の検索とコンテキストエンジニアリング
shibuiwilliam
3
1.5k
AI人生苦節10年で会得したAIがやること_人間がやること.pdf
shibuiwilliam
1
370
LLM時代の検索
shibuiwilliam
3
1.1k
生成AIを作るエンジニアリングと使うエンジニアリング
shibuiwilliam
2
120
AI Agentのキャッシュ、再利用、Ops
shibuiwilliam
2
140
生成AIのためのデータ収集とデータエンジニアリング
shibuiwilliam
5
700
LLMで推論するライブラリを整理する
shibuiwilliam
6
1.8k
生成AIの研究開発を事業につなげる データ、仕組み、コミュニケーション
shibuiwilliam
2
130
Other Decks in Technology
See All in Technology
旅で応援する✈️ NEWTが目指すコミュニティ支援とあたらしい旅行 / New Travel: Supporting by NEWT on Your Journey
mii3king
0
120
RDS の負荷が高い場合に AWS で取りうる具体策 N 連発/a-series-of-specific-countermeasures-available-on-aws-when-rds-is-under-high-load
emiki
7
4.4k
AI AgentをLangflowでサクッと作って、1日働かせてみた!
yano13
1
110
Linux カーネルが支えるコンテナの仕組み / LF Japan Community Days 2025 Osaka
tenforward
1
110
OpenTelemetry が拡げる Gemini CLI の可観測性
phaya72
2
1k
WEBサービスを成り立たせるAWSサービス
takano0131
1
200
ハノーファーメッセ2025で見た生成AI活用ユースケース.pdf
hamadakoji
0
300
Zephyr(RTOS)にEdge AIを組み込んでみた話
iotengineer22
1
240
ソースを読むプロセスの例
sat
PRO
15
9.7k
OAuthからOIDCへ ― 認可の仕組みが認証に拡張されるまで
yamatai1212
0
150
CREが作る自己解決サイクルSlackワークフローに組み込んだAIによる社内ヘルプデスク改革 #cre_meetup
bengo4com
0
190
Claude Codeを駆使した初めてのiOSアプリ開発 ~ゼロから3週間でグローバルハッカソンで入賞するまで~
oikon48
10
5.3k
Featured
See All Featured
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
190
55k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
79
6k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.8k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.5k
Done Done
chrislema
185
16k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
990
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.5k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Fireside Chat
paigeccino
40
3.7k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3k
Transcript
© LayerX Inc. LayerXのApplied R&D -業務と⾃動化- 2025/07/24 LayerX AI‧LLM事業部 LLM、検索、R&Dチームマネージャー
Yusuke Shibui
⾃⼰紹介 shibui yusuke • いろいろ → Stability AI → LayerX(いまここ)
• MLOpsコミュニティ運営 • MLOps & データ & バックエンド & インフラ & その他諸々エンジニア • LLM, 検索, R&Dチームのマネージャー • 最近やりたいこと ⽣成AIの⽣成AI以外のエンジニアリング • Github: @shibuiwilliam • FB: yusuke.shibui cat : 0.55 dog: 0.45 human : 0.70 gorilla : 0.30 物体検知
shibui yusuke • ⽂系⼤学院卒 専攻はイギリスの歴史 • 2009年 新卒でSIerに⼊社し、クラウドを作る ‧‧‧数回転職 • 2014年 クラウドからML/AIやML基盤に鞍替え •
2018年 メルカリでML基盤チームのマネージャー • 2021年 『機械学習システムデザインパターン』執筆 • 2022年 『機械学習システム構築実践ガイド』執筆 ‧‧‧数回転職 • 2023年 Stability AIで⽣成AIとマルチモーダルデータ基盤 • 2025年 LayerX⼊社 略歴
機械学習を本番システムに組み込む方法を デザインパターンとして整理! 機械学習を組み込んだ本番システムを 実際にハンズオンで作る! 【共著】大企業からスタートアップまで、 MLOpsの実践例を集約! 乞うご期待! Under development
⽬次 Agenda 業務の⾃動化と⾃動⽣成 Applied R&Dの狙い Q&A
業務の⾃動化と⾃動⽣成
© LayerX Inc. 7 業務とは 研究室で研究書を買う業務 購⼊申請 予算管理 承認 購⼊
記録 本が届く 貸出記録
© LayerX Inc. 8 システム化とは 購⼊業務を⾃動化 購⼊申請 予算管理 承認 購⼊
記録 本が届く 貸出記録
© LayerX Inc. 9 マニュアル システム化 すべてがシステム化されるとは限らない つぎはぎで⾃動化されるケースは⾮常に多い 予算管理 承認
購⼊ 記録 本が届く 貸出記録 購⼊申請
© LayerX Inc. 10 マニュアル or システム システム化 すべてがシステム化されるとは限らない 受注処理
在庫管理 発送処理 売上処理 顧客管理 違う書式の書類を統⼀することも難しいし、すべてを⾃動的に処理することも難しい 購⼊申請 違う書式や⼿順を ⼈間がカバー
© LayerX Inc. 11 マニュアル or システム システム化 すべてがシステム化されるとは限らない LLMの強みは多様なドキュメントを解釈して処理できること
© 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
© LayerX Inc. 13 現時点ではプロンプト、ワークフローを⼿作業で開発している 【R&D】プロンプト、ワークフロー⾃動⽣成
© LayerX Inc. 14 【R&D】プロンプト、ワークフロー⾃動⽣成 ⼈間⽤の業務ルールをAI⽤の業務ルールにうまく変換できるのか? ⼈間⽤の業務ルール Input Search LLM
LLM Code Output AI⽤の業務ルール
© LayerX Inc. 15 AFlow: Automating Agentic Workflow Generation https://arxiv.org/pdf/2410.10762
【R&D】プロンプト、ワークフロー⾃動⽣成 • LLMによる複雑なタスクを解くための Agentic Workflowを⾃動⽣成するフ レームワーク。 • コードで表現されたワークフローの広⼤ な探索空間をモンテカルロ⽊探索 (MCTS)で効率的に探索、最適化。 • ノード、コードベースのエッジおよびア ンサンブル、Review&Revise等の事前定 義されたオペレーターを組み合わせたフ レームワーク。
© LayerX Inc. 16 HALO: Hierarchical Autonomous Logic-Oriented Orchestration for
Multi-Agent LLM Systems https://arxiv.org/pdf/2505.13516 【R&D】プロンプト、ワークフロー⾃動⽣成 • 階層的な推論アーキテクチャに基 づく協調的マルチエージェントフ レームワーク。 • Adaptive Prompt Refinement、 Hierarchical Reasoning Stack、 Workflow Search Engineの3段階 で複雑なタスク適応と解決を実 現。
Applied R&Dの狙い
© LayerX Inc. 18 研究と実⽤化 Applied R&D 実⽤化 研究 新発⾒
発明 仮説検証 論⽂執筆 アルゴリズム 独⾃性 ビジネス ユーザ価値 安定運⽤ 実⽤性 UI/UX テスト
© LayerX Inc. 19 研究と本番システムの間を埋める Applied R&D 品質と安定性 ドメイン適⽤ データ
謎のパラメータ 本番サービス
© LayerX Inc. 20 ソフトウェア‧プロダクトが取りうる選択肢は限られている Applied R&D 既存技術 R&D領域
© LayerX Inc. 21 Applied R&D 企業が取りうる技術的選択肢を増やす ワークフローエンジン ドキュメント管理 マスキング
実⽤化済み
© LayerX Inc. 22 Applied R&D 企業が取りうる技術的選択肢を増やす ワークフローエンジン ドキュメント管理 マスキング
実⽤化済み 研究領域の課題 ⾃動⽣成 マルチモーダル 固有表現抽出
© LayerX Inc. 23 Applied R&D 企業が取りうる技術的選択肢を増やす ワークフローエンジン ドキュメント管理 マスキング
実⽤化済み 研究領域の課題 ⾃動⽣成 マルチモーダル 固有表現抽出 新たな価値 ワークフロー 提供効率化 ⾼度な ドキュメント 検索‧管理
© LayerX Inc. 24 Applied R&D 企業の基盤となる研究および技術的な⼟台を育てる ワークフローエンジン ドキュメント管理 マスキング
実⽤化済み 研究領域の課題 ⾃動⽣成 マルチモーダル 固有表現抽出 新たな価値 ワークフロー 提供効率化 ⾼度な ドキュメント 検索‧管理 ソフトウェアエンジニア スクラム開発 チームマネジメント 先⾏研究調査 検証計画 研究プロセスの⽅法論化 研究の再現性とツール化 知⾒化と実践 実⽤化までの経験
© LayerX Inc. 25 Applied R&D 研究および技術的な⼟台を育てることを仕組み化する 研究領域の課題 ⾃動⽣成 マルチモーダル
固有表現抽出 新たな価値 ワークフロー 提供効率化 ⾼度な ドキュメント 検索‧管理 先⾏研究調査 検証計画 研究プロセスの⽅法論化 研究の再現性とツール化 知⾒化と実践 実⽤化までの経験 R&D 実⽤化
© LayerX Inc. 26 Applied R&D AIとソフトウェアをベースにしたプロダクトのためのR&Dを安定的に⾼速化するため、R&Dのための ソフトウェア基盤とDevOpsを実現したい。 [やりたいこと] DevOps
for Research AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research: https://arxiv.org/pdf/2507.01903v1 R&D 実⽤化
© LayerX Inc. 27 Applied R&D ⽬標:短期的には実⽤上の課題を深い技術で解く、⻑期的にはLLM/AI Agentの次を最速で実⽤化する [やりたいこと] LayerXのApplied
R&D ビジネス、 プロダクトの課題 知財‧ ツール化 データ 先⾏研究 課題への Deep Dive 解き⽅の 仕組み化 課題や研究 への審美眼 LLM/AI Agentの限界 新たなプロダクト ビジネス経験 DevOps for Research
Any questions?
LayerXのApplied R&D -業務と⾃動化- ありがとうございました!