AIプロダクト開発から得られた知見 - 2025年1月版

Classmethod AI Talks(CATs)の登壇資料です

日程：2025/1/31(金)
タイトル：AIプロダクト開発から得られた知見 - 2025年1月版
イベント：https://cats.doorkeeper.jp/events/180830

Transcript

1. 2025/01/31 新規事業統括部 ⽣成AIインテグレーション部 プロダクトチーム 筧 剛彰（Takaaki Kakei） AIプロダクト開発から得られた知⾒ ~ 2025年1⽉版 ~
2. ⾃⼰紹介 2 • 2019年 AWS事業本部 ◦ 内製開発 ◦ AWSテクニカルサポート • 2023年 ⽣成AI案件担当 ◦ ⽣成AIプロダクト開発（AI-Starter） ◦ ⽣成AIコンサル • 2025年 ⽣成AIインテグレーション部 • 部署 ◦ ⽣成AIインテグレーション部 • 役割 ◦ ソフトウェアエンジニア • 名前 ◦ 筧 剛彰（Takaaki Kakei） • 勤務地 ◦ ⽇⽐⾕オフィス ‧AWS Top Engineers 2021-2023 ‧AWS All Certifications Engineers 2022-2023 ‧書籍「ビジネスのためのChatGPT活⽤ガイド」第4章担当
3. 本LTのアジェンダ - AIプロダクト開発から得られた知⾒ 3 1. どんなプロダクトを開発しているか 2. 知⾒5選 ◦ 前半3つは汎⽤的内容 ◦ 後半2つは開発者向け（私⾒を⼤いに含む） 3. まとめ
4. どんなプロダクトを開発しているか
5. ⽣成 AI 環境構築サービス「AI-Starter」 5 主な特徴 1. 安⼼安全な環境 2. 主要な⽣成AIモデルに対応 3. 最新技術への迅速な対応 https://classmethod.jp/services/generative-ai/ai-starter/
7. 知⾒5選
8. 1. 最新AI技術への追従⽅法 8 • Xが最強 ◦ AIプロバイダーや有名エンジニアは、Xで発信をしている ◦ つよつよな⼈のリストをつくって、毎⽇確認しよう ◦ Grokはまだブログが出回っていない時の情報収集に便利 • GitHubはアイデアの宝庫 ◦ 有名エンジニアのリポジトリやStarを⾒ることで、未来が少し⾒える ◦ 「open-xxx」のようなプロジェクトもあったりして、実装⾯でも役⽴つ ◦ https://github.com/takaakikakei • コミュニティを活⽤しよう ◦ 最新AI技術への追従は便秘になりがち ◦ 情報共有しつつ、所感を添えるだけでも⾎⾁になりやすい ◦ ⼿軽なのは社内チャンネル
9. 2. AIサービス利⽤時の注意点 9 • AIを使うサービスは、情報の取り扱いがセンシティブになりがち • LLMの学習に利⽤されないことの確認（ここは⼤体やっている） • プレビュー機能は適⽤される規約が異なる場合があるので要注意 • LLMに付属する機能群のデータの取り扱いにも注意 ◦ たとえばBrowse系の機能↓ ◦ Grounding with Bing Search ▪ https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/agents/how-to/tools/bing-grounding?tabs=python&pivots=overview#other-legal-considerations ◦ Grounding with Google Search ▪ https://cloud.google.com/terms/service-terms#1 ◦ Sonar by Perplexity ▪ https://docs.perplexity.ai/faq/faq#does-perplexity-provide-service-quality-assurances-such-as-service-uptime-frequency-of-failures-and-target-recov ery-time-in-the-event-of-a-failure
10. 3. 画期的技術の実活⽤は1年後の傾向か 10 • 画期的な技術は、実際に触ってみると本番適 ⽤が難しい場合が多い。コストが⾼かった り、機能に制限があったりすることが主な理 由。 • 2025年はエージェン元年と⾔われており、関 連するさまざまなサービスが⽣まれてくるだ ろう。しかし、⼤規模に使えるレベルに達す るのは2026年になると考えられる。 • 昨年盛り上がった画期的な技術に注⽬して活 ⽤したほうが、効率的かもしれない。2025年 ならVision機能が本命か？ ◦ 画像認識能⼒や速度の向上、画像⼊出⼒、コスト削 減 etc.. https://x.com/OfficialLoganK/status/1874587656946163736
11. 4. メインプロダクトの価値提供に集中しよう（開発者向け） 11 • 新技術を組み込みたくなる ◦ 新技術の組み込みはやりたくなるし、期待もされる ◦ しかし、その新技術に「顧客やビジネスに対して本当に価値があるのか」をしっ かりと⾒極めることが重要 • 新しいプロダクトをつくりたくなる ◦ AI界隈は変化が激しいため、新しいアイデアが⽣まれやすく、新プロダクトをつ くりたくなる ◦ しかし、リソースには限りがある。特に新規開発は少⼈数で始まることが多いた め、あれもこれもと⼿を広げると、すぐにリソース不⾜に陥りがち。 ◦ ⼀点特化でメインプロダクトに集中するのがベター。もし、直接的な組み込みが 難しい場合は、オプション機能として提供できないかをまず検討したい。
12. 5. みんながやりたくないことをやろう（開発者向け） 12 • みんながやりたいことは、レッドオーシャン ◦ 新しい技術は魅⼒的に映り、そこから様々なアイデアが⽣まれる。 ◦ そのアイデア⼀つで勝負したくなる。 ◦ しかし、中⻑期的には、プラットフォーマーが優位なのは否めない • では、どうすれば良いのか？ ◦ なるべく、みんながやりたくない（が⾃分なら楽しめる）ことを探す ◦ もし、プロダクトのスタートダッシュに成功したら、プロダクト単体での勝負に こだわらず、プロダクト周辺の価値提供も設計する ◦ プロダクト周辺の価値提供は泥臭くて⼤変なことも多い。だが、その中から更に 「みんながやりたくない（が⾃分なら楽しめる）こと」を探して、価値提供する ことで中⻑期的なポジションがやっと築けるはず。
13. まとめ
14. まとめ 14 1. 最新AI技術の追従は、XとGitHubがおすすめ。⼀⾔添えて情報共有すること で⾎⾁にしよう。 2. プレビュー機能や新機能の、データの取り扱いにも注意しよう。 3. 画期的技術の実活⽤は1年後の傾向か。昨年盛り上がった画期的な技術に再 注⽬する視点も持ちたい。 4. メインプロダクトの価値提供に集中しよう。 5. みんながやりたくない（が⾃分なら楽しめる）ことを追求し続けよう。