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
技術アウトプットを支える技術 / Tips to generate technical out...
Search
Shotaro Ishihara
March 04, 2019
Technology
23k
14
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
技術アウトプットを支える技術 / Tips to generate technical outputs
2019年3月4日開催「白金鉱業 Meetup Vol.6」(
https://brainpad-meetup.connpass.com/event/119149/
) での発表資料
Shotaro Ishihara
March 04, 2019
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
大規模言語モデルは誰を覚えているか / Who Do Large Language Models Memorize?
upura
0
83
[ACL 2026 Demo] Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
81
Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
46
JAPAN AI CUP Prediction Tutorial
upura
2
1.2k
情報技術の社会実装に向けた応用と課題:ニュースメディアの事例から / appmech-jsce 2025
upura
0
400
日本語新聞記事を用いた大規模言語モデルの暗記定量化 / LLMC2025
upura
0
740
Quantifying Memorization in Continual Pre-training with Japanese General or Industry-Specific Corpora
upura
1
120
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
1.7k
AI エージェントを活用した研究再現性の自動定量評価 / scisci2025
upura
1
270
Other Decks in Technology
See All in Technology
CVE-2026-20833_脆弱性対応とAES 化について
jukishiya
0
340
時期が悪い!それでもRaspberry Piを買って遊んで活用するには / 20260627-osc26do-rpi-jikigawarui
akkiesoft
1
960
AWS Summit の片隅で、体育座りしながらコミュニティがにぎわう理由を考えた
k_adachi_01
2
330
從觀望到全公司落地:AI Agentic Coding 導入實戰 — 流程整合與安全治理
appleboy
1
490
Kotlin 開発のツラミを爆破した話! / Explode the difficulty of Kotlin dev!
eller86
0
130
アラート調査向けAIエージェントの本番導入とその後/AI Agents for Alert Investigation: Production Deployment and After
taddy_919
1
320
AI時代における最適なQA組織の作り方
ymty
3
330
SRE歴2ヶ月でも開発6年の知見を活かして、チームで止まっていた環境改善を前に進めた話
a_ono
0
170
AWS Summit Japan 2026の振り返りと2027へ向けて / AWS Summit Japan 2026 Recap and Prospects for 2027
kaminashi
1
170
飲食店もAIで。レジ締めやハンディシステムをつくってる話 / Using AI for restaurant management
vtryo
0
230
RAGの精度向上とエージェント活用
kintotechdev
2
120
デジタル・デザイン構想 by Sayaka Ishizuka
y150saya
0
170
Featured
See All Featured
Bash Introduction
62gerente
615
220k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
630
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
810
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.8k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
240
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
62
44k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.9k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
210k
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
290
Transcript
None
ຊൃදʹ͍ͭͯ • ࢿྉશฤެ։͠·͢ • നۚ߭ۀ ࠙ձͰײΛ͚Δͱخ͍͠Ͱ͢
ࣗݾհ • ੴݪↅଠ V !VQVSB • ࣄۀձࣾͰσʔλΞφϦετˍΤϯδχΞ • ݄ೖࣾ •
,BHHMFͳͲͷσʔλੳίϯϖɺϒϩάͳͲͰ ༡ΜͰ͍·͢ • ಠʢͳͷͰ࣌ؒ͋Δʣ
ٕज़Ξτϓοτ ۙʣ • ٕज़ϒϩάࣥචʢؒຊʣ • ٕज़ॻయɺٕज़ॻయʢӶҙࣥචதʣ • ൃදʢຊ͕݅ʣ • ΠϕϯτӡӦʮ4QPSUT"OBMZTU.FFUVQʯ
• ػցֶशίϯϖʢ,BHHMF &YQFSU 4JHOBUFೖ Ծ ʣ • ڝٕϓϩάϥϛϯάʢ"U$PEFSʣ V ͷՌ IUUQTVQVSBIBUFOBCMPHDPNFOUSZ
ϒϩάͷߋ৽ස
ຊ͢͜ͱ ࣗͷٕज़ΞτϓοτͷܦҢ ͳͥΔ͔ Ͳ͏͖͔ͬͯͨ ԿΛಘ͔ͨ
ٕज़ΞτϓοτΛࢧ͑Δٕज़ ΤίγεςϜ ݸʑͷ5JQT
ىݯখֶߍߴֶʁ • ࣮Ո͕ಡച৽ฉͱத৽ฉΛߪಡ ಡച த
ʮ͑Δʯͬͯ໘ന͍ʂ ಡച த தυϥΰϯζ࿈ ໘શ෦ ৮ΕΔ͚ͩ
େֶ৽ฉͰهࣄࣥච • िץͰϖʔδͷ৽ฉΛൃߦʴిࢠ൛ ʢਖ਼͍·ͷഒ͔ͬͨ͠ɾɾɾʣ
ຊۀͱࣥචͷཱ྆ • ຊۀʢֶۀʣɺֶ෦Ͱใܥ • ߹ؒΛ๓ͬͯɺେֶ৽ฉͰ׆ಈ • هऀ ΧϝϥϚϯ • ߍӾ
൛ • ฤूʢࢴ ిࢠ൛ʣ • ࠂӦۀ Πϕϯτ։࠵ • ۀͷࣗಈԽʢੳهࣄ ަ௨අਫ਼ࢉ ͳͲʣ • ࣾΠϯϑϥʢ/"4 8J'J ͳͲʣ
ɺݸਓϒϩάൃ • ۈྺ͕͘ͳΔʹͭΕɺཧଆʹճΔ͜ͱ͕૿͑ ࠷લઢͰهࣄΛॻ͘ػձ͕ݮͬͨ • هऀ࣌ʹॻ͍ͨهࣄͷڹɺഔମͱͯ͠ͷධՁ • ୯७ʹهࣄΛॻ͘ͷ͕͖ • ͚ࣗͩͷྗͰɺ७ਮͳධՁΛݟͯΈ͍ͨ
࠷ॳ·ͬͨ͘ৼΔΘͣ ࠷ॳͷϒϩάهࣄ ԿΛॻ͜͏ʁ શવڹ͕ͳ͍
༡ٔԦ͚ͩॻ͍͍ͯͨ࣌ظ
༡ٔԦºੳʹڹ͋Γ • গͣͭ͠ɺखԠ͑Λ͔ͭΈ࢝ΊΔ ͖ͳ͜ͱΛ ಠࣗͷࢹͰ
ɺ,BHHMFΛ࢝ΊΔ • ʢࣗͷ͖ͳʣ,BHHMFͷهࣄΛॻ͍͍ͯͨΒɺ ,BHHMFਓؾͷ্ͱ૬·ͬͯڹ͕૿Ճ • ͯͳϒοΫϚʔΫͷਓؾΤϯτϦʹԿ͔ ʢҎ্͕݅ɺҎ্͕݅ʣ
ͯͳϒϩάͷಡऀͷਪҠ
ࣾձਓʹͳ͔ͬͯΒͷಈػ ֶੜ࣌ • ʮهࣄΛॻ͘ͷ͕͖ʯʮࣗͷ࣮ྗΛݟ͍ͨʯ ࣾձਓ࣌ • Ճ͑ͯʮࣗͷ࣮ྗΛݟ͍ͤͨʯͱ͍͏ಈػ • όϦόϦͷ*5اۀͰಇ͍͍ͯΔΘ͚Ͱͳ͍ •
ֶҐ͕͋ΔΘ͚Ͱͳ͍ʢम࢜՝ఔΛதୀʣ V V
ٕज़ΞτϓοτͰಘͨͷ • ࣗͷϙʔτϑΥϦΦ • ަ༑ؔͷ͕Γ • هԱͷ֎෦֦ு • ͞ΒͳΔΠϯϓοτΞτϓοτͷಈػ͚ͮ •
࣍ύʔτͰɺ͏গ͠ৄࡉʹݟ͍͖ͯ·͢
ຊ͢͜ͱ ࣗͷٕज़ΞτϓοτͷܦҢ ͳͥΔ͔ Ͳ͏͖͔ͬͯͨ ԿΛಘ͔ͨ
ٕज़ΞτϓοτΛࢧ͑Δٕज़ ΤίγεςϜ ݸʑͷ5JQT
ΤίγεςϜ • ཁૉ͕૬ޓ࡞༻͓ͯ͠Γɺಛޮༀͳ͍ Ξτϓοτ Πϯϓοτ ࣌ؒ Δؾ ڹ ΠϯϓοτͱΞτϓοτΛܨ͙
ΤίγεςϜ Ξτϓοτ Πϯϓοτ ࣌ؒ Δؾ ڹ ΠϯϓοτͱΞτϓοτΛܨ͙
࣌ؒΛͲ͏࡞Δ͔ • લఏɿ͑Δ࣌ؒਓͦΕͧΕ • ͦͷ࣌ؒͰՄೳͳݶΓޮతʹऔΓΈ͍ͨ • λεΫཧɺେֶ͔࣌ΒͣͬͱUPEPJTU
UPEPJTU • γϯϓϧͳ6*69
σόΠεؒ࿈ܞͰλεΫू
λεΫཧͷޮೳ • ͷલͷλεΫʹྗͰ͖Δ • ࢥ͍͖ͭͷࡉ͔͍λεΫొ͓͖ͯ͠ɺωλாʹ Ͱ͖Δ • ʮ͕࣌ؒͰ͖ͨΒ͍̋̋ͨ͠ʯΛ͖ͪΜͱר͖औΔ
ΤίγεςϜ Ξτϓοτ Πϯϓοτ ࣌ؒ Δؾ ڹ ΠϯϓοτͱΞτϓοτΛܨ͙
Πϯϓοτ ৗ࣌ • 5XJUUFS ճ͘Β͍ • :BIPPχϡʔε ܦ৽ฉ (PPHMF)PNF •
ͯͳϒοΫϚʔΫɺͯͳϒϩά • ٕज़ॻɺจ
5XJUUFSͷϒοΫϚʔΫ • εϚϗΞϓϦ NPCJMF൛ • IUUQTNPCJMFUXJUUFSDPN • ྲྀ͠ಡΈ͢ΔதͰؾʹͳͬͨ ߘΛશͯొ͠ɺಡΈऴ͑ ͨΒղআ
ΤίγεςϜ Ξτϓοτ Πϯϓοτ ࣌ؒ Δؾ ڹ ΠϯϓοτͱΞτϓοτΛܨ͙
ΠϯϓοτͱΞτϓοτ • λεΫཧͱΠϯϓοτ͕Ͱ͖ͨΒɺ ޙͲ͏Ξτϓοτʹܨ͛Δ͔ • ํੑʹґͬͯదͨ͠Γํ͕͋Δ • ΠϯϓοτˠΞτϓοτ • ΞτϓοτˠΠϯϓοτ
ΠϯϓοτˠΞτϓοτ • ΠϯϓοτۦಈͷΞτϓοτ • ྫɿٕज़ϒϩάͳͲ • ΞτϓοτͱɺΠϯϓοτͷநԽҰൠԽ • Πϯϓοτͷຊ࣭Ԡ༻ઌΛҙࣝ͢ΔΑ͏ʹ •
ۀͰऔΓΜͩ༰ɺՄೳͳൣғͰ ʢಛʹσʔλΞφϦετՌ͕ੈʹग़ͮ͠Β͍ʣ
ΞτϓοτˠΠϯϓοτ • ΞτϓοτۦಈͷΠϯϓοτ༗༻ • ྫɿػցֶशίϯϖɺॻ੶ࣥචͳͲక͕͋Δͷ • औΓ͋͑ͣΞτϓοτΛ࢝͠ΊͯɺΠϯϓοτ͕ Γͳ͍Λదٓิ͍ͬͯ͘ • ࣗΛ͍ࠐΊΔͷͰɺ৽ྖҬͷ߹ʹΦεεϝ
ΤίγεςϜ • ཁૉ͕૬ޓ࡞༻͓ͯ͠Γɺಛޮༀͳ͍ Ξτϓοτ Πϯϓοτ ࣌ؒ Δؾ ڹ ΠϯϓοτͱΞτϓοτΛܨ͙
࠷ޙʹɺΔؾ • ٕज़ΞτϓοτใΘΕΔͱݶΒͳ͍ ʢҎ্ɺ΄΅ಡऀ͕͍ͳ͔ͬͨʣ • ͘ଓ͚ͯΔͱɺใΘΕΔՄೳੑ͕ߴ·Δ ʢಛޮༀͳ͍ɺ5JQTͷशಘɺ࣌ͷྲྀΕʣ • શһʹೝΊΒΕΔͷແཧ ʢมͳҙݟ͕དྷΔ͜ͱ͋Δɺແཧͳ͍ൣғͰʣ
·ͱΊ ࣗͷٕज़ΞτϓοτͷܦҢ ٕज़ΞτϓοτΛࢧ͑Δٕज़ • օ͞·ࣗͷٕज़Ξτϓοτʹͨͬͯɺ গ͠ͰߩݙͰ͖Δ෦͕͋Εخ͍͠