今回のエピソードは「R&Dから実用プロダクトを生み出すプロダクトマネジメント」の第２回になります。
CADDiのテクニカルプロダクトマネージャとData&Analysisグループのエンジニアリングマネージャーを兼務されているいまいさんをお迎えして、CADDiのプロダクト・機械学習の活用内容・データサイエンティストが事業に貢献するために必要な組織設計などについて深堀りしていきます。
いまいさん：https://twitter.com/imaimai0
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今回のエピソードは「R&Dから実用プロダクトを生み出すプロダクトマネジメント」の第１回になります。
CADDiのテクニカルプロダクトマネージャとData&Analysisグループのエンジニアリングマネージャーを兼務されている、いまいさんをお迎えして、CADDiのプロダクト、機械学習の活用内容、データサイエンティストが事業に貢献するために必要な組織設計などについて、深堀りしていきます。
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今回のエピソードは「ワークショップを通して生成系AIのユースケースを考える」です。
AWS Japan の久保さんとPM DAOのhayakawaさんをお迎えして、2024年3月19日に開催されるワークショップの概要とワークショップのコンテンツについて深掘りしていきます。
どのようなワークショップが開催されるのか？
ワークショップで利用するバリューキャンバスとは何か？
生成系AIプロダクトを考えるうえでどのような観点が重要になってくるのか？
掘り下げていきます。
早川 和輝さん : https://twitter.com/kzkHykw1991
久保 隆宏さん： https://twitter.com/icoxfog417
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次回のエピソードは「価値ある機械学習プロダクトを生み出すチームの作り方」の第二回になります。
AWS Japan 技術統括本部において、機械学習領域専門のデベロッパーリレーションに従事されている久保さんをお迎えして、どうしたら機械学習を活かせるプロダクト開発チームはつくれるのか、深掘りしていきます。
◎ML Enablement Workshopは生成AIにどのように活用することができるのか？
◎生成AIを活かしたプロダクトはどうしたら生み出せるのか？
掘り下げていきます。
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今回のエピソードは「価値ある機械学習プロダクトを生み出すチームの作り方」の第１回になります。
AWS Japan 技術統括本部において、機械学習領域専門のデベロッパーリレーションに従事されている久保さんをお迎えして、どうしたら機械学習を活かせるプロダクト開発チームはつくれるのか、深掘りしていきます。
◎久保さんが手掛けるML Enablement Workshopを通して、プロダクト開発チームは何を学び、何を実現できるようになるのか
掘り下げていきます。
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今回のエピソードは「経済学とAIを活用して事業拡大に貢献するということ」の第２回になります。
サイバーエージェント AI事業本部において、データサイエンティストとして活躍され、本年度のForbes JAPANが選ぶ世界を変えるunder 30に選出された藤田光明さんをお迎えして、経済学とAIを活用してどのように事業貢献を実現しているのか、深掘りしていきます。
◎小売・リテール領域においてどのような事業課題に向き合っているのか？
◎経済学とデータサイエンスの関わりが今後どのようになっていくと考えているのか？
掘り下げていきます。
藤田光明さん：https://twitter.com/6km6km
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今回のエピソードは「経済学とAIを活用して事業拡大に貢献するということ」の第１回になります。
サイバーエージェント AI事業本部において、データサイエンティストとして活躍され、本年度のForbes JAPANが選ぶ世界を変えるunder 30に選出された藤田光明さんをお迎えして、経済学とAIを活用してどのように事業貢献を実現しているのか、深掘りしていきます。 掘り下げていきます。
藤田光明さん：https://twitter.com/6km6km
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今回のエピソードは「R&Dが主導するプロダクトマネジメントの進め方」の第３回になります。
Sansan株式会社 技術本部 研究開発部 において、データを活用した新規プロダクト開発を手掛ける猿田さんをお迎えして、R&D主導のプロダクトマネジメントについて深掘りしていきます。
第３回はChatGPTをはじめとするLLMsの活用方法について掘り下げていきます。
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今回のエピソードは「R&Dが主導するプロダクトマネジメントの進め方」の第２回になります。
Sansan株式会社 技術本部 研究開発部 において、データを活用した新規プロダクト開発を手掛ける猿田さんをお迎えして、R&D主導のプロダクトマネジメントについて深掘りしていきます。
第２回はSansan Labsが手掛けているLLMs関連のプロダクトについて掘り下げていきます。
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今回のエピソードは「R&Dが主導するプロダクトマネジメントの進め方」の第一回になります。
Sansan株式会社 技術本部 研究開発部 において、データを活用した新規プロダクト開発を手掛ける猿田さんをお迎えして、R&D主導のプロダクトマネジメントについて深掘りしていきます。
掘り下げていきます。
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今回のエピソードは「課題解決の選択肢として機械学習を選択できるということ」の第二回になります。
ML Enablement Workshopというドキュメントをもとに「課題解決の選択肢として機械学習を選択できる」ということの意味について深掘りしていきます。
これまでのソフトウェアの開発プロセスと機械学習の開発プロセスがどのように異なるのか？
それぞれの開発プロセスにどのような役割が存在するのか？
掘り下げていきます。
ML Enablement Workshop : https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop
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今回のエピソードは「課題解決の選択肢として機械学習を選択できるということ」の第一回になります。
ML Enablement Workshopというドキュメントをもとに「課題解決の選択肢として機械学習を選択できる」ということの意味について深掘りしていきます。
ワークショップはどのような目的・構成になっているのか？
ワークショップがどのように優れているのか？
掘り下げていきます。
ML Enablement Workshop : https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop
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本日のエピソードは「TuringはいかにしてTeslaを追い抜くのか？」の第２回です。
完全自動運転 電気自動車の製造と開発を手掛けるTuring株式会社の代表取締役CEO、山本一成さんをお迎えして、自動運転の未来、そして、山本一成さんが見据える未来について深掘りしていきます。
自動運転レベルとはなにか？
完全自動運転を実現するために何が必要なのか？
その過程においてニューラルネットワークがどのような役割を果たすのか？
掘り下げていきます。
Turing株式会社の代表取締役CEO：山本一成さん：https://twitter.com/issei_y
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本日のエピソードは「TuringはいかにしてTeslaを追い抜くのか？」の第一回です。
完全自動運転 電気自動車の製造と開発を手掛けるTuring株式会社の代表取締役CEO、山本一成さんをお迎えして、自動運転の未来、そして、山本一成さんが見据える未来について深掘りしていきます。
完全自動運転の実現に向けてどのような開発ロードマップを考えて、そこにはどのような困難が待ち受けているのか？
電気自動車（EV）市場においてどのようなビジネスモデルやポジショニングを考えているのか？
掘り下げていきます。
・山本一成さんについて
・Turingの事業内容
・Turingのビジネスモデルについて
・テスラの成長計画と競争力
・後発メーカーの戦略
・ソフトウェアとハードウェアの生産方法の違い
・車作りの本質（コピーを安定して作る）
・EV市場における参入タイミングと独自性
・製造業におけるソフトウェアの利用
Turing株式会社の代表取締役CEO：山本一成さん：https://twitter.com/issei_y
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本日のエピソードでは大規模言語モデルを活用した対話型のレコメンドについて深掘りします。「Leveraging Large Language Models in Conversational Recommender Systems」という論文をもとに対話型のレコメンドが「ユーザ体験にどんな体験を届けるのか？」「どのような可能性を秘めているのか？」「どのようなアーキテクチャになるのか？」を掘り下げていきます。
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本日のエピソードでは大規模言語モデルを活用した対話型のレコメンドについて深掘りします。「Leveraging Large Language Models in Conversational Recommender Systems（ https://arxiv.org/abs/2305.07961 ）」という論文をもとに対話型のレコメンドが「ユーザ体験にどんな体験を届けるのか？」「どのような可能性を秘めているのか？」「どのようなアーキテクチャになるのか？」を掘り下げていきます。
00:01 第1回感想
02:06 対話型のレコメンドのユースケース
03:02 レコメンドと対話の関係
04:28 ふるさと納税のレコメンド
05:11 服や家電のレコメンド
06:12 社内のナレッジ検索やワークフロー申請を対話型に
08:31 ConversationalRecommendSystemの論文紹介
09:17 対話型レコメンドの論文評価
11:32 Conversational Recommend Systemの要素
14:05 アイテムレコメンドと外部データの連携
14:52 グラウンディングについて
15:36 LLMを使った会話の特化と困難さ
16:53 ユーザープロファイルの保存と活用
21:17 LLMの必要性について
23:52 LLMのシステム設計とユーザープロファイルに関する考慮
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2023年2月、Spotifyは新しい音楽体験を提供するAI DJをリリースしました。
「AI DJはユーザにどんな音楽体験を届けるのか？」「AI DJにはどのようなテクノロジーが使われているのか？」「AI DJはSpotifyにどんな可能性をもたらすのか？」を掘り下げていきます。
このエピソードでは「SpotifyのAI DJとは何か？」について深掘りします。Noteを見ながら聴くとより一層楽しめます。
◎今回のエピソードに関連したNote
SpotifyのAI DJとは何か？ - https://note.com/tokecom_radio/n/nd2f2dbe54c27
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2023年2月、Spotifyは新しい音楽体験を提供するAI DJをリリースしました。
「AI DJはユーザにどんな音楽体験を届けるのか？」「AI DJにはどのようなテクノロジーが使われているのか？」「AI DJはSpotifyにどんな可能性をもたらすのか？」を掘り下げていきます。
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◎今回のエピソードに関連したNote
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