このイベントについて

ブレインパッドは分析の会社という印象が強いのでしょうか。実はシステムインテグレーションを行うデータエンジニアリングユニットと呼ばれる部署があり、データに関わるシステム開発をしています。 本勉強会では、そんなデータエンジニアリングユニットの現場のエンジニアが実際に取り組んでいるプロジェクトや技術的チャレンジをリアルにお伝えします。

対象参加者 ※申し込み前に必ずお読みください

・データエンジニアリング、機械学習エンジニアリングにまつわる話題に関心があるデータ系職種の方 ・データエンジニアリング、機械学習エンジニアリングに関心がある学生

当日のタイムライン

スピーカー＆発表内容

渡邊 大樹 / BrainPad, Application Engineer

プロフィール

2023年にアナリティクスシステムエンジニアとしてブレインパッドへ新卒入社。 入社後は材料開発アプリの開発プロジェクトに従事し、現在は同プロジェクトのリーダーとして、機能の企画・デザインから実装まで広く顧客を支援している。 業務・プライベート両方でWebアプリ関連技術やWebアプリ領域における生成AIの活用方法に興味を持ち、探求している。

発表①：大規模開発を加速するAI活用術：品質を犠牲にしないAIコーディングのコツ

AIコーディングエージェントの登場により、コーディングの仕方は根本から覆りました。 ...という謳い文句はよく目にするものの、実務で、実サービスのコーディングに本格活用している例は、まだ少ないのではないでしょうか。 本トークでは、「実サービスとしての品質が求められる」「約30画面 + 機械学習バックエンドを持つ」アプリの開発においてAI駆動開発を実践した経験から、実務・実サービスレベルでの開発をAIで加速するために必要なことをご紹介します。

服部 晃平 / BrainPad, Data Engineer

プロフィール

2021年に新卒でブレインパッドへ入社。入社後、レジャー業界の顧客を中心に、データ利活用を促進するための分析基盤の設計開発・保守を担当。近年は機械学習領域の案件にも従事し、RAGチャットボットに代表される生成AI技術を用いて、顧客の業務効率化に貢献するアプリケーション開発を担う。

発表②：生成AIアシスタントのコスト最適化 〜PoC死の回避に向けて〜

チャット機能を持つ生成AIアプリの開発においては、機能実装だけでなく将来の運用コストを見据えたアーキテクチャ設計が成功の鍵を握ります。特に、生成AI呼び出しや検索コンポーネントにおける運用を度外視した設計は、コストを垂れ流す蛇口となる危険を孕んでいます。

本発表では、まず実際の開発経験に基づき、コストが高くなる要因をご説明します。その上で、高性能と低コストを両立させるアーキテクチャの考え方や、技術選定のポイントを解説します。

個人情報の取り扱いについて

当イベントを通じて取得した個人情報等の取り扱いは、 株式会社ブレインパッドのプライバシーポリシー に従って取り扱います。 ご同意の上、ご参加ください。