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「Bet AI for Learning」 Bet AI Day Countdown LT Day3 - AI時代の学び方の試行錯誤 — Transcript

by LayerX 公式 · 952 words · 952 segments · language ja · Watch on YouTube

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0:00皆さん、こんにちは。ランチタイムのお
0:03忙しい中ご参加いただきありがとうござい
0:05ます。ただいまより7日連続のLT
0:08イベント7daysLTデDay3の
0:11スタートです。私は本日の司会進行を務め
0:14ますレイヤーXの佐藤です。どうぞ
0:17よろしくお願いいたします。さてT3の
0:21テーマはベッドAI4ラーニングです。
0:24AI自体の学び方を実際の経験をも
0:27にレイヤーX社員が発表します。
0:31改めてですが、本題に入る前にこの
0:34イベントの全体像を少しだけご紹介させて
0:37ください。7DaysLTは8月1日に
0:40開催する弊社初のAIカンファレンス
0:43ベッドAIDに向けた7日間の
0:45カウントダウン企画です。このLT
0:49シリーズではレayXの現場メンバー49
0:52名が日々の業務で得た現場の地見を
0:55カジュアルにお届けします。そして本編の
0:58ペットAIDでは弊社のCTOやCPO、
1:02VPOEといったエキスパートたちが戦略
1:05や深い技術の実践について骨太な
1:08セッションを繰り広げます。是非この2つ
1:11のイベントを合わせてお楽しみください。
1:15それでは本日のテーマベッドAI4
1:18ラーニングに話を戻しましょう。
1:21AIによって手軽に知らない知識に触れ
1:23やすくなりましたが、人間が学ぶ必要性は
1:26変わっていません。この時間はレイヤーX
1:29の多様な触手、様々な部署のメンバー7名
1:32がAIを使った学び方を5分間で語ります
1:35。皆さんのご感想やご意見はハッシュタグ
1:39AIDをつけてXに投稿していただけると
1:42嬉しいです。それではトップバッター成田
1:45さんよろしくお願いいたします。
1:49皆さんこんにちは。ベッドAIで7LTの
1:531つとして経理出身PDMがAI
1:56プロダクト開発を半ゾーンで学んだ話をし
1:58たいと思います。
2:01初めに自己紹介ですが私は爆落シリーズの
2:04PDMをしている成田俊助と言います。
2:08経理出身で、え、10年ほど経理を経験し
2:11てからPDMになりました。非エンジニの
2:14バックグラウンドのため行動の耳かきは
2:16できませんが、分からないことが分からん
2:18ようになりたいという気持ちは強いです。
2:21このベッドAIDに先立って同盟の
2:24タイトルのノートを公開しています。
2:28ノートの内容を簡単にお話ししますと、私
2:31はレモプロダクト開発に組み込んだ、え、
2:34AIプロダクト開発を理解できるように
2:37なりたいと思っていましたが、え、何も
2:40そのAIプロダクト開発について分からず
2:42、それを解消するために何をしたらいいか
2:44も分からないというところに悩んでいまし
2:45た。
2:47ところが荒木好きから実際にエンジンの方
2:50が読むような技術書を使って実際に手を
2:53動かしながらこれALMを操作をして学ん
2:57でいくという犯存学習をすることにしまし
2:58た。
3:01こちらがノートでも紹介した犯存学習の
3:03一部あの1例になります。テキストの感情
3:08分析を行ったりラグというものを実行して
3:11その制度の改善の結果を確認するといった
3:13ような例になります。
3:16ノートを読んだ社員の方からはやっている
3:19ことがコードで、え、自分には真似でき
3:21なそうといったような感想もいただきまし
3:23た。ただ私が行ったのは本の解説の通りに
3:26サンプルコードをして実行するだけでした
3:29。電子工作をやってるようなもので難しい
3:31ことはしていないです。やってみると学び
3:34になるだけでなくてとても楽しかったので
3:36興味のある方は是非ノートも参照して
3:38いただければと思います。
3:42今日のメインはノートの続きになります。
3:44ノートの終わりにも勝てましたが、学習が
3:46進んでいくにつれてただサンプルコードを
3:49実行するだけではなくて、自分でもアプリ
3:51を作ってみたいと思って1つ作成をしてみ
3:53ました。
3:56こちらが私がアプリにしたいと思った
3:58プロンプトの構成になります。私が相談の
4:01依頼を行うと知識成エージェントがその
4:04相談に関連する知識を生成します。的に3
4:08人の理論エージェントが、え、相談の
4:10テーマに従って同的にペルソナと思考方法
4:13がセットされて3回理論を行います。最後
4:17に統合エージェントが理論の内容をまとめ
4:20て私に最終提案をします。提案のための
4:23評価も同的にセットされます。私が
4:26プロンプトエンジェアリングを学んだ方の
4:28中ではこの3人のエージェントが議論を
4:30する乳首をマジシステムという名前で紹介
4:33していました。私はさらにステップを追加
4:36して、それぞれのエージェントに
4:38ミニオンズのキャラクターを当てはめたの
4:40で、このプロンプトをマギオンズと呼んで
4:42います。
4:44こちらがマギオンズのプロンプトの抜に
4:46なります。右下に表示されているのが、え
4:50、思考のパターンで10の思考のパターン
4:53を用意して相談の内容に従って同的に
4:55エージェントに設定されるような形にして
4:57います。
5:01このプロンプトをアプリにするにあたって
5:03、え、AIアプリケーションのワープと
5:05いうものを利用しました。ワープは
5:07ターミナル上で実行できるAI
5:10アプリケーションでコードの生成もサイト
5:12にできるようになりました。私は
5:15マディオンズのプロンプトとサンプル
5:17コード、それから左側に見えている指示書
5:20を与えてアプリを実際に作ってもらいまし
5:23た。
5:27その結果として、え、プロンプコードが
5:30生成されて、1回は実行後にエラーが出た
5:33のですが、それもワープが修正して自分で
5:35プログラムを完成してくれました。
5:40生成された行動を確認してみると、理論
5:43エージェントのキャラクターは固定の
5:44プロンプトで同的な指定にはなっていませ
5:47んでした。こちらは今後、え、改善に
5:49取り組んでみたいと思います。
5:53実際に実行した
5:56結果もあのご説明します。高校生が1ヶ月
5:59でLM送り開発を学ぶための学習プランを
6:02手作るのを手伝ってという相談をしてい
6:04ました。
6:06その結果学習プランが英語ではありますが
6:09書いてきて、え、アプリが、え、実際に
6:12動いてることを確認できました。
6:15私が作ったアプリはラングスミスという
6:17サービスでその途中経過も確認できるよう
6:19にしています。
6:21ジャヤングスミス上で見ると途中経過とし
6:23てケビンスチュアートオブが理論をして
6:26いるところも確認することができました。
6:30こういった、え、半ゾーンの、え、学習を
6:33約3週間続けて得たものがこちらになり
6:35ます。元々AIプロダクト開発が何も
6:38分からないという悩みを抱えていましたが
6:40、そういった悩みを半ゾンで実際に手を
6:43動かしながら、あの、学んでいくことで
6:45解消をすることができました。
6:49の機会を提供していただいた著の皆様には
6:51大変感謝しています。ご成聴ありがとう
6:54ございました。
7:06それではMCPと認間可の話ということで
7:09発表させていただきます。爆楽事業部
7:11プラットフォーム部のIDチームの
7:12コンブトと言います。よろしくお願いし
7:14ます。えっと、まずMCPって何みたいな
7:16話については、ちょっと今回LTで時間が
7:18ないのでしませんと。今日話すことは、
7:20えっと、使用読む時のAIの使い方みたい
7:21な話とMCPの認用周りをちょっと軽く
7:25触れるのと、ま、AIと認ちょっとこう
7:27いうところがむずいと思ってるよっていう
7:28ところを話すのと、あと今後に向けての
7:30気持ちだったり感想だったりを紹介させて
7:33いただければと思います。で、僕のAIの
7:35使い方を読む時の話ですと。よくあるのは
7:37、ま、こうやってやとやり取りして、ま、
7:39仕様を読んでいくんですけど、なんか
7:42ちょっと時間が経ってくると受けえが
7:44怪しくなってくるみたいなのがよくあり
7:45ますと。で、ま、だらだら話すとあかん
7:48から、じゃあ質問する。で、質問するため
7:50にある程度知ってなきゃいけないから
7:51さっと自分で読むかって言うと、ま、普通
7:53に読んだら分かったわって終了するみたい
7:55なのもありますと。で、あとは、えっと、
7:59ま、じゃあ概要だけ教えてもらって
8:01キャッチアップの立ちにすればいいんじゃ
8:02ねみたいな話があるんですけど、ま、普通
8:05になんか文字で概要教えてもらうとなんか
8:07まあそうだねみたいなのが出てきて、個人
8:09的には役に立たないがち。ま、潮のサマに
8:12もらっても、ま、結局細かいとこ見るから
8:14なんかあんまり役に立たないがちで、ま、
8:16そういう課題がいくつかあったりしますと
8:18。で、個人的には概要図出力させるのが
8:21結構うまくいっていて、なんかさっき文字
8:24、文字で概要まとめた時は微妙ってきたの
8:25にどういうこっちゃねって話なんですけど
8:27、概要知りたいって思ってる時って
8:29それぞれの構成要素の関係性とか他のなん
8:32か外部の仕様との関連性とかが気になって
8:34いて、で、その辺が結構分かると、あ、
8:37そういうことね、ここと関連してるんだ
8:39みたいなが事前に分かるんで、結構仕様が
8:40読みやすいという手応えがありますと。で
8:42、その図の詳細さとかボリュームとかに
8:45ついては例えばマーメイドとかで出力させ
8:47て、まあ大体50行ぐらいかなとかして
8:50その行数であの詳細さはコントロール
8:52できるんで、それが結構個人的にはうまく
8:53いってますと。で、これがテストで書いて
8:55結構あの乾めな図です。これMCPのあの
8:59認りの使用を図にしてみたやつです。ま、
9:02で、こういうのを見て使用の
9:04キャッチアップに結構足しにしており、で
9:06、MCPの認荷関連の仕様についてじゃ、
9:08ちょっと触れていきたいと思います。と
9:09認化関連仕様はモデルコンテキスト
9:11プロトコルIOとかに結構詳細があるん
9:14ですが、えっと、ま、そもそも認自体
9:16オプショナルでトランスポート別にいくつ
9:18か仕様があるんですけど、基本的、あ、
9:20いくつか言及があるんですけど、基本的に
9:22はHTTベーストが、えっと、使用の
9:23ドキュメント、MCPの使用の
9:24ドキュメントでは触れられていますと。で
9:27、HTTベースはOS2.1準でMCP
9:30サーバーはOS2.1のリソースサーバー
9:32として振る舞うということになってますと
9:33、認サーバーは別で作ってねという整理に
9:35なってます。で、ここで詳細はあんまり
9:37紹介しないんですけど、ま、いくつかの
9:38仕様をマストで実装する必要があったりと
9:40か、あとはあの推奨で実装した方がいい
9:43仕様とかもあったりして、あのクライアン
9:45ダイナミッククライアント
9:46レジストレーションとかが、ま、そういう
9:48仕様に当たりますと。で、ここではCスの
9:50概要を紹介するんですが、ま、こういう
9:52感じで、えっと、MCPサーバーに対して
9:54クライントがリクエストするんだけど、
9:56えっと、ま、RFCのプロテクテッド
9:58リソースメタデータの使用に乗って、えっ
10:00と、ま、メタデータをもらって、で、そこ
10:04にオーソリゼーションサーバーとかの場所
10:05が書いてあったりするので、それを見て、
10:08ま、ベッド認化、認可サーバーと認可して
10:10アクセストークンもらったらリソースに
10:12アクセスができるみたいな、ま、よくある
10:14CSになってますと。で、他ちょっと他に
10:17も喋りたいことあったんですけど、LTな
10:19んでカットしたんですけど、セキュリティ
10:20ベストプラクティスの内容めちゃめちゃ
10:22面白かったんで、これモデルコンテキスト
10:24のあの記事にあるんですけど、これ
10:26めちゃめちゃ面白いんで、ぜひ見て
10:27ください。えっと、特に、えっと、
10:30コンフドディプティプログラム
10:32みたいな問題はそのMCP自身が別ツール
10:35との認可を取っているみたいな、認可を
10:36なんかもうあの、多重にしているみたいな
10:39構成に起因する複雑さに触れたもので、
10:41めちゃめちゃ面白いんで、是非見てみて
10:43ください。で、AIと認ちょっとむずく
10:45ねっていう話で、えっと、ま、ユーザーが
10:48操作できることと、OSで与えたスコープ
10:50とエアエージェントに要求されることで
10:52全部違う範囲を指しているので、ま、これ
10:54でどの範囲にするのか妥当かってのが
10:56難しいと思ってますと。で、ユーザーが
10:58操作できることって基本的に超えちゃいけ
11:00ないんだけど、例えばユーザーが操作
11:01できることがめっちゃ少なくて、
11:03エージェントにそのユーザーの認可とかを
11:05渡してもなんか何もできへんや、こんなん
11:07じゃみたいになっちゃうとかも全然あって
11:09、ま、2Bの場合とかはその管理者に確認
11:13するみたいなの絡めてなんか安全な権限
11:15昇格みたいな仕組みとかもしかしたら
11:16セットで準備できると結構色々なことが
11:18できるようになるのかなとか、ま、色々
11:20その辺は今考えてます。で、あとはMCP
11:23相互に接続したりして面倒という話があっ
11:25て、ま、さっきも言った通りMCP
11:26サーバーの裏に別の理想サーバーがいて
11:28個別に認ってるみたいなケースがあって、
11:30ま、こういう感じのグラフになるケースが
11:32あるので、で、それぞれ、えっと、例えば
11:34このリソースAで言うと、な、別の経路の
11:37認可があって、なんかそれぞれ異なる認可
11:38が当たってるケースがあり得るんで、それ
11:40が、ま、MCPclientとかユーザー
11:42から見た時に、あの、どういう風に挙動を
11:44納得させるかとか、その辺は結構難しいと
11:46思ってます。で、こういう問題は元々今出
11:49た問題かっていうと、別に今までもあった
11:51問題なんですが、えっと、ま、適切な理想
11:53保護ちゃんとクリアしないとその何でも
11:55やり得るAIエージェントに触らせる、
11:57安全に触らせるみたいなのが結構難しいの
11:59かなという理解をしております。で、感想
12:01とか気持ちいいですと。で、AI時代は
12:03結構認可がめちゃめちゃ大事になってきた
12:05と思っていますと、今までより簡単に既存
12:08リソースが使えるようになって、それを
12:09支える措置として適切な認とかの価値は
12:12一層増しているように感じてます。で、
12:14適切に、えっと、理想保護した上で
12:16どんどん利用しやすくしていきたいなと
12:18思っています。基盤屋さんとしてできる
12:20仕事のうちなんかお客様への価値提供に
12:22めちゃめちゃ繋がる領域だと思っていて、
12:25他一生懸命頑張っていきたいなと思って
12:27ます。で、こんな感じの話をもうちょっと
12:29聞きたいよみたいな方いましたら、ま、
12:31ベッドアイデっていうイベントがあるので
12:32、これオンラインだったらまだ枠あ
12:34るっぽいので、是非ぜひ興味ある方はご
12:36参加ください。で、もし当日いらっしゃる
12:38方いたら僕も多分オフィスでうろついてる
12:40ので、あの、ま、認可周りの話とか興味
12:42ある方は是非声かけてくれると嬉しいです
12:44。で、この発表についての質問とかXとか
12:46でしていただいても全然構いません。大
12:48歓迎です。ご成聴ありがとうございました
12:51。
13:01はい。積んでいる論文をサクサク消化する
13:03技術というタイトルでAILLM事業部、
13:06プロダクト部、LLMグループの女が発表
13:08させていただきます。まず簡単に自己紹介
13:11させてください。名前は本田正典と申し
13:13ます。AILLM事業部のLLMグループ
13:16というところでマネージャーを務めており
13:18ます。え、これまでの経歴ですと、大手
13:20証券系のSIでネットワークエンジニアを
13:23したりですとか、暗号資産分野で新規事業
13:25の立ち上げていうところに携わっており
13:27ました。DXに入ってからは秘密計算です
13:30とかサブンバシーって呼ばれるような技術
13:32を取り扱ってまいりました。
13:36現在私はAILM事業部に所属しているん
13:38ですけども、このLMの分野っていうのは
13:41本当に毎日たくさんの論文が発表されてい
13:43ます。一方でその品質っていうのも玉積
13:47今後だなっていう風に感じています。
13:51なのでこの論文は本当に読む必要があるん
13:53だろうかっていうのを中間ができる方法で
13:56フィルタリングしたいなっていう風に思っ
13:57ています。
13:59今日は私がその中でどうやって
14:02ウルタリングしてるのかっていう具体的な
14:04実践している方法についてご紹介できれば
14:06と思います。
14:09論文を読む必要があるのかないのかって
14:11いうのを判断するために概要をさっと掴
14:14むっていうようなコンテンツを2種類作っ
14:16ています。まず1つ目がノートLMで
14:19ポッドキャストを生成するっていうような
14:21ものです。こちらは実践されてる方も多い
14:23んじゃないかなっていう風に思っています
14:25。え、もう1つがですね、ノションと
14:28GoogleAppriptとDEIF。
14:30これらを組み合わせて論文のURLを
14:33ノーブルにコピするだけで自動的に予約を
14:36作るっていうようなシステムを作ってい
14:37ます。
14:39元々はですね、チャATGPTにこう論文
14:42の
14:44PDFをダウンロードしてきて、それを
14:46アップロードしてチャットGPTに予約さ
14:48せるってようなことをやっていたんです
14:49けど、こうスマホでPDFをダウンロード
14:52してきてアップロードするっていうのが
14:54すごくめんどくさいなっていう風に思って
14:55いました。なのでこの論文の要約を作る
15:00部分っていうのをと論文の要約を読む部分
15:04っていうのを分けたかったのでこのような
15:06システムを作っています。
15:10実際のディファインのワークフローがこの
15:12ようになっていて、ま、このワークフロー
15:14を実行すると右下にあるような予約が作ら
15:17れるようになっています。
15:20こんな形でコンテンツが2種類できたので
15:22これらを日常の中でどんどん消化してい
15:24ます。まずポッドキャストについては
15:26こちら通勤中ですとか散歩中にどんどん
15:29消化しています。で、ただ聞くだけだと
15:32流し聞きみたいになってしまってなかなか
15:34頭に残らなかったりするのでメモを取
15:36るっていうのを大事にしています。
15:39この左側にあるスクリーンショットが私が
15:41実際に撮ったメモなんですけど、本当に
15:43単語ベースでもいいので1本1本読んだ
15:46論文についてはしっかりメモを取
15:47るっていう風にしています。倍速で聞いて
15:50いるのとメモを取るっていうのがあるので
15:53大体1論分あたり78分で消化できてるか
15:55なっていう風に思います。
15:58右の読むコンテンツについてはあの先ほど
16:01のに溜まった要約っていうのをどんどん
16:03空いてる時間に消化しています。ただです
16:06ね、個人的には資格よりも聴覚有意側の
16:09人間なのかなって思っていて、実際には
16:12このポッドキャストの消化の方がはってる
16:15かなっていう風に思っています。なんで
16:17実際にこの要約っていうのは左で自分で
16:20撮ったメモっていうのが単語しか残って
16:22なくて何の内容だっけってなっちゃうこと
16:24が多いのでその時に実際にはこう思い出す
16:27ための装置として要約を活用してることが
16:30多いです。
16:34はい。こちらがあの私の個人になっている
16:37んですけど、先ほどの論文を読んだ時に5
16:40段階でスコアリングしてこの論文を制する
16:43必要があるかどうかっていうのを判断して
16:45います。4点とか5点をつけたものに関し
16:48てはこちらはしっかり元の論文を読むよう
16:51にしています。2点とか3点になったもの
16:54に関してはこう論文の著者が1番主張し
16:57たいところっていうのが大体フィギュアに
16:59しっかりまとまっていることが多いので、
17:01ま、そのフィギュアだけは目を通そうって
17:03いう風にしています。
17:06と1点とか2点になったものに関しては
17:08自分にとってはあまり読む価値がない論文
17:10なのかなっていう風に判断して原本を読む
17:12のをスキップしたりしています。
17:16はい、最後にまとめになります。本日は
17:18日常の中で無理なく聞く、読むを
17:20組み合わせて論文を消化する方法っていう
17:22のをご紹介させていただきました。1つ
17:26あの大事にしてるのがこの目的が学習って
17:28いうところでして生毒するところまでは
17:31LLMに頼らないすべきですべきではない
17:34かなっていう風に思っています。LMだけ
17:36で学習を完結させてしまうとなかなか自分
17:39の知識に厚みが出なかったりするので最後
17:42自分の言葉にするっていうところはサボら
17:44ないようにしています。で本当にこのLレ
17:47は学習の高速道路の1つなのでLレを全く
17:51使わないって言うとなかなか学習が遅く
17:53なってしまう。逆にLMも使いすぎて
17:56しまうとなかなか自分の知識にならなかっ
17:58たりするので、この両方のいいところ、
18:00最適会っていうのを探すのが大事かなって
18:02いう風に思っています。はい、私の発表は
18:05以上となります。本日はありがとうござい
18:07ました。
18:17はい、では、え、これからですね、私松田
18:21湯のLTを始めていきたいと思います。え
18:23、私はですね、今爆落事業部というところ
18:25でフィールドセールスをしております、え
18:27、松田湯馬と申します。今回は普段行動
18:30書かない、え、私自身が、ま、日々の、え
18:33、負担をですね、一掃するウェブアプリを
18:35作った話というのをしていきたいと思い
18:37ます。
18:39え、その負担とは、え、セールスの際です
18:41ね、地味に負担になっている見積もりの
18:43作成というのを楽にするアプリを作ってい
18:46ました。
18:47そのwebアプリを作る上でのポイントは
18:493つです。え、直感的な操作で見積もりを
18:5210秒で作成できる、素早く作成できる
18:55こと。商品名、数量、単位などが資格的に
18:58分かりやすくでお客様からも受け入れられ
19:01やすいような見積もりのデザインである
19:02こと。そして見積もり表をですね、ワン
19:05クリックで即ダウンロードできて、え、
19:08面談中に自分の資料にすぐに貼り付ける
19:10ことができること。ま、こういったことを
19:12ポイントに作ってみました。では実際に、
19:15え、作ってみたものを
19:16デモンストレーションをしたいと思います
19:18。今回価格はデモ用のサンプルでご用意し
19:21ています。まず会社名をですね、ここに
19:24入力し初期費用を選び
19:28街当のサービスの金額を入力します。
19:33そして
19:35これようにオプションなどがある場合は
19:37クリックをしていくという仕様になってい
19:39ます。こうしますと、見積もり表が簡単に
19:42さっと作成されまして、このスクリーン
19:45ショットというところをクリックすると、
19:47すぐにスクリーンショットが取れて、この
19:50ように資料にすぐ貼り付けることができる
19:52。こんな仕様になっています。
19:56そしてですね、この見積もりを保存という
19:58風にしてあげると履歴が保存され、これら
20:01をペットにしてグループ会社にすると
20:05このグループ会社の合計金額も出てくる。
20:07こんなような仕様になっています。
20:13ではこのようなものをどうやって作ったの
20:15かなんですが、簡単に伝えるとまず仕様を
20:18ですね、クロード4というコード生成用の
20:20LLMと話して決めます。そして抜け漏れ
20:24なくなった仕様をもにクロード4にコード
20:26を書いてもらいます。そして生成された
20:29コードを、え、VSコードというエリター
20:31ツールの方に、え、コピーして各ファイル
20:34に貼り付けていきます。そしてそれをです
20:37ね、え、Chromeで、え、仕上がりを
20:39確認していくというような方法を各機能
20:43ごとに繰り返して作っていきました。
20:47そして、ま、このような開発をするに
20:49あたって、ま、普段セールスをしてる時に
20:51は全く触らないような開発のツールという
20:53のを、え、使っていきましたが、それらの
20:56学び方というところを今日は紹介したいと
20:58思います。
21:01まず1つ目、ツールの使い方の手順という
21:04のをAIに1から説明させるとVSコード
21:07を例にとってお話ししていただきたいと
21:09思います。
21:12このようにですね、え、VSコードを
21:15デコードを書くまでの方法というの位置
21:16から教えてくださいと。そしてUIを確認
21:19する方法まで教えてという風に言うとVS
21:22コードをインストールするところから、え
21:24、プロジェクトを準備し、そして各
21:27ファイルを作って最後にブラウで確認する
21:31。ま、こういったですね、かなり丁寧に
21:34教えてくれます。しかもこういった
21:36サンプルのコードも提供してくれるので
21:38簡単に確認ができますね。
21:41はい、続きまして
21:44AIに課題を出してもらって学ぶという
21:46方法もあります。これはちょっとギットと
21:49いうツールを学ぶ時に使ったので少し具体
21:52を見せるとこのようにですね、ギトを
21:55初めて使います。え、VSコード上での
21:58ブランチ作成やコミット、マージを一通り
22:00理解してないので課題を作ってくださいと
22:02いう風にお願いするとはい、まず課題1
22:06ブランチを作成して作業関係を分けよう。
22:09え、課題に変更を加えてコミットをしよう
22:11。そしてガさん変更をメインブランチに
22:14回しようという形で、ま、あの、小さく
22:18ステップを組みながら、え、課題を出して
22:20もらえることで実際に自分の、え、血肉に
22:23なっていくというのを非常に体感しました
22:25。
22:26そして中ですね、やっていてもどうしても
22:29あのこういわゆる開発ツールから言われ
22:31てることの意味が分からないとかっていう
22:33こともどうしても起きてきますのでその際
22:35にはですねもスクショを取ってそのまま
22:38聞くという風にやってもらえると例えば
22:41こんな感じでVSコード上から何やら
22:42エラーが出てますけれどもこんなこと言わ
22:44れましたってすごく適当な聞き方なんです
22:46がこれでもちゃんとあの回答を返してくれ
22:49ましてまこんな風にですねコードから
22:52こんな風に言われましたというところでえ
22:55とやり取りをしエラーを解消したという
22:57ようなところもございます。
23:00では、ま、思考錯誤して分かったことと
23:02いうのを最後にまとめていきますと、え、
23:05ま、AIとパックを組めば誰でもアプリを
23:07作れるなという風にすごく感じました。ま
23:10、こういったGット、DSコード、
23:11ターミナルなど、ま、セールスをしてたら
23:13普段全く使わないようなツールもかなり雑
23:16に聞いてもちゃんと教えてくれそうだなと
23:18いうところ。ま、15分調べてから聞か
23:20なきゃみたいなのが人相手だったらね、
23:22必要になりますけれども、そういったもの
23:24も一切ないと。で、実際課題を作って
23:26もらうとすごく習得が早いなということが
23:28今回大きな学びになりました。
23:31はい。そして、ま、AIはですね、あの、
23:33行動を書いたりとか抜け漏れのない設計を
23:35するのはすごく得意で、ま、あの、本当に
23:38自分が考え圧倒的にあの、早くて確実だな
23:41という印象があった一方、やっぱり私たち
23:44の業務自体は知らないので、ま、どういう
23:46使いやす、どういうUIが使いやすいの
23:48かっていうのはやっぱり自分自身で考え
23:50なきゃいけないと。ま、従って発送するの
23:53は人間であって、ま、形にするのがAI、
23:55ま、こんなで、え、これからもいろんな
23:57アプリをですね、え、作っていけるんじゃ
23:59ないかなという風に可能性を感じました。
24:03はい、ご成聴ありがとうございました。
24:15皆さん、こんにちは。私からテストベース
24:19としてソースコートも使っていきましょう
24:21。ということでシステムテストでのAI
24:23活用アプローチについて紹介いたします。
24:28私は山口鉄と申しまして爆落事業部のQA
24:32グループにしております。普段は
24:34プロダクトのテストですとか品質保障活動
24:37を行っておりまして、それ以外ですと出版
24:39ですとかコミュニティワークをいくつか
24:41行っております。
24:44さて、早速なんですが、皆様システム
24:46テストにおいてソースコードをテスト
24:48ベースとして活用できていますでしょうか
24:50?多くの方がいくつかの問題があって利用
24:53できていないのではないでしょうか?今日
24:56はそんなシステムテストでもAIを使って
24:59テストベースとしてソースコードを活用し
25:01ていく事例を紹介いたします。ソース
25:04コードは貴重なテストベースなんです
25:06けれども、やはり課題があって使えてい
25:08ないのが今現実的にあるかと思います。
25:11そういった問題に対してAIが活用の消費
25:14引きを先実際に使っているという紹介を
25:16できればと思っております。
25:19システムテストにおける従来のテスト
25:21ベースにはいくつか課題があります。要求
25:24使用書ですと実装との代わりがありますし
25:26、設計書ですと更新されていなかったり、
25:28また詳細が書かれていなかったりという
25:30ことがあるんじゃないかと思います。関係
25:33者の対話をテストベースに利用される方も
25:35多いかと思いますが、認知の限界ですとか
25:37不確実さがあり結果としてテストの漏れ
25:40ですとかテストの効率の低下が起こって
25:43いるんではないでしょうか。
25:46そういった課題に対してソースコードを
25:48テストベースとして活用することで改善を
25:50図っていきます。ソースコードにはいくつ
25:53か特徴がありますが、中でもですね、最新
25:56性ですか詳細性、また重速性をですね、
25:59有しておりますので、それらを使うことで
26:01先ほど上げたような課題を改善していく
26:03ことが可能になります。
26:07ソースコードをシステムテストのテスト
26:10ベースとして活用する際の消壁として
26:12コーディングスキルや大量にあるソース
26:14コードがあるかと思います。それらの課題
26:17をAIが解決していきます。
26:20自然言語でソースコードに関する情報収集
26:22が可能になったりですとか、AIによる
26:25高速処理また発見が可能になります。また
26:28AIによってテストケースやテストデータ
26:31の自動生成も可能になる。このようにAI
26:34によるソースコードの活用が可能になり
26:36ます。
26:39特にシステムテストでは私はですね、現
26:41時点ではテスト分析ですとかテストケース
26:44やテストデータの自動生成に使っており
26:46ます。これからそれらの事例を少し紹介
26:48いたします。
26:50まずテスト分析です。とあるプロダクトで
26:54ある変更が行われたという際に、それらの
26:58変更が、ま、どこで影響が受けて、また
27:01どこを確認したら、どの画面を確認したら
27:03いいのかというようなことをですね、
27:05プロンプトで入力することで右側のような
27:08ですね、結果、どの画面で変更がこの機能
27:11が使われていて変更が起きているよという
27:13のを確認することが可能になります。こう
27:16いった情報を用い参考にして、じゃあどこ
27:19でテストをしようかっていうのを考えて
27:20いきます。
27:22またテストケースとかテストデータの自動
27:25生成も可能にでなります。とある機能が
27:28追加された際にそれのテストケースとか
27:31テストデータを自動成してくださいという
27:33クロム等を入力します。すると左側のよう
27:37にですね、ま、基本的な事項確認事項に
27:40おけるテスト設計というのが行われます。
27:43また右側のようにですね、それらに対する
27:45テストケースというのも自動生成されます
27:47。ただ基本的な確認事故はそのできる自動
27:51生成できるんですけれどもド面に適した
27:53テスト設計ですか複雑なテストケースの
27:56生成っていうのはやはりできなくて手導で
27:58作成していく必要があります。テスト
28:00データも同様です。シンプルなパターン
28:03だったり、方が定義されてるような事例
28:06データは問題ないんですけれども、複雑な
28:08データはそれっぽいデータをですね、自動
28:10生成してくれるんですけれども、自動実際
28:13には使えず叩き代として修正していく必要
28:15があったりします。
28:19で、これらのようにですね、AIを
28:21システムテストで使っていくんですけれど
28:23も、やはりAIなですので結果を鵜呑みに
28:27しないという注意点は必要になるかと思い
28:29ます。分析においても参考情報として扱う
28:31べきですし、自動成でも、ま、検証ですと
28:34か手指導による修正が必要になっています
28:36。
28:38ということで駆け足ではありましたが、
28:40ソースコードをテストベースとして活用し
28:42ていく事例を紹介いたしました。皆さん
28:45システムテストでもAIを使ってソース
28:47コードをテストベースとして活用してみて
28:49はいかがでしょうか。私の発表は以上で
28:52終わりにしてます。ありがとうございまし
28:54た。
29:05皆さん、こんにちは。この回ではAIを
29:07活用してコンプライアンスの動画を作った
29:09よというお話をさせていただきます。まず
29:13初めに自己紹介をさせていただきます。例
29:16Xでリスク管理コンプライアンスを担当し
29:19ているエ藤と言います。これまで主に金融
29:22事業でコンムコンプライアンスの仕事をし
29:24ており、去年の1月にレアXにしています
29:27。さて、レイアXではコンプライアンス
29:30研修を毎月実施しているのですけれども、
29:32皆さんはコンプライアンス研修について
29:34どのようなイメージを持っていらっしゃい
29:36ますでしょうか?私もそうですけれども、
29:38おそらくだるいですとかめんどくさいって
29:40いう風に思われる方が大半なのではないか
29:43という風に思います。ところがレイヤーX
29:46ではコンプライアンス研修の人気が非常に
29:48高くこんな声が上がっています。とても
29:51分かりやすいという声や毎月の研修が
29:54楽しみという声が多く上がっています。
29:57なぜXのコンパライアンス研修はそこまで
29:59人気があるのでしょうか?その答えはAI
30:02の活用にあります。こんなところにもレア
30:05XのカルチャーであるベッドAIがある
30:08です。どういうことなのか詳しく説明
30:11する前に実際のコンプラインス研修の動画
30:13を一部ご紹介をさせていただきたいと思い
30:15ます。
30:17巻きさ少女本当やばくて。巻きさ本当やばい。
30:20え、どっちんすか?い
30:23あのさ、そう、巻きさの巻きさんいたら結構やばいんじゃないといたら結構やな気持ちなんじゃない。ちょっとこういうとこではい。やさんもめちゃめちゃ偉いっすよ。あ、これ力高いわ。
30:28[音楽]
30:33[笑い]
30:38今今磨いてる中なんやすら
30:43そこにはありますか?
30:46[音楽]
30:49いかがでしたでしょうか?ちなみに出演者はプロの俳優さんではないレア
30:53X
30:53の社員の皆さんです。そして撮影や動画編集は私が担当しておりますが、私はクリエイターでもなければ
31:00YouTuber
31:01でもない動画編集の初心者です。
31:04そんな私がこの動画を作成するにあたって
31:06AIにいろんなお手伝いをしてもらいまし
31:08た。動画を作成するにあたってAIを活用
31:12したところは大きく分けるとこの5点に
31:14なります。順番2個紹介したいと思います
31:16。レayXでは毎月コンプライアンス研修
31:20のテーマを書いていますが6月の研修は
31:22飲酒時のモラルというのをテーマにしてい
31:24ます。研修の事項を促す時には何か
31:27キャッチコピーのようなタイトルがあると
31:29受行者の興味を引きつけることができます
31:31。そんなタイトルをAIと壁打ちしながら
31:34作成しました。最終的にはこの2つに絞っ
31:38ています。ちなみに特というのはレイヤー
31:41Xの行動指針の1つでまさに
31:43コンプライアンスそのものと言っていい
31:45価値観です。脚本や台本についてもAIと
31:48壁打ちしながら台本を作成しています。
31:52出演者にイメージが湧きやすいように
31:53エコンテの画像を作ってもらい台本に
31:56貼り付けます。これで脚本の完成です。次
31:59に音楽制作です。楽ミュージックがあると
32:02とてもいい演出になり、飽きずに楽しく
32:05学ぶことができます。音楽自体はAIで
32:08作成するのですけども、AIに作成を依頼
32:11する際のプロンプともAIに考えてもらっ
32:14ています。作成した音楽はこんなイメージ
32:17です。
32:21[音楽]
32:23そして次に動画の編集作業に入ります。
32:26編集は動画編集ソフトを使っています
32:28けれども、ショートムービーのような
32:30イメージにするためエフェクトや色合を
32:32加工しています。これもAIに設定方法を
32:36聞いて加工していきます。動画編集も
32:39分からないことがあれば何でもAIに聞け
32:41ば解決しますので驚くほど簡単に誰でも
32:44クオリティの高い動画を作成することは
32:46できると思います。そして編集が終わっ
32:49たら文字起こしを行います。これは動画
32:52編集ソフトに内蔵されているAI
32:54文字起こし機能を使って作成しています。
32:58このように動画編集の初心者である私が
33:00AIをフル活用してクオリティの高い研修
33:03動画を完成させることができました。最後
33:06にAIの活用による効果をご紹介して
33:09終わりたいと思います。これは
33:11コンプライアンス研修の受行を案内した
33:14初日の受行者数の推移です。この動画を
33:17作成した6月は、なんと142名と全体の
33:20約4割の方が研修受行初日に受行をして
33:23もらっています。AIを活用したのは、え
33:27、今年の4月なのでこの数字を見ても4月
33:30AIを活用するのとしないのとでは効果が
33:33まるで違うというのがよくわかります。
33:36AIを活用することによって学習
33:38コンテンツのクオリティが向上し、その
33:40結果より効果的な学習体験を提供すること
33:43ができるという点で私にとってAIは
33:46とても強力なパートナーです。AI4
33:49ラーニングとしてAIを使って学習する
33:52ことのメリットを実感していただけたので
33:54はないでしょうか。駆け足になってしまい
33:57ましたけれども本日はご視聴いただきどう
33:59もありがとうございました。感想やご質問
34:02是非お寄せいただけたらと思っております
34:04。今後のレアXをよろしくお願いいたし
34:07ます。
34:17ベッドAI4ランニング経験がないことを
34:19言い訳にしない平野時代の多量駅の
34:21染み出し方というテーマでお話しさせて
34:23いただきます。よろしくお願いします。
34:26まず初めに自己紹介なんですけども、新山
34:29ゆきと申しまして、え、今レックスの爆落
34:32事業プロダクト企画部というところで、え
34:34、法人向けのクレジットカードである爆落
34:37ビジネスカードというプロダクトの
34:39プロダクトマネージャーを担当しており
34:40ます。よろしくお願いします。
34:44今日お話しするテーマ、多陽系のこう
34:46染み出し方みたいなところなんですけども
34:48、まず最初にこうお仕事への考え方みたい
34:51なところを少しお話しできたらなと思って
34:53おります。やっぱりこう仕事っていうのは
34:56やったことがないことが多くて不確性の
34:59高いことばかりかなと思っています。自分
35:02自身こう新卒はこう企画職として採用され
35:06たような形なんですけども、当時こう
35:08エンジニア経験とかも全くないようなあで
35:11こう開発の用語とかも分からない中仕組み
35:15とかも分からない中でこうキャッチアップ
35:16していくみたいなのがこう1年目の状態
35:18だったかなと思っています。Xに入社して
35:22からもプロダクトマネージャーという形で
35:25入社をしたんですけども、ま、サース事業
35:27っていうのも何か分からなかったし、ま、
35:30僕自身はこうクレジットカード授業を担当
35:33してたりするんですけども、
35:35コフィンテック領域みたいなところも
35:36なかなかこうドメイン知識とかも当時
35:39なかったような状態かなと思っています。
35:41で、今になっても、ま、こういった情報と
35:43かは、あの、キャッチアップできてたりは
35:45するんですけども、こうお客様が使い
35:47やすい体験って何だろうとか、授業とか
35:49プロダクトを伸ばすために何をやっていく
35:51のが、あ、最種手なんだろうとか、そう
35:53いったところとかを日々考えながらやっ
35:56てるような形で、ま、仕事っていうのは
35:59こう、ま、こういった不確実性ってところ
36:02をこう減らして、ま、得られた情報、得
36:04られた情報で意思決定をしていくっていう
36:06のがあの仕事なのかなと思っております。
36:11ま、ただこう最初から全てをできる人は、
36:16あ、いないかなと思っていて、ま、最初は
36:19やっぱりこう何も分からない状態っていう
36:21ところからスタートして徐々に徐々にこう
36:24知識とか経験をつけていって、こうレベル
36:26アップしていくっていうような形なのかな
36:28と思っています。
36:30で、そうなった時に今このAI自体って
36:33いうのは自分にとってこう不確実性の高い
36:36ことをやるっていうのはすごく最適な時代
36:38なんじゃないかなと思っています。
36:42というのもこう学習サイクルが今までより
36:45拡段に早くなったかなと思っています。3
36:48つあって1つはこう最適な学習方法に早く
36:51たどり着けるというのがあるかなと思い
36:53ます。
36:55今まではこう探り探りでこういろんな学習
36:57方法を試して、え、違うなっていう形で
37:00また別の試してというところがあったかな
37:03と思いますが、今だともうチャットGPT
37:06にこう質問したりすると即座に最適な学習
37:09方法にたどり着けるかなと思ってます。ま
37:12、そういったこうロスの時間がないって
37:14いう意味で、え、最適な学習方法に早く
37:16たどり着けるかなと思ってます。で、また
37:192つ目としてこう最適な情報のアクセスも
37:21かなりしやすくなったかなと思っていて、
37:24今までだとこういろんな詳細機とか、え、
37:26ウェブサイトを見ながら自分でこう有要な
37:29情報をピックアップしていくっていう
37:31ところがあったかなと思っていて、ま、
37:33詳細式とかウェブサイトってもちろん今も
37:35、え、有要用な情報ではあったりはするん
37:37ですけども、こうスピードという面でいく
37:39と、ま、リプリサーチとかを使って、え、
37:42必要な情報を模にキャッチアップする
37:43みたいなところで、かなり情報への
37:46アクセスみたいなところも早くなってるか
37:47なと思っていいます。
37:50最後にこう分からないことをすぐ聞け
37:52るっていうのもあるかなと思っていて、
37:54あの、こうキャッチアップを進めていくだ
37:56とやっぱりどうしても分からないこと、
37:58調べても分かんないところみたいなところ
37:59はあるかなと思うんですけども、そういっ
38:01た部分も今までだとこうウェブサイトで
38:03調べても分からないとか、詳しい人に聞か
38:05ないと分かんなかったっていうような
38:07ところのチャットGPTとかカーソルに、
38:10え、チャットベースで分からないところを
38:11解説してもらいながら進められ
38:13るっていうのもこの学習サイクルを早め
38:15られてる1つの要因かなと思っています。
38:21自分自身も
38:24また領域にこう飛び出してみたレートして
38:27AXに入手するまではエンジニアとしての
38:30実務経験ってのは全く0ロだったんです
38:32けども、やっぱりこうプロダクト
38:34マネージャーていう触集をやっていくに
38:36あたってはどうしてもこうシステム的な
38:38思考を身につける必要はあるかなと思って
38:41いて、ま、そのこう1つの手段として、え
38:43、今までこう経験がなかった開発っていう
38:46ところもこうAI
38:48を一緒にやっていくことで、ま、バック
38:50エンドの開発とかシンプル、あの、
38:51シンプル目のフロントエンドの開発とか
38:53そういったところにもこう着手ができて、
38:55え、結果的にこうシステム的な思考を身に
38:57つけるみたいなところもチャレンジができ
38:59たのかなと思っています。
39:03最後になんですけども、ま、経験がない
39:05ことは、あ、このAI時代において言い訳
39:07にはならないかなと思っていて、ま、AI
39:10を駆使しながら爆速でキャッチアップして
39:12いくってのが当たり前の時代になってるか
39:14なと思っております。是非皆さんもトライ
39:16していただけたらなと思っております。
39:19以上になります。ありがとうございました
39:21。
39:23さん、ありがとうございました。そして
39:25本日ご登壇いただいた7名のスピーカーの
39:27皆さん、本当にありがとうございます。
39:30どれも明日からすぐにでも試してみたく
39:32なるようなAIを利用した学習の話でした
39:35ね。LTを見てくださった皆さん、AIを
39:38利用した学び方参考になりましたか?
39:42こんなAIを使った学習方法がいいよ。
39:44自分はこんな使い方をしているよなど皆
39:47さんのご感想やご意見を是非ハッタベ
39:50AIDをつけてXに投稿していただけると
39:53登壇者運営一度とても嬉しいです。さて
39:57この7daysLTは来週も続きます。
40:01来週のデ4のテーマはこちら相手のAI
40:05です。AIに任せられないことをどう
40:07向き合って興味に生かしているのか。
40:10エンジニアや人事など様々な触手の具体的
40:13な経験をお伝えします。今日とはまた違っ
40:17た視点での発見があるはずですので、是非
40:19来週もお昼12時15分にお集まり
40:22ください。
40:24そしてこの1週間のLTの集体性となるの
40:27が8月1日の本編ベッドAIです。本日の
40:32LTがXのAI活用の現場のリアルだと
40:35すれば、本編ではCTO松本をはめとする
40:39エキスパートたちがレアX未来を方向
40:42つける戦略と実践令を語り尽くします。
40:46イベントサイトでは参加登録を受け付けて
40:49おりますので、まだの方は是非こちらの
40:52スライドにあるQRコードやURLからご
40:55登録をお願いいたします。
40:58本日はランチタイムに7daysLTデ
41:01Day3にご参加いただき誠にありがとう
41:03ございます。この後も皆様にとって良い1
41:06日となりますように。それではまた来週お
41:10会いしましょう。

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