00:01
はい、というわけでLayerX NOW! 今日も始めていきたいなと思います。
毎週ね、連続して収録できていて嬉しいなと思う限りです。
で、今回も改めてLayerX NOW!って何?という話から始めさせていただくんですけども
このポッドキャストはLayerX NOW!の組織の中について、開発組織とか最近はそれ以外も含めて
その中身をセキュララに知っていただくために始めたポッドキャストになります。
今回はですね、プライバシーテックにこれまで取り組んでいたリュウヤ・中村隆君がゲストとして来ております。
じゃあ中村よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
で、中村実はLayerX NOW!は2回目の登場になるんですけども
改めて自己紹介お願いしてもいいですか?
はい、私はですね、LayerXで創業時からいまして、ずっとR&Dをしていて
直近まではプライバシーテック事業という事業の責任者をしていて
今回発表になりましたAI LLM事業の事業部長を今やっております。
はい、というわけで今飛び出たこのAI LLM事業
いきなり新しいキーワードが出てきたんですけども
これを聞いているLayerX事業者員と勝手に呼んでおりますけども
LayerXの大好きな皆さんからすると新しい事業部だってすぐにお気づきになると思うんですけども
このAI LLM事業部、実はプライバシーテックのメンバーと
僕が4月に立ち上げたLayerX LLMラボ
これらをですね、一旦ガチャンコして大きな事業をやっていこうぜという流れでスタートしたというふうには思っているんですが
改めてこの事業部ができた背景を中村の視点からお話しいただいてもよろしいですか?
はい、今和山津さんがお話した通りですね
LLMラボのチームと私がやっていたプライバシーテック事業部が合流してできた事業部になります
背景なんですけれども
基本的にはプライバシーテック事業がどんどんLLMの方に寄っていったっていうのが実態なんですけれども
もともとプライバシーテック事業部だとプライバシー保護の技術を使って
エンタープライズ企業が持っている個人データ、位置情報、総合データとか医療データとか
行政の情報っていうのを安全に活用しましょうっていうのをやっていたんですけれども
去年ぐらいですからね
どんどん生成AI、LLMっていうのが社会的にも注目度が高まると同時に
自然とその事業がこっちに寄っていったっていう感じで
具体的には2点あるんですけれども
1点目がプライバシーテック事業で出会うお客さんとかパートナーさんとかから
03:04
文章データを活用したいっていうお声が結構あって
プライバシーテック事業の初期の取り組みで
リクルートさんとの事例をプレスリリースしてるんですけれども
そういった取り組みも含めてですね
文章データを活用したいっていう声が増えてきたっていうところ
もう1個はプライバシーテックって守りの技術ではあるんですけれども
どっちかっていうと事業の内容としては
どんどん新しい活用方法を作っていこうっていうところではあるんで
そういう攻めたデータ利活用のユースケースっていうのを
考えるのも多かったんですけれども
その中で単に統計分析平均値とかですね
統計的な分析をしてダッシュボード作ってっていうんじゃなくて
結構生成AIとかのインスピレーションで
データを使ったシミュレーターみたいな
データを使って未来を予測したりとか
新しいアイデアを作るような活用してみたいっていう声が増えてきて
という中で社内でですね
ワイマツさんがLLMを先に進めていたので
これは見てる感じ一緒にやった方がいいんじゃないかというところで
一緒になったというのが背景でございます
ちなみにプライバシーテックとLLMに関して
技術的な繋がりっていうのは何かあったりしたんですか?
そうですねプライバシーテックの
いろんな種類があるんですけど
その中で着目していた技術
使った技術の一つとして
合成データっていうのがあって
プライバシーテックの文脈だと
ちょっとセンシティブな情報っていうのを
GANとかそういう機械学習のモデルを使って
生成して生成した擬似データは
元のデータと統計的な特徴は似てるんだけれども
本物ではないので
より匿名性が高いっていうような
技術の分野があったんですけれども
それはもう生成AIそのものかなと思うので
技術的にもそういう関連はあって
ずっと私も持ってたっていう感じですかね
逆にLLMラボをやっていた身からすると
逆の視点でLLMから見たプライバシーテックって
LLM使おうとした時にやっぱり
プライバシー情報とか機微情報を
得るのは怖いとかそういったところで
いろんなお客さんとお話ししている時に
やっぱり課題点に出てきたりもするんですけども
こういったところでもプライバシーテックって
生きてくるものなんですかね
そうですね
さっき話したような直接的に
アルゴリズムとか理論が似てますっていうの以外で
そういうノウハウ面での関連性は
たくさんあるなと思っていて
例えば今お話しいただいた
データ樹々のところですよね
LLMでもやっぱり
お客様のすごい機微な情報を
お使いすることも多いので
その時の安全性とか
あと個人情報保護のところについては
かなりプライバシーテック事業の中で
06:00
違ったものが生きているのかなと思っていますし
あとそのプライバシーテック事業で
作っていたのって実質的には
データ処理の基盤プロダクトを
お客様に提供していて
LLMで今我々が着目しているものも
実質的には非構造化データ版の
データ処理基盤みたいなもので
その辺りもすごい近いのかなと思っています
非構造化データがここまで扱える時代が
いきなり来るなんて思っていなかったですね
1年前
そうですね
そこから来て今
LLMラボと合併して
1つの事業部をしようと
ことがあったと思うんですけど
そのきっかけというか
とはいえずっとそういう構想があったとしても
ここに踏ん切りをつけるきっかけみたいなのが
あると思っていて
特に市場とかマーケットとか
中身からどういうものが見えて
この事業部化していこうぜ
みたいなところに繋がってきたんですか
確かに
そうですね
なんでしょう
人間っぽいところでいくとやっぱり
ワイマツさんが両方とも
LLMとプライバシティック両方の干渉役員で
私もワイマツさんとは
そういう立場でよく話すこともありましたし
という中で
議論として
これは一緒にやったらっていうのが生まれたっていうのが
大きいんじゃないかなっていうのが
それだけではあるんですけれども
タイミングっていうのはやっぱり
LLM側の事業進捗というか
レイアイクスも
LLMラボを作って半年ぐらいですかね
いろいろやってきて
ちょっと明らかに本気度というか
変わってきて
これは事業部にするべきっていうタイミングが
いろいろとマッチして
一緒になろうってなったっていう感じですかね
市場の波みたいなのはすごくありましたよね
エンタープライズというか
僕らが相手にしているお客さんの層の中で
急にキーワードとして
みんなLLMとか
ChatGPTって言い始めたみたいな
思いました
逆にこれは私もワイマスさんに
いろいろ聞いてみたところですけど
やっぱりレイアイクス創業時に
ブロックチェーン取り組んだりとか
その後もプライバシティを受けたりとか
っていう感じで結構新しいテクノロジーを
まず自分たちでR&Dしてみて
事業にするかを考えるとか
っていうのが一つあるのかなと思うんですけど
私の見た目だと
去年の本当にChatGPT
出始めの頃って
まだ驚きはしたものの
事業としてはどうなんだろうっていうのを
うちの会社も他社もですね
様子見てる感じだったんじゃないかなと思いますけど
その後我々の場合は
しっかり半年以上時間をかけて
これは本当に本物であるというところで
今に至るのかなと思うんですけど
この辺りどういう感覚というか
変化があったという感じですかね
中村が前ツイッターに
書いてたと思うんですけど
LLMのインパクトって
まさにあのツイートに書いていた
もうツイートじゃないんだな
ポストなんだな
どうでもいいですけど
中村のポストに書いてあった
LLMじゃなくてもできる
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アルゴリズム処理
機械学習処理っていっぱいあるんだけど
LLM使った方が
実現までのパスが短いよね
だし
LLMじゃなきゃいけないものもさらにそこに含まれている
このインパクトを
僕は昨年の
11月ぐらいにチャットGPT出て
API使えるようになってから
覚えてるかもしれないけどずっと個人で
追っかけてたんですよね
LLMの開発のところを
コミュニティに入っていたりしながら
中ではやっぱり
少なくともこの技術
何か我々のサービスに大きな変化
生むよなというのは
その当時から思っていて
それをちゃんとラボとかも作って
動き始めてみたら
これはニーズが見えてきたなというのが
あった
そのタイミングで中村と
2人で話していて事業部下に至った
っていう風な流れだと思っていて
やっぱこう技術的な
新しい技術のインパクトを
ちゃんと図っていくってこれレイヤーXらしさの
一つだと思うんですよね
なんか新しい技術
出たわーでほっとくんじゃなくて
新しい技術出たからとりあえず触って
やべえと思ったからやる
みたいな
ちゃんと触って第一歩をちゃんとやれたから
こそ今回もあんのかな
とは思っています
聞いてる人向けの男としては
ワイマツさんむちゃくちゃ流行ってますよねまだに
そうですね今日もねプーリック仲間と
ずっと議論してましたからね
めちゃでかいプーリックでしたね
すいませんちょっと
マージをしてしまいました
大好きな筋トレを我慢してやってる感じですか?
LLM
筋トレは
ちょっと我慢してるかもしれないですね
色んなものを我慢して
LLMに捧げていますね
ちなみに
これだけだと
流行り物に乗ったのねみたいな感じに
見えてしまうのかなと思ったんですけど
ちょっとねせっかくなんで
ビジョン的な話から聞いてみたいな
と思っていて
このジオーブを
立ち上げましたと
これでレイヤーXは昔から
全ての経済活動を
デジタル化する
LLMはその延長で
色々な生産性について
向き合っていくっていうことを
よく打ち出してるわけですけど
この文脈から見て
是非中村の口からお話を聞きたいんですけど
ミッションとのリンクというか
ホワイトレイヤーXみたいなところ
お話いただいてもいいですか
そうですね
言ってしまうとまず今結構しっかり
お客さんについていただいていて
ちゃんとLLMで本気の
プロダクト作りっていうのができてる感じがあるんですけれども
そのお客さんがやっぱり
ほとんどはレイヤーXの
ブロックチェーンとかプライバシーテックとか
前から一緒に
やっていただいていたお客様が多いんですよね
っていうことは逆に言うと
それぐらい過去の取り組みと
連続性のあるものをやってるなと思っていまして
レイヤーXはちょっと
抽象的にお話すると
ずっとレイヤーXとしては
全ての経済活動をデジタル化する
っていうのをミッションに
12:01
やってるわけですけれども
その中でこれ結構発信していますけれども
ブロックチェーンの
挑戦をしてピボットした
背景の1個には
言ってしまうとちょっと早すぎたっていうのがあったのかな
と思っています
その早すぎたっていうのはやっぱり
紙とハンコをなくそうっていう
中で
それをだいぶ2,3歩飛ばして
組織とか企業を横断した
インフラを作ろうみたいなのを
しかもブロックチェーンでやろうとしまったっていうのが
大きいのかなと思うんですけれども
そこのギャップを結構
LLMは埋めている側面もあるのかなと思っていて
具体的には
結構ブロックチェーンであんだけ盛り上がったっていうのは
盛り上がる程度には
異論上みんな興味のあるユースケース
異論上はできるかもっていうユースケースが
多くて確かに
人間のその決済とかいろんな業務って
企業を横断してつながる可能性って
あったと思うんですけど
とはいえ実際には
日々みんなが使ってるデータとかシステムって
バラバラでそのギャップを埋めるっていうのが
異論上できてもすごい大変で
なかなか事業としては
難しかったっていうのがあるんですけど
その中の一個の課題であった
データの構造
データの見た目を揃える
中身は同じなんだけどどうしてもちょっと
表面的に違うAPIが違うとかっていうものを
LLMは
柔軟に吸収する技術の側面もあるのかなと思うので
そこは結構
AIXの長期のビジョンである
どんどんどんどん
システムをつなげてとかっていうところに
つながる事業なのかなと思っています
つながる
つなげる事業みたいなところありますよね
爆落も結構似た
側面はあると思っていて
請求書っていう
多少バラバラなフォーマットの
業務プロセスがあったときに
これらをちゃんと
お互いの差分を吸収する
これをAIでやると
それで新しいユーザー体験を作って
みんなが
ある種仕事の量を減らして
生産性を上げて
新しい仕事に取り組めるっていうところを
目指していますけど
それのより広いってみればいいんですかね
ターゲットが広くなった
そうですね
ターゲット広くなったっていうのは
LLMで我々が感じている
インパクトの一つですよね
うん
その対象がね
結構いろんなデータ扱ってましたよね最近
プライバシーテック事業だとやっぱり
そもそも
個人データを持ってる企業さん
っていうところであったりとか
その中でも特命化して
使うわけですので
特命化しても十分役立つデータっていうのが
ユースケースに
あるわけですけれども
LLMの場合は本当に
いろんな企業でいろんな業務に
文書を処理するっていうのはあるので
そこで使えるっていうのは
非常に多いですし
それが結構企業の
根幹の業務にまた繋がってくるっていうところもあるので
チャンスは非常に大きいんじゃないかなと
思っています
なんかここまで聞いてると
若干こう
いわゆる壁打ち的な知能としての
15:01
チャットGPTみたいな話と
ちょっと違う感じなんですかね
一緒にやってるんで
だいぶ知ってる上で
白々しく聞いてるんですけど
そうですね
RayXのテクノロジーから
事業を作るっていう上で
常に問いになってくるのはやっぱり
テクノロジーのエコシステムの中で
どういうポジションを取ろうっていうのが
大事なのかなと思っていて
特に我々のような日本発で
やっていく上では
特に海外のプラットフォーマーとか
そういう人たちが本当にいいものを作る中で
自分たちが貢献できるところっていうのを
考えるのは大事なのかなと思うんですけれども
その中でこのLLMの領域だと
間違いなくチャットGPTとか
あとは海外のビッグテックが
作る本当にいいプロダクト
がある中で我々はどこやるんだろう
っていうのは大事なのかなと思うんですけれども
現状今本当に
全く持ってチャットGPTだと
立ち打ちの楽しみも出ないような
ユースケースをありがたいことに取り組んでいて
その分難しいんですけれども
LLMの使い方として
単一発で
処理してどうこうっていうよりも
複雑にいろんな処理を積み上げて
そのアルゴリズムをしっかり
作り込まないといけないような
ユースケースをやっていて
そういうのをやれるために複雑で
それを今着目しているんですけれども
そういう仮説を持って今取り組んでいる
ところでございます
だから何か単純に
こうチャットGPTに
問いを投げて帰ってくる
以上ではなくてもう少しこう
数歩先まで踏み込んで
お客さんの
お仕事の中で使える部分を探している
何かそんなイメージですかね
そうですね
チャットではなくてワイマツさんも初期から話してましたよね
そうですね
チャット僕は好きなんですけど
チャットって難しいですよね
チャット
なんするの
すげーなんか話がそれちゃうんですけど
チャットをちゃんと
使うチャットGPTをちゃんと
使うって相当なコミュニケーション
スキルが必要な気がしてるんですよ
あの
なんかチャットGPTがいい答えを
くれないって言われるケースを
なんかこう観察していると
あなたそれ
部下にもやっていませんかみたいな
なんかその質問で
答えが返ってくると思いましたみたいな
ケース要はちゃんと指示が
出せていないケースとかがすごく
多いんですけどじゃあちゃんとした指示って何
っていうと案外難しくて
ちゃんと情報を与えているのか
答えに至るための
ロジックをちゃんと根拠というか基準を
示せているのかとか
なんかそこまで考えて問わなきゃ
いけないんでチャットって難しいなー
と思ったんですよね
うん
まぁちょっとユースケースとか
我々のプロアクトとかはちょっと今回というよりも
これから先でどんどん発表していきたいな
と思うのでその時のお楽しみに
していただければっていう感じではあるんですけれども
その中でもその
抽象的に今お話できる
ところとしては結構
既存業務の分かりやすい
明確なペインに取り組んでいるのかな
18:01
と思っていて
チャットGPTのユースケースのうち
全部ではないと思うんですけれどもやっぱりその
そもそもこうチャットしてなんか
相手が寝るとかなんかそのあたりって
あの既存業務に
あったんだろうかっていうものも結構多いと思うので
それはこうかなり
新しい発見になる可能性もある
一方でちょっとその正解が
定義しにくかったりとかして
なかなかその簡単にこう業務
効率化につなげるっていうのに時間がかかったしも
ケースもあるのかなと思うんですけれども
我々は結構過去の
そういうテクノロジーからの事業立ち上げの反省
っていうところも含めてテクノロジーが
新しい分
解く問題に関しては分かりやすく
既存で本当に辛いっていうものを
取り組もうっていうのは決めてますかね
おだしょー うん
ちなみになんか今時点でお話できるもの
どうしてもお客さんもいて
話せないところがいっぱいあったりするんですけど
なんかこう中村の中で
これはちょっと話せるかなみたいな
具体的な我々の取り組みみたいなのって
あったりしますか
中村 そうですねまさにこれも
ほぼ同じタイミングかなで発表してる
と思われる関連会社の
MDMとの取り組みですね
三井物産デジタルアセットマネジメントとの
取り組みでこれは
LayerXとしては本当に
いろいろテンションの上がる
取り組みだと思っていて
LayerXの中で事業横断して
こういうコラボレーションが生まれてるっていうところと
そのユースケースとしても
アセットマネジメントの本当に
深くてドメインが深くて
かつ大変な文書の業務
っていうのをしっかりLLMで
効率化する取り組みというところで
結構面白いんじゃないかなと思っています
三井 なんか文書の処理
なんかその辺を今やってる感じなんですよね
三井 そうですね
中身はねちょっとまだ
お話しできないものである
三井 MDMは松本さんが
役員されてることもあって
松本さんも結構しっかり
取り組んでましたね
三井 そうですねMDMの方で
なんか大雑把に言うと
いろんなところで
丸野官書
子育員の丸野が
前ブログに書いてたんですけど
このMDMというか既存金融での
ペインって
とにかく
犯行犯行犯行
紙紙紙ファクスファクスみたいな
一番つらいのは
段ボール箱何箱
みたいな単位でやってくる書類ですね
とかもあって
すんごいすべての業務に
紙が付きまとうんですよね
そういうところに
今回のLLMっていうものが
業務効率化に資するんじゃないか
っていう仮説でね
いろいろと取り組みをしていて
文書処理というか
みんなのアシスタントになるような
エンジンを作っている
というところですね
なかなか
プロダクトとしてね
どういうものが出てくるかは今後の楽しみというところなんですが
三井 それも
ある意味LLMからやったっていうよりも
もともとMDMって
レイヤーXのソフトウェアの力で
アセットマネジメントの業務を
21:01
効率化するっていうのがきっかけで始まって
その取り組みを地道に
いろいろやってた後にやったので
割とスムーズに始まったっていうところもあるんですかね
そうですね
もともとLLMと関係なく
物件管理君とか
デジタルアセットマネジメント
っていういろんなツールをですね
社内向けに作っていて
これやってることはもう業務をつぶさに観察して
じゃあAさんがこの業務を
した後にBさんがこれをやってみたいなのを
ずっと観察して
そこにフィットする
その業務プロセスを支えるアプリケーションを作る
っていうことを繰り返してきました
その繰り返してきた中に
じゃあこの場所にはLLMがフィットするよね
っていろいろ見えてきているので
そこに適用しようっていうのを
チャレンジしていると
なったところですね
MDM側のエンジニアのメンバーも
一緒にやってましたよね
我々がエンジンを作り
一緒にそこに取り組みになったので
結構MDMに限らず
我々
横断して取り組みをしている
というような感じで
爆落でもLLMやっていくぞ
社内で
ある意味いい感じの
ライバルシーをお互いしながら
ノウハウ積み上げている節すら
あるような気がするんですけどどうですかね
そうですね
ライバルかあれですけど
とにかく
参考になりますよねお互いに
爆落はそもそもやっぱり
OCRのチームが本当にすごいいいチームで
勉強会とか
本当に私も勉強させていただくことばかりですし
やっぱり
プロダクトがしっかりした爆落ってあるので
そこにLLM使うとこうなるんだとか
いろいろな発見がありますよね
そこの辺の
社内ではコラボレーション的に
ある種のノウハウの
交換なんかもしながら
進めてる感じですよね
ちょっと現状の
取り組みがねどれも
実は話せないものがいっぱいある
みたいな感じで水面下でね
すごいいろんなものが進んでるんですけども
今仲間がニヤニヤしてるんですけど
話せないので今日はちょっと
この辺は具体的なところはちょっと置いといて
少しだけ未来の雑談も
しましょうかね
我々がどういうとこ見てるかみたいな
LLMが当たり前になった
未来って
今のSaaSとか
お仕事の世界ってどう変わってるんですかね
なるほどすごいめちゃくちゃ難しい
質問いきなり来ましたね
僕は結構あの社内で
話しているじゃないですか
例えばあのよくキーワード
アシスタントって呼んでいるんですけど
なんか僕は今
代表取締役やっていて
秘書がついてるんですよね
秘書ってすごくて
辰川さんっていう秘書がいるんですけど
辰川さん来てからね
僕の生産性めっちゃ上がってるんですけど
なんかそれ何でかっていうと
ちょっとしたこう人が埋めなきゃいけない
なんか業務の
ラストワンマイルみたいなところを
ささっと埋めてもらえるっていうのが
役立っていて
じゃあなんか了承書が手元に
24:01
ありました
それの申請すらも辰川さんに投げてしまったり
爆落あるのでだいぶ楽なはずなんですけど
それでも投げてしまったりするっていうこともあるんですけど
まあなんか
例えばこの日程調整やっといてよみたいな
話とか
そういう細かい業務がたくさんあって
それらを
LLMっていうのは
なんかうまく文脈を
組み取ってアシスタントになってくれるのかな
と思っていて
そういう変化が今後いろんなアプリケーションの中に
生まれてくるのかなとかね
思ってますね
そうですね我々も半年ぐらいの
まだR&Dをして
ある意味LLMの
開発的なところを理解した部分も
あれば私はやっぱり
まだ2,3回
大進化するような技術だなっていうのも
すごい好きなところで
ちょっと
プライバシーテックのとき
最近あれによるプライバシーテックなので
そのときとの差分でいくと
どうしてもプライバシーテックのときのR&Dって
どんどんできないことを明確にする
っていう技術でもあったので
それはそれで楽しくやってたんですけれども
LLMに関しては
まだまだ
理論的にも実装っていう意味でも
本当に飛躍する可能性があるな
そのうちの1個が今和山さんおっしゃった
もっとLLMに
考えさせるようなユースケース
まだまだここに関してはすぐに動く
楽なプロタクトってまだまだあんまりないとは思うんですけれども
逆にこう
今年来年再来年っていう時間軸では非常に
興味があるテーマだな
と思っていますし
あともう1個やはりプライバシーテック事業との
連続っていう意味で興味があるのは
テキストデータ
ネット上の画像データ以外のデータで
よりこうLLM
みたいなものが生まれるっていうところで
プライバシーテックの事業の時に
扱ってたような決済の
データとかあと位置情報とか
ああいうものを
今使おうと思うとちょっとその
ネット上のテキスト
ネット上の画像に比べると
十分大きいように見えて
その辺に比べるとすごく少ないので
LLMほどの
大きなモデルで大きなインパクトっていうのは
難しいのかなと思うんですけれども
一方世の中にある情報を
何らかの仕組み
何らかのビジネスでまとめ上げることが
できれば今のLLMの
このサプライズっていうのが
そういう決済とか
総合とかですね
そういう別の人間行動にも起きる可能性が
あるっていう意味だと非常に
ここから5年10年楽しみだなとは思いますね
うん
今後の進化というかどうなっていくか
めちゃくちゃ気になりますよね
最近もGPT-4V出て
僕はめちゃくちゃ感動したんですけど
あれすごかったですよね
そうですね
どれぐらい
何がすごかったかというと
割とこう
こんな雑な写真の説明なんか
できるのかなと思って
とある漫画の一コマの画像を拾ってきて
投げ込んだら
きちんと理解して
その場面が何なのかをちゃんと説明してくれたり
とか結構マルチモーダルの
27:01
まずは画像っていうところはだいぶ
現実的に使えるものが出てきて
これはまた恐ろしいものが出てきたな
というのが当初の感想でしたね
そうですね
なんかLLMってこう
考えてるっていうよりも
テキストの続きを作っていくっていうのが
結果論として
人間の思考を再現してるっていう感じと
理解してるんですけれども
ある意味でそれって
パソコンに向かってる人間
インターネットに向かってる人間の
思考については
再現してるのかなと思うんですけど
物買ったりとか
街中で散歩したりとか
車運転したりっていう人間の
行動に関してはまだまだ再現度って
非常に乏しいのかなと思うんですけど
それがさっきのデータの拡充っていうのによって
非常に
異論上はかなり可能性がある
問題はそのインターネット上には
今テキストとか画像とかって
集まってますけど
データ情報と決済っていうのはもちろんオープンな形では
集まっていないので
それを集めるエコシステムとかビジネス
モデルの方が
もっと難しいのかな理論以上に難しいのかな
と思ってますね
データをきちんと集めて活用できるっていうのは
思った以上にビジネスの構造とも
関わっていて難しさありますよね
下手に集めて
使えなくなっているっていうのがたくさんあるのが
プライバシティックで見えた課題でしたしね
そうですね
ありがとうございます
ちょっと話題を変えて
こうやって今
具体的にやってることがちょっとふんわりとしてはいたんですけど
例えばお客様
我々に
LLMのご相談をしたい
お客様がもしいたときに
我々は何が
提供できるというか
どういうご相談に乗れるっていう風に
説明できますかね
そうですねたぶん我々が今一番最初に
貢献してるのは
ぱっと見ではこれ
ユースケースなのかなみたいなものを
この範囲はこういう
解釈をして
こういう変形をするとLLMに
適用できますこの範囲は無理ですみたいな
ちょっと業務を分析して
LLMの問題に落とし込むようなこと
っていうのが
取り組んでるところかなと思っていて
我々はある意味
LAXの創業からの
ポリシーとして本当にその伝統的な
大きな企業さんの業務を
全く素人なんですけれども
それを全面勉強してキャッチアップして
何とか会話できるようになって
テクノロジーをどう活かすか
っていうのを考えるってところかなと思うんですが
それをやって初めて
これは確かに言われてみると
LLMのユースケースだみたいなものっていうのが
結構いくつか見つかっているので
そこはちょっと
貢献ポイントかなと思っています
ってことは雑にまとめると
LLMでチャット活用の
次を探したい
お客様の次を見つけて
いけますみたいなそういうことですかね
そうですね
LLMに何を食わせて
何を出すっていうのを
整理するのが非常に大事だと思っているんですけれども
そこの業務分析
設計についてはかなり
30:01
この数ヶ月間取り組んできているかなと思っています
ありがとうございます
ちなみに
最近のこの体制とか
聞いてみたいなと思って
中村は今何をやってるんですか
いや本当にあの
3ヶ月
8月くらいですかね
内部的に私もLLM始めたんですけど
まずあのブリューをインストールするところから始まって
開発を
しまして
もちろんプライバシティックの時も
技術面はもうめちゃめちゃやってたんですけれども
どっちかっていうとデータ分析系の
プロダクトだったので
SQL書いたりとかコラボ
いろいろ書いたりっていうのがメインで
ローカルでしっかり環境を作って開発っていうのは
久しく未踏の時以来
2年くらいやってなくて
マックにブリューが入ってないというレベルで
そこから始まったんですけれども
結構開発していて
非常に
楽しいなっていうところと
何て言うんですかね
オープンソースがいろいろ盛り上がって
毎日ニュースになる感じとか
ブロックシェア時と近くていいなっていう感じですね
なんかあの
ラングチェーン
ラマインデックスとかいろいろ出てきて
まだまだ今後もオープンインタープリターとか
なんかああいうびっくり
びっくり箱みたいなのがいっぱい出てくるんでしょうね
あれはワクワクしますね
そうですねこういうフェーズのあるあるが
この既存のツールを
使うべきか内製すべきかっていう問いで
なんかまだこう
良いそういうツールのあるべき姿ってないので
結構既存のツールを使っても
なんか違うっていうのはやっぱり多くて
内製してたら1ヶ月後に
なんかいいのできたとかって結構あると思うんで
この悩みがまた楽しいなっていう感じですね
ですねなんかこう
具体的に例えばみんなが悩んでたら
ラングチェーンとかね
どこまで抽象化するのが正しいかわからんみたいなのが
今ありますよね
うん
結構ねあのラングチェーンラマインデックス以外の
それっぽいOSSもたくさん出たりするんでね
うん
みんな狙いますよねその領域もね
いやそれを今仲間と
まあ開発は結構ね今人数も増えてきて
一緒にやってる感じですね
そうですね
うん
でも改めてこう
何度か多分このボテ屋さんに出てると思いますけど
レイアクスは本当に事業部間のコラボレーション
っていうさっきのMDMみたいな事例はあるけど
基本的には独立した感じなので
本当にあの
1個のLLM事業っていうのは
スタートアップ企業みたいな感じで
SEEDぐらいのスタートアップ企業っていう感じなので
雰囲気的には本当にそういうチームを
イメージいただければと思っています
いやー最近ね
また久々に僕はずっと
代表取締役業の方が多かったので
一緒に開発していて
楽しいし心強いですね
このチーム
そうですね
本当なんかレイアクスの中でも
いろんなチームからプライバシティック以外でもですね
移動してきてくれたりもちろん新メンバーもいるので
なんか
私としてはある意味レイアクスの創業ぐらいから
一緒にいたメンバー
っていう側面もあるんですけど
結構もうこの2,3でみんな本当に変わったなというか
33:00
スキル面でも価値観でも
経験でみても本当に変わったなと思うんで
なんかいろんな事業部に
行ってしまったあれですけど
行っていたメンバーがちょっとこう
このチームで再度戻ってきて
でちょっと全然違う
パワーと雰囲気で
今エレレもやってるっていう感じですよね
いやなんか再結集感はすごいんですけど
なんか変わらないなと思うのは
このキャッチアップのパワーはすごいなって
あのこれはしみじみと思いました
なんか
僕一人でずっと調べてたところに
ちょっとずつ人が入ってきてみんななんか
一週間も経つとすごいもの出してくるんですよね
これはすごい
なんかこのチームの特徴だなと思いました
勉強好きというか
うん確かに
そういう人が集まってるかもしれないですね
ちなみにこのチームって
今採用はやってるんですかズバリ
そうですね
あのなんか何十人何百人も
採用してますっていうわけでは決してないんですけれども
もちろん採用はしていて
ある意味ではこの
LLM事業の創業メンバーを
集めてるような感覚で
やっています
具体的には
正社員の方も副業から
始まることが結構多いので
副業のところとあとその学生の方で
インターンとかはもちろん募集をしている
状況でございます
インターンは
特に積極的に募集はしていて
今来年もう社会人になる方
とかがラングチェーンとか
LLMとか
勉強したいなーって時に
結構その間
入社までの間のインターンとか
全然ありな感じですよね
そうですね冬だけのインターンとかも全然
大丈夫です
これを聞いている学生の方はぜひ
ご興味あれば応募いただけると
嬉しいなと思っています
そうですねやっぱりYマツさんを含めて
CTはやってたメンバーが本当に
多かったりとかあと
私含めてR&Dやってた
メンバーも多かったりとかいろんな
メンバーがいるのとという中で
やっぱりアントレナシップに
溢れたチームであるので
そういう事業立ち上げとか
興味ある人はすごいお勧めかなと思っています
いやー
自分が学生だったら絶対入りたいですね
白々しかったですね
ありがとうございます
ありがとうございます
ちょっとだいぶ時間も来てしまったので
最後なんか
もしそれ以外で中村から
宣伝しておきたいことがあれば
先に聞いておきたいんですけども何かありますか
そうですね先ほど
LLMの活用でお困りの方だったので
本当にそこはお気軽にご連絡いただければと思っていますので
メールでもツイートのDMでも
何でも大丈夫ですし
あとは単純にちょっと
AIXのこととかあとこのLLMの
日々のニュースを追いたいという方にですね
毎回ですけどもニュースレターを
お勧めしていまして
AIXニュースレターこちら今LLMの
トピックを毎週
集めてニュースを一覧にして公開している
ものでございまして
社内の勉強会が元になっているんですけれども
これ見るだけでですね
大体キャッチアップできるんじゃないかなと思うので
36:00
こちら是非無料ですので
ご登録いただければと思っています
密なニュースレターですね
最高です
というわけで本日はこの辺で
一旦以上とさせていただきたいなと思うんですが
最後に中村から
お伝えしたいこととか
伝えておきたいメッセージ
みたいなものありますか
LLM事業に関しては
正直話は多かったですけれども
これから具体的に我々の取り組みとか
プロダクトとか出していければと思っているので
是非ともチェックいただければ
嬉しいなと思います
皆さんアップデート
ご期待くださいということで
多分年内とか年始とか
いろいろ出てくると思うので
ワクワクして見ておいていただけると
嬉しいですし
皆さんぜひ困っていたら
もしくは入社したいなと思ったら
ぜひ叩いていただけると
楽しみにしております
ということで本日のREXのほうは
こちらで以上とさせていただこうと思います
中村ありがとうございました
ありがとうございました
