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X-WR-CALDESC:connpass-第7回 DEU TECH DRIVE 《BrainPad》
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SUMMARY:第7回 DEU TECH DRIVE 《BrainPad》
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DESCRIPTION:## このイベントについて\n\n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。\n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。\n\n## 対象参加者 ※申し込み
 前に必ずお読みください\n\n・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\n・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\n\n## 当日の
 タイムライン\n\n時間 | 内容 | スピーカー  \n---|---|---  \n
 19:00~19:05 (5min) | オープニング | データエンジニアリン
 グユニット 副統括ディレクター 石母田 玲  \n19:05~19:40
 （35min） | 発表① ＋質疑応答 | データエンジニアリン
 グユニット ML/アプリケーション開発 渡邊 大樹  \n19:40~2
 0:15（35min） | 発表② ＋質疑応答 | データエンジニアリ
 ングユニット ビジネス開発 服部 晃平  \n20:15~20:20（5min
 ） | 質疑応答＆クロージング | データエンジニアリン
 グユニット 副統括ディレクター 石母田 玲  \n  \n## スピ
 ーカー＆発表内容\n\n### 渡邊 大樹 / BrainPad\, Application Eng
 ineer\n\n##### プロフィール\n\n2023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。\n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。\n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。\n\n##### 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\n\nAI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。\n...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。\n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 +\n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。\n\n### 服部 晃平 / BrainPad
 \, Data Engineer\n\n##### プロフィール\n\n2021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。\n\n##### 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〜\n\n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。\n\n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。\n\n## 個人情報の取り扱いについ
 て\n\n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。\n\nhttps://brainpad.connpass.com/event/374003/
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