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X-WR-CALDESC:connpass-生成AI×開発の最前線2│ GMO次世代勉強
 会 2025秋
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SUMMARY:生成AI×開発の最前線2│ GMO次世代勉強会 2025秋
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DESCRIPTION:■Update  \n2025/11/26 配信情報を更新  \n2025/11/21 
 セッション情報を更新  \n2025/11/14 ページ公開  \n  \n  \n
 本勉強会はGMOインターネットグループが日夜行ってい
 る新技術を実サービスに利活用するために行っている
 研究開発について、各担当者からトークを行う勉強会
 イベントです。  \n  \nAI、機械学習、データサイエンス
 を用いた課題解決に興味がある方、  \n新しい技術や大
 規模なウェブサービスに興味がある方、  \nGMOのエンジ
 ニアが普段どうのようにしているのか興味がある方  \n
 是非ご参加ください。皆さんのご参加をお待ちしてい
 ます！！  \n\n## タイムテーブル\n\n| 概要  \n---|---  \n18:50
  - | 配信開始  \n18:58 - | オープニング  \n19:00 - | セッシ
 ョン開始  \n1\\. 画像生成AIを使って業務活用をしよう！
  - nano banana活用のポイント -  \n2\\. gpt-oss-safeguard: OpenAIの
 オープン推論モデルでコンテンツのポリシーベース安
 全性分類をやってみた  \n3\\. Spec-Driven Developmentで開発を
 加速する  \n4\\. AI駆動開発でここまで変わる：仕様策定
 からレビューまで“自動化する開発フロー”を作った
 話  \n20:00頃 | クロージング  \n  \n※各セッション毎に質
 疑応答を予定しています  \n※進行状況により時間が前
 後する場合があります  \n\n## トークテーマ\n\n### 画像生
 成AIを使って業務活用をしよう！ - nano banana活用のポイ
 ント -\n\n画像生成AIや動画生成AIはこの一年間で目覚ま
 しい進化を遂げており、モデルの特徴を把握して活用
 していくことの重要性は日々増しています。  \n本LTで
 は現状の画像生成AIの最高性能を誇るnano-bananaをAPI利用
 をする際の実装方法やポイントを解説します。  \n登壇
 者：瀬尾（AI研究開発室）  \n\n### gpt-oss-safeguard: OpenAIの
 オープン推論モデルでコンテンツのポリシーベース安
 全性分類をやってみた\n\ngpt-oss-\nsafeguardは、OpenAIが公開
 したコンテンツの安全性などの内容を分類するLLMモデ
 ルです。1200億と200億のパラメータの２種類が公開され
 ており、後者の小型モデルなら一般的なPCでも簡単に利
 用できます。今回の発表では、このgpt-\noss-safeguardの動
 かし方と性能に関して実際のユースケースを想定した
 例を元に紹介します。  \n登壇者：入谷（AI研究開発室
 ）  \n\n### Spec-Driven Developmentで開発を加速する\n\n本発表
 では、Spec-Driven Development によって開発プロセスをどの
 ように加速できるかを紹介します。  \n10分間のデモと
 して、BMAD を使って簡単なシステムを構築する流れを実
 演します。また、Claude Skills\nなどのツールを活用して
 、どのように開発プロセスを進めていけるかを説明し
 ます。さらに、実際の開発ワークフローを記録した動
 画デモも紹介し、Spec-Driven\nなアプローチの具体的なイ
 メージをお伝えします。  \n登壇者：Nick（次世代システ
 ム研究室）  \n\n### AI駆動開発でここまで変わる：仕様
 策定からレビューまで“自動化する開発フロー”を作
 った話\n\n現在、私の担当するプロジェクトではAI駆動
 開発を強力に推進しています。その具体的施策として
 、仕様策定からレビューまでを自動化したワークフロ
 ーの開発に成功し、実運用を行っています。  \nチーム
 でのAI駆動開発を次の段階へと進めるには、AIエージェ
 ントによるコーディング・レビューの自動化だけでは
 十分とは言えず、その手前の、仕様の策定・Issue管理に
 もAIエージェントを導入し、いかにワークフローとして
 融合させていくか、が重要な課題となります。  \nこの
 課題にどのように挑戦したかを技術的側面からご紹介
 するとともに、運用で見えてきた課題と今後の展望に
 ついてもお話しします。  \n登壇者：奥田（大阪研究開
 発グループ）  \n\n  \n  \n\n## グループ研究開発本部とは\
 n\nGMOインターネットグループにおいて、全社横断で技
 術的課題に取り組むCTO直下のR&D組織です。  \n直近の研
 究課題はLLM、機械学習、深層学習、量子コンピューテ
 ィング、Blockchain、セキュリティ、ロボティクスなど。 
  \n  \n◆グループ研究開発本部のブログ  \nhttps://recruit.gr
 oup.gmo/engineer/jisedai/blog/  \n\n◆次世代システム研究室  \nh
 ttps://recruit.group.gmo/engineer/jisedai/system/  \n\n◆AI研究開発
 室  \nhttps://recruit.group.gmo/engineer/jisedai/ai/  \n\n◆大阪ラボ
 （大阪研究開発グループ）  \nhttps://recruit.group.gmo/engineer
 /jisedai/osaka/  \n  \nXアカウント  \nhttps://x.com/GMO_RD  \n\n## 
 注意事項\n\n※視聴方法は登録後にご案内します\n\nhttps:
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