Algomatic Tech Blog

Algomaticの開発チームによる Tech Blog です

"「生成AIこんなものか」と諦める前に" 営業AIエージェント開発現場から学ぶLLM品質保証テクニック

AI/LLMエージェント AI/LLMプロダクト開発 アポドリ

こんにちは！Algomaticネオセールスカンパニーでソフトウェアエンジニアをしている越川と申します。

1月に弊カンパニーでリリースした アポドリ はまだまだたくさんの反響を頂いております。

apodori.ai

本記事では、アポドリを開発している中で向き合ってきた、LLMのアウトプット品質をいかにして担保するか？というお話をします。ぜひ最後まで見ていただけると嬉しいです。

※本記事内のプロンプトはサンプルであり、アポドリで実際に使われてるものではありません

なぜLLMのアウトプット品質の担保が難しいのか？

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「UIも自動化も後回し」: AIエージェント開発の実践的アプローチ

AI/LLMプロダクト開発 AI/LLMエージェント アポドリ

こんにちは、ネオセールスカンパニーCTOの菊池(@_pochi)です。

1月にリリースした 「アポドリ 」 は、大変ありがたいことに多くの反響をいただいています。本記事では、その開発を通じて得た、「作らない」ことが成功につながる理由 についてお話しします。

apodori.ai

本記事では、アポドリの開発を通じて学んだ、「いかに作らないか」という反直感的なトピックについて書いていきたいと思います。

AIエージェント開発で後回しにすべきもの

業務A、業務B、業務Cという連続する3つの業務からなる一連のワークフローを実行するエージェントの例を考えます。

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AIエージェントの解釈について整理してみる

AI/LLMエージェント AI/LLMプロダクト開発

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。

先日、弊社から 『AIエージェント』 に関するプロダクトが 2つ リリースされたのですが、本記事ではその 「AIエージェント」の一般的な解釈 について簡単に整理するとともに、AIエージェントの開発で心掛けていること について簡単に記述します。

営業×AIエージェント

採用×AIエージェント

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12 Days of OpenAI の対抗馬となる Google からの発表まとめ

生成AI活用 マルチモーダル AI/LLMエージェント

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。

先日 OpenAI から 12 Days of OpenAI がありましたが、同時に Google のリリースも注目されていたのでこちらにまとめます。

  • Gemini 2.0
    • 1. パフォーマンスの大幅な改善
    • 2. マルチモーダル I/O の対応
    • 3. ネイティブツールの呼び出し
    • 4. Gemini 2.0 Flash Thinking Exp モデルのリリース
  • Gemini 2.0 を使用するプロジェクト例
    • 1. Project Astra
    • 2. Project Mariner
    • 3. Jules
    • 4. Data Science Agent
  • Deep Research
  • Veo 2
  • Imagen 3
  • Whisk
  • NotebookLM Plus
  • Android XR
  • Google Agentspace
    • 1. 企業全体での情報発見
    • 2. ビジネス機能を自動化するエキスパートエージェント
  • おわりに
    • 生成AI領域にしぼった転職エージェント
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開発速度よりも大事なものを見つけた話

AI/LLMプロダクト開発

こんにちは、シゴラクAIカンパニーCTOの菊池 (@_pochi) です。

この記事は、Algomatic アドベントカレンダー2024の15日目の記事です。

algomatic.jp

シゴラクAIカンパニーでは、「シゴラクAI」という法人向け生成AI活用プラットフォームの開発運用に加えて、新たな事業領域でのチャレンジを進めています。 新規事業立ち上げという、最大限に不確実性が大きい事業フェーズ において、エンジニアリングによって事業価値向上に最大限寄与するにはどうしたらいいか？を試行錯誤してきました。

本記事では、そんな試行錯誤の過程である、現在のシゴラクAIカンパニーの開発スタイルについてご紹介できればと思っております。

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Algomatic の知見交流会の一コマ

社内/社外イベント

こんにちは。Algomatic NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。
久しぶりのテックブログ更新です！

Algomaticアドカレで急遽 1 枠空いたため、簡単ではありますが弊社で実施している社内知見交流会の一コマを記事として投稿いたします！ なお弊社員による投稿もどんどん埋まってきているので、よければご覧ください 🎄📅

Algomatic という会社はカンパニー制という組織形態を採用しており、現在 4 つの事業部と横断組織によって構成されています。

https://speakerdeck.com/algomatic/company_deck

当然ながら4つのカンパニーが独立していると知見が各カンパニーに閉じやすくなってしまいます。そこで今回は弊社で行なっている社内勉強会や知見交流会について紹介し、Algomatic で働く社員がどのように最新技術動向を追っているのか、弊社の取り組みとともにお伝えできれば幸いです 📚

slack の活用

Algomatic では社内コミュニケーションツールとして slack を使用しています。最新の技術動向に関心を持つメンバーも多く、slack が知識情報源の一つとなっています。

少し大げさかもしれませんが、「一を聞けば十で答える」社員が多く、また「一を聞けば十人が集まる」という雰囲気を感じます。

#random チャンネルだけでなく、各社員が自由に色々なチャンネルも利用しています。

論文チャンネルでいつも優秀な後輩が論文を紹介してくれます👏

社員が作ったデモを自慢する #すごいデモ チャンネルなどもあります

また月末には『月刊アルゴマガジン』として弊社員の PR 活動をまとめたりしていて、「今月誰がどんな活躍をしたか」振り返ることができます。

全員広報・全員PR ✨

プロダクトわいわいシェア会

また弊社では、「各カンパニーがサービス開発する中で得たLLMに関する知見を横展開して、Algomatic社内のLLM活用水準を高めること」「わいわいすること」を目的として、『プロダクトわいわいシェア会』という社内LT会を実施しています。

わいわいシェア会のプログラム

4月25日に第1回が開催され、12月20日に第6回となる「クリスマスわいわいシェア会」が開催予定です🎄

社内向けではありつつも、運営体制がイベントにも負けないほど本格的で、カメラマンの設置や配信環境も万全です！

第2回の配信の様子。最近ではあえて「簡素に」やっていますが、カメラが3台導入されたこともありました！

LT発表中は参加者が slack スレッドでわいわいしてます 🥳

npaka さんキャッチアップ会

また弊社では npaka さん（@npaka123）をアドバイザに迎え、週1回「この一週間でキャッチアップした情報共有」という壁打ち会も開催しています。週ごとに新しいネタを多く情報共有いただいており、普段から生成AIの最新動向まで追えていない場合でも、丁寧にキャッチアップできる場となっています📚

社内勉強会

不定期で開催していますが、現在はインターン生が『Vision Transformer入門の輪読会』を主導してくれています📕

第0回はAXエンジニアの伊藤さんが機械学習基礎について教えてくれました！

また過去に開催した『GPT をコードレベルで概要を理解したい』という会では Karpathy 氏のコードを Colab 上で実行しながら解説したりしました。

各セクションはこんな感じで、コードを一行ずつ解説しながらサンプルデータで GPT を学習しました。

Tokenizer
Tokenizer についての解説

Linear
Linear についての解説

おわりに

ということで今回は、Algomaticアドカレの一枠として、Algomatic における知見交流会の一コマについて紹介しました！

Algomatic では 生成AI×事業開発を行なっています。興味がある方は下記リンクからカジュアル面談の応募ができるのでぜひお話ししましょう！

生成AI領域にしぼった転職エージェント

Algomatic グループでは、生成AI領域への転職を考えている方と並走してキャリア相談や転職相談をおこなう転職エージェントサービス 『.AI CAREER』 を展開しています。

転職を考えている方は、こちらから無料登録できます：

またAI人材を募集している企業の皆様は、works@algomatic.jp よりご相談ください！

p.s. 本記事は『GPT をコードレベルで概要を理解したい』という勉強会の振り返りとして書いていたのですがお蔵入りとなりました。とても勉強になった資料もまとめていたのでこの機に見てみて⁨⁩ください。

書評『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント入門』

AI/LLMエージェント AI/LLMプロダクト開発 LangGraph Langchain RAG

こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。

2024年もあとひと月程となりましたね。 今年は多くの企業から RAG に関するリリースが発表され、同時に AIエージェント の研究開発が盛んに行われた年だったかと思います。

現時点での AIエージェント の市場認知は未だ低いですが、OpenAI, Google, Anthropic の動向を見ると、2024年は技術者に認知され、2025年は事業開発者に認知され、2026年はマーケターに認知される という流れになるのでは、と社内でも話しています。

とはいえ、新しい技術を独学でキャッチアップするのは大変ですよね...。

ということで今回は、今後も盛り上がりが期待される RAG/AIエージェント をキャッチアップするのにちょうど良い実践本について紹介します 🦜📕

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