https://mlops.connpass.com/2026-03-10T12:02:44+09:00connpass.com全ての機械学習モデルが現場で実運用化される世界を創りたい！2026-03-10T12:02:44+09:002026-03-10T12:02:44+09:00https://mlops.connpass.com/event/387115/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2026/03/30 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第62回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>今回はNTT東日本株式会社 尾座本 耕平 様、株式会社ビズリーチ 佐藤 光 様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>AIエージェントによるマルチクラウドML基盤効率化の試み</h2> <p>NTT東日本 先端テクノロジー部 デジタル技術部門では、LLMを含む各種AIモデルのファインチューニングやAIエージェント開発を内製で手がけています。 これらのAI開発を支える基盤として、Azure・AWS・オンプレを跨ぐマルチクラウドML基盤を運用しており、環境ごとに分散した管理情報の把握、問い合わせ対応、リソース余剰やコストの管理など、多様な運用業務が負荷となっていました。 本セッションでは、この複雑なマルチクラウドML基盤の運用をAIエージェントに委譲し、環境統合・情報集約・自動化を進めることで、AI開発者が開発に集中できるようにするための取り組みを紹介します。</p> <h3>NTT東日本株式会社 尾座本 耕平 様</h3> <p>2021年にNTT東日本にデータサイエンティストとして新卒入社。 社内のインフラ設備画像を扱うAI開発に従事しつつ、チーム黎明期からオンプレ・クラウドのML環境整備を担当。 現在は、k8s等のインフラエンジニア技術を学びながら生成AI基盤の構築に携わる。</p> <h2>ブラックボックス化したMLシステムのVertex AI移行</h2> <p>ビズリーチでは、MLモデル開発を「1人1アプリ」体制から「標準化」へ移行させています。しかし、プロダクトが急成長を続ける中で、長年運用されてきた重要モデルが「ブラックボックス化」し、機能改善を阻む大きな負債となっていました。 本セッションでは、この負債化したモデルを徹底的に解読し、Vertex AIのコンポーネントへと段階的にコード分割・再構成を行った「泥臭い再生プロセス」をご紹介します。</p> <h3>株式会社ビズリーチ 佐藤 光 様</h3> <p>2023年に株式会社ビズリーチへ新卒入社。検索基盤チームで開発に従事したのち、現在はAIチームでVertex AIを使用したプラットフォーム開発やLLM開発に携わっています。</p> <p>登壇者：<a href="proxy.php?url=https://www.linkedin.com/in/hshicalu/" rel="nofollow">https://www.linkedin.com/in/hshicalu/</a></p> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th style="text-align: left;">時間</th> <th style="text-align: left;">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: left;">19:00 ~ 19:10</td> <td style="text-align: left;">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left;">19:10 ~ 19:30</td> <td style="text-align: left;">AIエージェントによるマルチクラウドML基盤効率化の試み</td> <td>尾座本 耕平 様</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left;">19:30 ~ 19:50</td> <td style="text-align: left;">ブラックボックス化したMLシステムのVertex AI移行</td> <td>佐藤 光 様</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left;">19:50 ~ 19:55</td> <td style="text-align: left;">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2026-02-04T11:31:40+09:002026-02-26T09:39:58+09:00https://mlops.connpass.com/event/382225/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2026/02/26 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第61回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>今回は Snowflake tsho/田中翔による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>AI Agentにおける評価手法とGPA</h2> <p>AI Agent がこの 1 年で急速に発展しています。そのなかでリリース前後での評価手法は開発面から重要な点になっています。ここ数ヶ月で評価手法がいくつか提唱されているのでそのまとめと、GPA という評価手法について具体的に紹介します。</p> <h3>tsho/Sho Tanaka</h3> <p>Lead Developer AdvocateとしてAI/ML/Dataに関する登壇やブログ執筆、デモプログラムの開発を行っている。MLOps勉強会運営初期メンバーの一人。</p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://x.com/tshowis" rel="nofollow">X, tshowis</a></li> </ul> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th style="text-align: left;">時間</th> <th style="text-align: left;">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align: left;">19:00 ~ 19:10</td> <td style="text-align: left;">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left;">19:10 ~ 19:30</td> <td style="text-align: left;">AI Agentにおける評価手法とGPA</td> <td>Sho Tanaka</td> </tr> <tr> <td style="text-align: left;">19:40 ~ 19:50</td> <td style="text-align: left;">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2026-01-06T12:01:23+09:002026-01-07T21:51:14+09:00https://mlops.connpass.com/event/380418/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2026/01/20 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第60回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>今回はDatatang株式会社 山根慎平様, 株式会社メルカリ 矢田宙生（arr0w）様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>自動運転データ収集とアノテーション：エンジニアリングの課題と実践　―データ収集からVLAアノテーションまで、現場で見逃されがちな課題とその打開策―</h2> <p>自動運転システムの進化は、もはやアルゴリズムの競争だけではなく、「データの質」と「データパイプラインの堅牢性」を巡る戦いとなっています。しかし、現場では、高精度LiDARとカメラの時間同期、空間キャリブレーション、マルチセンサーデータの統合といった「地味だがモデル性能を左右する」エンジニアリング課題が山積しています。 本講演では、Nexdataが実プロジェクトで直面した課題と実践的対応策を踏まえ、以下を体系的に解説します： 自動運転レベルと認識技術の進化：2D画像認識→3D点群→BEV/OCC→オンラインHDマップ→E2E推論＋反省機能へと移行する環境認識アーキテクチャ データ収集の前準備：センサー選定（機械式LiDAR、フィッシュアイ/ピンホールカメラ、IMU/GPS）からPTP／トリガー同期方式まで アノテーションの現実：2D/3D目標検知、点群セグメンテーション、HDマップ向け車線ラベリング、そしてVLA（Vision-Language-Action）型QAアノテーションまで、各タスクの要件・スケール・品質課題 外注運用の落とし穴と回避策：仕様曖昧化による再作業、ベンダー選定基準、受入基準の明確化 自動運転開発に携わる機械学習エンジニア・ロボティクス研究者・データチームリーダーにとって、データの現場がモデル性能をどう決定づけるかを理解するための、実務寄りの知見が詰まった内容です。</p> <h3>Datatang株式会社 山根 慎平 様</h3> <h2>LLMによる求人リスク予測とそれを支えるPromptOps</h2> <p>本発表では「メルカリハロ」(2025年12月クローズ)のLLMを用いた求人リスク予測に関する発表を行います。メルカリハロでは法令に準拠した求人掲載を実現し、安心してクルーの方々働いていただくために、求人審査を徹底していました。 経験豊富な審査専門スタッフによる厳格な求人審査に加えて、LLMを活用した求人リスク予測を行うことで、より安全性の高い審査の仕組みの構築に取り組んでいます。コンテンツのリスク予測はFalse Negative（見逃し）が発生するとビジネス上の大きなリスクとなり、一方False Positive（誤検出）が増加すると利用者の体験が損なわれるという特徴があります。求人の最終的な掲載可否の判断は必ず審査専門スタッフが行いますが、予測ロジックの性能は非常にビジネス上クリティカルであり、LLMを用いたコンテンツのリスク予測ではプロンプトの品質管理が非常に重要です。 本発表では、の求人リスク予測にLLMを用いるに至った背景から始まり、Cloud Pub/SubやGKE等を活用したLLMによる求人リスク予測のシステムの構成を紹介します。また、Cloud Composer（Airflow）やLiteLLMを用いたプロンプトの評価システムの構築方法、プロンプトの改善サイクルやバージョン管理の実践的なPromptOpsの手法についてお話しします。さらに、エンジニアではないドメインエキスパートであるPdMや審査スタッフのメンバーがプロンプトの内容に関与し、改善に参加できる仕組みについても共有します。 本発表を通して、求人リスク予測のように、「プロンプトの性能そのものがビジネス上非常にクリティカルな影響を与える領域で、どのようにプロンプトの性能を評価・管理・モニタリング・改善し、継続的に高い精度を維持するか」に関する一事例を共有できればと思います。</p> <h3>株式会社メルカリ 矢田 宙生（arr0w）様</h3> <p>2024年4月にメルカリにMLエンジニアとして新卒入社。入社から半年は全社横断の生成AI専任のチームで類似画像レコメンドの改善、社内ChatGPTやRAGを用いた生産性改善ツールの開発などに従事。 24年の10月からはメルカリハロに異動し、LLMによるかんたん求人作成機能や、MLによる求人リスク検知システム等、ML領域の新機能の立ち上げを担当。現在はRecommendation MLチームで推薦領域に従事。</p> <p>登壇者：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/arr0w_swe" rel="nofollow">https://twitter.com/arr0w_swe</a></p> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th align="left">時間</th> <th align="left">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">19:00 ~ 19:10</td> <td align="left">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td align="left">19:10 ~ 19:30</td> <td align="left">自動運転データ収集とアノテーション：エンジニアリングの課題と実践　―データ収集からVLAアノテーションまで、現場で見逃されがちな課題とその打開策―</td> <td>山根 慎平 様</td> </tr> <tr> <td align="left">19:30 ~ 19:50</td> <td align="left">LLMによる求人リスク予測とそれを支えるPromptOps</td> <td>矢田 宙生 様</td> </tr> <tr> <td align="left">19:50 ~ 19:55</td> <td align="left">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2025-11-30T11:53:48+09:002025-12-19T11:56:21+09:00https://mlops.connpass.com/event/377514/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2025/12/19 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第58回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>今回は渋井雄介様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>AIエージェント開発と活用を加速するワークフロー自動生成への挑戦</h2> <p>AIエージェントの開発は簡単ではありません。AIエージェントで実行するプロンプトを書いたり、複数のLLM処理を組み合わせたワークフローを作ったり、さらに評価をしたり・・・従来のソフトウェアエンジニアリングとは異なる開発が必要になります。本セッションでは現職LayerXのR&amp;Dとして取り組んでいるAIエージェント開発のためのプロンプトやワークフロー自動生成について解説します。AIエージェントを有効活用するためには、まずはAIエージェントを作って本番投入する必要があります。自動生成技術を使い、開発を加速することを目指します。</p> <h3>LayerX 澁井 雄介 様</h3> <p>MLOps、検索、データ、インフラ、バックエンド、リサーチエンジニア、ネコ2匹の飼い主。本業のLayerXではR&amp;D、データ検索基盤チームのマネージャーとして、生成AIの実用化を中心に、研究からプロダクト開発までいろいろ挑戦しています。著書『機械学習システムデザインパターン』、『機械学習システム構築実践ガイド』、共著『事例でわかるMLOps』。</p> <h2>MLOpsコミュニティ運営が振り返る2025年</h2> <p>座談会形式で、MLOpsコミュニティの運営メンバーが2025年のMLOpsやLLMOps、AIエージェント等を取り巻く変化やトレンドを振り返ります。</p> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th align="left">時間</th> <th align="left">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">19:00 ~ 19:10</td> <td align="left">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td align="left">19:10 ~ 19:40</td> <td align="left">AIエージェント開発と活用を加速するワークフロー自動生成への挑戦</td> <td>澁井 雄介 様</td> </tr> <tr> <td align="left">19:40 ~ 20:00</td> <td align="left">MLOpsコミュニティ運営が振り返る 2025 年</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2025-10-22T18:37:40+09:002025-11-18T11:08:56+09:00https://mlops.connpass.com/event/373512/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2025/11/17 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第58回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>今回は<a href="proxy.php?url=https://x.com/nsakki55" rel="nofollow">長江 五月</a>様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>『実践MLOps』から学ぶ DevOps for ML</h2> <p>2025年10月に『実践MLOps 作って理解する機械学習システムの構築と運用』を出版しました。 本書ではMLOpsを「DevOpsを機械学習システムに応用した手法」と位置付け、実践するためのノウハウをまとめています。 本書がどのようにDevOps for MLを実践しているか話します。</p> <h3>Indeed Technologies Japan株式会社 長江 五月 様</h3> <p>Indeedにてソフトウェアエンジニアとして機械学習システムの開発・運用に従事。前職CyberAgentでは新卒向けのMLOps研修で講師を担当。</p> <ul> <li>書籍Amazonリンク: <a href="proxy.php?url=https://amzn.asia/d/gTzXZBR" rel="nofollow">https://amzn.asia/d/gTzXZBR</a></li> </ul> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th align="left">時間</th> <th align="left">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">19:00 ~ 19:10</td> <td align="left">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td align="left">19:10 ~ 19:30</td> <td align="left">『実践MLOps』から学ぶ DevOps for ML</td> <td>長江 五月 様</td> </tr> <tr> <td align="left">20:00 ~ 20:05</td> <td align="left">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2025-09-19T13:11:48+09:002025-10-19T09:42:27+09:00https://mlops.connpass.com/event/369838/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2025/10/22 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第57回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>第57回は<a href="proxy.php?url=https://x.com/Getty708" rel="nofollow">naoya</a>様、<a href="proxy.php?url=https://x.com/po3rin" rel="nofollow">pon</a>様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>ML Pipeline の開発と運用を OpenTelemetry で繋ぐ！</h2> <p>MLパイプラインの開発では、フェーズによって使用するツールが異なります。例えば、「モデルの構築」時には Weights &amp; Biases といった実験管理ツールを、「開発・運用」時には Grafana といったモニタリングツールが採用されます。この異なるツール間を OpenTelemetry を使ってシームレスに繋ぐアイデアと、ML パイプライン開発における OpenTelemetry の活用方法をお話しします。</p> <h3>Naoya様</h3> <p>本業はMLエンジニア、ボランティアで GDG Tokyo Organizer をしています。珈琲が好きです。</p> <ul> <li>X: <a href="proxy.php?url=https://x.com/Getty708" rel="nofollow">https://x.com/Getty708</a></li> <li>イベント告知: <a href="proxy.php?url=https://gdg-tokyo.connpass.com/event/369416/" rel="nofollow">GDG DevFest Tokyo 2025</a> (11月22日開催, MLOps community運営 Asei Sugiyamaさんも登壇予定！)</li> </ul> <h2>LangfuseのTrace書き込み失敗から学ぶLLMOpsを支える技術</h2> <h3>LayerX 中村弘武(pon)様</h3> <p>LayerXでMLOpsをしています。検索が好き。</p> <ul> <li>X: <a href="proxy.php?url=https://x.com/po3rin" rel="nofollow">https://x.com/po3rin</a></li> </ul> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th align="left">時間</th> <th align="left">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">19:00 ~ 19:10</td> <td align="left">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td align="left">19:10 ~ 19:35</td> <td align="left">ML Pipeline の開発と運用を OpenTelemetry で繋ぐ！</td> <td>Naoya様</td> </tr> <tr> <td align="left">19:35 ~ 20:00</td> <td align="left">LangfuseのTrace書き込み失敗から学ぶLLMOpsを支える技術</td> <td>LayerX 中村弘武(pon)様</td> </tr> <tr> <td align="left">20:00 ~ 20:05</td> <td align="left">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2025-09-01T12:03:10+09:002025-09-29T10:20:59+09:00https://mlops.connpass.com/event/367443/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2025/09/30 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第56回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>第56回は株式会社 Citadel AI 杉山 阿聖様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>生成AI活用の実践解説 (速報版)</h2> <p>AIエージェントの開発手法や、AI セーフティ、AI ガバナンスについて実践的な取り組みを紹介します。</p> <h3>株式会社 Citadel AI 杉山 阿聖 様</h3> <p>MLSE (機械学習工学研究会) で GenOps に関するワーキンググループを主催し、MLOps に関する事例・知識の普及に務める。「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」「事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋」の共著者のひとり。Google Developer Expert (Cloud, AI)</p> <ul> <li>会社採用ページ: <a href="proxy.php?url=https://citadel-ai.com/ja/careers/" rel="nofollow">https://citadel-ai.com/ja/careers/</a></li> </ul> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th align="left">時間</th> <th align="left">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">19:00 ~ 19:10</td> <td align="left">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td align="left">19:10 ~ 19:50</td> <td align="left">生成AI活用の実践解説 (速報版)</td> <td>杉山 阿聖</td> </tr> <tr> <td align="left">19:50 ~ 19:55</td> <td align="left">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2025-07-25T12:01:39+09:002025-08-16T22:59:29+09:00https://mlops.connpass.com/event/362921/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2025/08/22 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第55回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>第55回は株式会社IVRy Moriya様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>LLM APIをプロダクトに組み込むためのLLM Ops</h2> <p>IVRyでは、対話型AIサービスをプロダクトとして提供しています。LLMを実プロダクトに組み込む中で見えてきた課題と、それらにどう対処してきたのか？という知見を共有します。</p> <h3>株式会社IVRy Hiroyuki Moriya 様</h3> <p>株式会社IVRy AI engineer / SRE AI音声対話サービスの開発に携わっています。AI・インフラ関連のトピックに関心があります。</p> <ul> <li>X: <a href="proxy.php?url=https://x.com/Yamori_ds" rel="nofollow">https://x.com/Yamori_ds</a></li> <li>会社HP: <a href="proxy.php?url=https://ivry.jp/company/" rel="nofollow">https://ivry.jp/company/</a></li> </ul> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th align="left">時間</th> <th align="left">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">19:00 ~ 19:10</td> <td align="left">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td align="left">19:10 ~ 19:35</td> <td align="left">LLM APIをプロダクトに組み込むためのLLM Ops</td> <td>Hiroyuki Moriya</td> </tr> <tr> <td align="left">19:35 ~ 19:45</td> <td align="left">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> <tr> <td align="left">19:45 ~ 20:00</td> <td align="left">Ask-the-speaker</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2025-07-08T09:04:40+09:002025-07-28T10:08:03+09:00https://mlops.connpass.com/event/361906/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2025/07/30 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第54回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>第54回は株式会社メルカリ na0様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>メルカリのデータ分析 AI エージェントにおける AgentOps</h2> <p>メルカリではデータ分析 AI エージェント "Socrates" を内製し、3 ヶ月ほど運用を続けてきました。その中で見えてきた AI エージェントの振る舞いに関する様々な課題と、我々がそれらにどう向き合っているかを紹介します。この発表を通じて、LLM 搭載の自律型エージェントを "野放し" にせず、プロダクトとして安定運用・改善していくための知見を共有します。</p> <p>関連記事: <a href="proxy.php?url=https://careers.mercari.com/mercan/articles/53431/" rel="nofollow">構想1ヶ月でローンチ。メルカリの新分析ツール「Socrates」が高速で開発できた理由</a></p> <h3>na0 株式会社メルカリ</h3> <p>2022年にメルカリへ入社。メルカリではデータ整備を主に担当し、現在は AI エージェント Socrates の開発推進を担う。</p> <ul> <li>X: <a href="proxy.php?url=https://x.com/na0fu3y" rel="nofollow">https://x.com/na0fu3y</a></li> </ul> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th align="left">時間</th> <th align="left">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">19:00 ~ 19:10</td> <td align="left">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td align="left">19:10 ~ 19:35</td> <td align="left">メルカリのデータ分析 AI エージェントにおける AgentOps</td> <td>na0</td> </tr> <tr> <td align="left">19:35 ~ 19:45</td> <td align="left">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> <tr> <td align="left">19:45 ~ 20:00</td> <td align="left">Ask-the-speaker</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>

2025-04-18T10:02:17+09:002025-05-27T11:47:07+09:00https://mlops.connpass.com/event/352615/?utm_campaign=series_events&utm_source=feed&utm_medium=atom

開催日時: 2025/05/28 19:00 ～ 20:00<br />開催場所: オンライン<br /><br /><h1>イベント概要</h1> <ul> <li>第52回 MLOps コミュニティイベントです！</li> <li>第52回は株式会社MIXI 谷様、株式会社オープンストリーム 高岡様による発表になります。</li> </ul> <p><strong>MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！</strong></p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://forms.gle/k2v4LdZAijL1yEDb9" rel="nofollow">発表申し込みフォーム</a></li> <li>ハッシュタグ：<a href="proxy.php?url=https://twitter.com/hashtag/mlops%E3%82%B3%E3%83%9F%E3%83%A5%E3%83%8B%E3%83%86%E3%82%A3" rel="nofollow">#mlopsコミュニティ</a></li> </ul> <h1>発表内容</h1> <h2>特徴量を言語を越えて一貫して管理する, 『特徴量ドリブン』な MLOps の実現への試み</h2> <p>MIXI の運営するサービス minimo は、今年リリースから11周年を迎え、より最適な体験のためにAI/機械学習の導入を進めています。 モデルの学習から推論、実サービスへの実装までの一連の流れで、品質を保証し、高速にモデル改善のサイクルを回すためには、特徴量の一貫した管理と、その管理の自動化が重要だと考えています。 これらを実現するために、minimo では特徴量の管理を中心に据えた自動化を導入しました。 今回は、特徴量ドリブンな MLOps を実現するために行なった試みを紹介します。</p> <p>関連記事: <a href="proxy.php?url=https://zenn.dev/mixi/articles/mixi-feature-driven-mlops" rel="nofollow">https://zenn.dev/mixi/articles/mixi-feature-driven-mlops</a></p> <h3>株式会社MIXI 谷 知拓 (Taniii)</h3> <p>株式会社MIXI minimo事業部 システム開発グループ AI推進チーム。最近は、既存サービスへのAI/機械学習の導入を中心に起案から設計・実装まで行なっています。大学では、LLMを用いた汎用推薦システムの研究をしています。個人開発も好きです。</p> <ul> <li>X: <a href="proxy.php?url=https://x.com/taniiicom" rel="nofollow">https://x.com/taniiicom</a></li> <li>企業ページ: <a href="proxy.php?url=https://mixi.co.jp/" rel="nofollow">https://mixi.co.jp/</a></li> <li>採用ページ: <a href="proxy.php?url=https://mixigroup-recruit.mixi.co.jp/jobs/" rel="nofollow">https://mixigroup-recruit.mixi.co.jp/jobs/</a></li> </ul> <h2>MLOps ツール “Knitfab” を作ったワケ</h2> <p>私達は MLOps を支援する基盤となるツール “Knitfab” を開発しています。 この製品は、私達が参画した機械学習モデル開発の経験から、ぜひ欲しい、と思って開発を始めたものです。 今回は、 Knitfab の生まれた経緯と、MLOps における我々のペインポイントとアプローチについてお話します。</p> <h3>高岡 陽太 様</h3> <p>株式会社オープンストリームで、MLOps 基盤ツール Knitfab を開発しています。</p> <ul> <li><a href="proxy.php?url=https://github.com/opst/knitfab" rel="nofollow">Knitfab on Github</a></li> </ul> <h1>会場</h1> <p>オンライン開催 (URLは別途ご案内)</p> <h1>タイムテーブル</h1> <table> <thead> <tr> <th align="left">時間</th> <th align="left">内容</th> <th>スピーカー</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">19:00 ~ 19:10</td> <td align="left">はじめに</td> <td>MLOps勉強会事務局</td> </tr> <tr> <td align="left">19:10 ~ 19:35</td> <td align="left">特徴量を言語を越えて一貫して管理する, 『特徴量ドリブン』な MLOps の実現への試み</td> <td>谷 知拓 (Taniii) 様</td> </tr> <tr> <td align="left">19:35 ~ 19:55</td> <td align="left">MLOps ツール “Knitfab” を作ったワケ</td> <td>高岡 陽太 様</td> </tr> <tr> <td align="left">19:55 ~ 20:10</td> <td align="left">Q&amp;A</td> <td></td> </tr> <tr> <td align="left">20:10 ~</td> <td align="left">Ask-the-speaker</td> <td></td> </tr> </tbody> </table> <h1>配信スポンサー</h1> <p><a href="proxy.php?url=https://dena.ai/" rel="nofollow">株式会社ディー・エヌ・エー様</a> <br> <img alt="株式会社ディー・エヌ・エー様" src="proxy.php?url=https://asset.dena.com/images/jp/company/logo_guide/logo.png"></p>