生成AIアプリのライフサイクル：開発から性能評価、ユーザ体験向上を実践するアプローチとは 〜Langfuseで今すぐ始められるベストプラクティス〜
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生成AIアプリをサービス利用ではなく自社開発するケースの増加
近年、企業が生成AIの導入を進める中で、ChatGPTやCopilotに代表されるサービスの利用にとどまらず、自社で業務効率化や顧客向けサービスの向上につながる生成AIアプリを構築するケースが増加しています。自社による開発では、データの管理やセキュリティの強化、業務要件に合わせた最適化が可能になります。しかし一方で、単に導入するだけでは想定した業務の効率化やお客様の満足度向上につなげることは難しい側面があります。
正確な評価と継続的改善が生成AIの性能向上に不可欠
生成AIを自社開発した場合、その性能を正確に評価し、課題点を特定することが非常に重要です。しかし、生成AIでは、評価基準が不明確だったり、結果が予測通りにいかない場合が多くあります。このブラックボックス問題に対処するためには、単に結果を出すだけではなく、継続的なトレースとモニタリングを通じて、生成AIの挙動を細かく把握することが求められます。さらに、ユーザーからのフィードバックや事業に詳しい担当者による改善プロセスが不可欠となり、その取り組みがないとユーザー体験が向上しないだけでなく、生成AIの効果も最大化できません。
生成AIの改善手法と評価プロセスを実践的に解説
このセミナーでは、生成AIアプリを自社独自で開発・運用する際に重要な、正確な性能評価方法と継続的な改善手法について、Langfuseを用いた実践的なアプローチを解説します。具体的には、ブラックボックス問題を解消するためのトレースやモニタリング、そしてユーザー評価の分析方法を取り上げ、どのようにそれらを効果的に実装していくかを実例を交えてご紹介します。これらの手法を理解し、実際に取り入れることで、生成AIアプリのライフサイクルとして性能向上とユーザー体験の向上を持続的に実現できるようになります。
プログラム
09:45～10:00 受付
10:00～10:05 オープニング（マジセミ）
10:05～10:45 生成AIアプリのライフサイクル：開発から性能評価、ユーザ体験向上を実践するアプローチとは 〜Langfuseで今すぐ始められるベストプラクティス〜
10:45～11:00 質疑応答
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協力
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