公開用のLangCore会社紹介資料
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March 05, 24
スライド概要
LangCore社紹介資料
Generative Ai Study Group Master
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2024.2
01 02 03 04 APPENDIX
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会社名 株式会社LangCore 本社所在地 〒135-0061 東京都江東区豊洲3-4-2-N2214 代表氏名 北原麦郎 / 高木陽介 事業内容 LangCoreの開発・運営, システム受託開発, 事業開発コンサ ルティング 従業員数 20名(業務委託含む)
DX "AIX" LangCore LangCore AI AI ×
北原 麦郎 Co-CEO/ CTO 2019 DX 2020 2 LangCore 高木 陽介 Co-CEO/ COO RF M&A LangCore 2022 GEOMETRON HRBrain EverLive 2022 5 2023
三浦 莉 エンジニア 1 15 PV CEO LangCore 大山 裕介 BizDev 2017 2021 AR/VR LangCore AR/VR
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AI SaaS
弊社にまるっとお任せいただく開発パッケージ(請負契約)と、貴社チーム内にジ ョインしてアジャイル的に開発を⾏う(準委任契約)パターンの2つの形態をご⽤ 意しております。 提案①:プロトタイプ開発(⼀任型) 提案②:⽣成AIチーム構築(共創型)
(1) - 実施内容: 検証・アーキテクチャ選定・開発までを準委任契約にてお任せいただきました ①ChatGPTによる求⼈データの整形 ②Octoparseを活⽤した求⼈データスクレイピング ③⾃然⾔語による求⼈レコメンド ④LINEBotの構築
(3) - Kaya Group 実施内容:レストランでの注⽂タブレットのボイスボ ット化を⾏う開発をフルスクラッチで実施 ①スピーディなレスポンスを返すボイスボット ②会話での注⽂機能 ③会話履歴からおすすめを⾏うレコメンドエンジン ④多⾔語対応(⾳声含む) ⑤注⽂、おすすめ、Q&A回答等の複数のタスクを⾏ うエージェントの実装 ⑥会話の分析機能 ⑦ハルシネーション対策 ⑧フィードバックを踏まえた⾃動学習機能 ⑨管理画⾯ 注文画面(会話で操作可能)
:AI AI AI web
: GPTs (toC ) AI (toB )
LoRA AI
(10 1. (20 / ) / ) (30 1 1. ( 1. MTG ) 2. 2. (GPTs 3. GPTs ) AI :4 : 15 : 25 / )
AI SaaS + SI AI AI AI
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AI LangCore 最短数日で価値検証可能 PoC AI GPTs,LangCore SaaS 1 PoC
提案①:プロトタイプ開発(⼀任型)
期間: 1~2週間 実施内容: 目的と目標の明確化 性能指標策定 検証方法計画 期間: 2-3日 期間: 2-4週間 実施内容: 実施内容: 簡易システム構築 KPI測定 検証用ダッシュボード作成 精度改善 期間: 1-4ヶ月 実施内容: 追加開発 実システム連携 製品化
業界 利⽤者 概要 カテゴリ メーカー CS 顧客からの問い合わせについて、過去のQ&Aを参照して回答⽣成 RAG メーカー 現場/⽣産管理 ExcelやWordファイルのテキスト情報から必要情報を抽出しデータベース化 情報抽出 HR アナリスト ⾃由記述で書かれた求⼈データの分析 情報抽出/分類 飲⾷ C向け 曖昧な⼊⼒を許容したチャット形式のレストラン検索 情報検索 エンタメ C向け Youtubeの配信データを元にしたAIアバター/会話からユーザニーズの掘り出し RAG ヘルスケア 窓⼝ 治療内容から請求書を⾃動作成 情報抽出/分類 役所 事務 フォーマットの決まっている資料作成の⾃動化 テキスト変換 教育 C向け ノートの写真をアップロードするとテスト問題を⽣成 テキスト変換 役所 窓⼝ 問い合わせ内容から検索ワードを⽣成し、Google検索の結果を表⽰する 外部検索 全業界 社員 社内⽂章のチャット検索 情報検索 全業界 社員 ファイルやWebサイトの要約、分類化 要約・分類
提案②:⽣成AIチーム構築(共創型)
AI 期間: 3日 実施内容: 活用事例の共有 実践 AI 期間: 2週間 期間: 2-4週間 実施内容: 実施内容: 具体的な課題をもとにPoC KPI測定 の設計と開発をサポート 精度改善 成功事例の創出 期間: 1-4ヶ月 実施内容: 製品化や実システム連携時 におけるサポート
ChatGPT API ChatGPT API ダッシュ ボード 独自 データ コスト 分析 セキュリ ティ担保 回数制限 ログ分析 SaaS LangCore
(1/4) Embeddings GPT API
(2/4) API API
(3/4) API GPT API
(4/4)
ChatGPT AI AI
AI Github Codespaces LangCore
ChatGPT API ⾮構造データの活⽤ 独⾃データ 作業⾃動化 ⾃由記述な求⼈データ 年収 スキル 資格 400 Excel 700 基本情報 構造データ化で より⾼度なデータ分析が可能に ⼈間にしかできないと思われていた 「柔軟な対応」を⾃動化 独自データ × ChatGPT ⽬的を⼊⼒するとAIがプランニング 必要に応じてツールを使う ⽬的が達成するまでアクションし続ける
ChatGPT API システム構築 APIコスト 独⾃データ活⽤をするためベクトルDBや検索のためのインフラが必要 使⽤量の⾒通しがつかない、乱⽤される恐れがある モニタリング 利⽤ログを確認するためのデータベースと表⽰画⾯が必要 セキュリティ /可⽤性 ChatGPTAPIの制限やセキュリティを意識した開発が必要
数ヶ月かけてようやく効果検証ができる ChatGPT
Streamlit
GPT prompt
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