皆さんこんにちは。データ部MLProductDevチームでML開発に取り組んでいます、森といいます。先日、Google社が開催する国内最大級のクラウドカンファレンス「Google Cloud Next Tokyo '24」にて、部長の土居と２名で登壇させて頂きました。発表タイトルは「建築・建設業界の DX 化を加速させる ANDPAD のAI / LLM 活用事例」です。今回は、その登壇レポートと、カンファレンスを通して得た学びについてお話しします。

「Google Cloud Next」への道のり

数ヶ月前にプロポーザルが受理された時、正直なところ「まさか自分たちが…」と驚きを隠せませんでした。 Google Cloud のような巨大なプラットフォームのカンファレンスで何を話せばいいのか、しかも、大手企業の先進事例が目を引く中で建設DXに興味を持ってもらうにはどうすればよいのか。当初は漠然とした不安がありましたが、すぐに「これはチャンスだ」と気持ちを切り替え、長期戦のスケジュールを立てました。

まず、発表ネタのブラッシュアップ。これは、自分の専門分野である機械学習と、アンドパッドのサービスをどのように結びつけるか、という点に焦点を当てました。次に、プレゼン資料の作成。何度も試行錯誤を重ね、視覚的に分かりやすく、かつ聴衆の心に響く内容を目指しました。そして、本番さながらの練習。社内でのプレゼン練習はもちろん、Google Cloud の弊社担当の方々に発表練習を聞いていただきフィードバックを頂くことを通じて、内容をブラッシュアップできました。

100人超の熱気に包まれた会場

迎えた当日。事前登録で既に満員となっているのを確認していましたが、会場には100名以上の参加者が集まっていました。登壇前は緊張で心臓がバクバクしていましたが、練習で培った自信と、会場の熱気に包まれたことで、落ち着いて発表に臨むことができました。

発表では、アンドパッドが提供するサービスにおける機械学習の活用事例、そしてその技術が社会にどのようなインパクトを与えるのか、という点について熱く語りました。ただ、緊張のせいか、練習よりも多くしゃべってしまい、最後は少し端折って時間内で収めるに。反省点としては、時間配分をもう少し意識すべきだったと感じています。

私が担当したパートでは以下のような内容を発表しました。

黒板 AI の進化の過程
- 工事の進捗記録と ANDPAD 黒板
- 豆図 AI キャプチャー
- 豆図 AI キャプチャーシステム構成
- 豆図 AI キャプチャーの新たなニーズ
- 黒板AI作成 v1
黒板 AI 作成 v1 の課題
- OCR 手法の選定
- few-shot learning
- 領域設定
- その他の試行錯誤
- 定量評価
- 定性評価
- マルチモーダルなプロンプトエンジニアリング
- 検討の整理と今後の課題
まとめ

会場からの熱烈な反応

発表後には、AskTheSpeakerの時間も設けられました。そこには、技術者の方だけでなく、 ANDPAD黒板を使用されているお客様が遠方から来てくださったことが本当に嬉しかったです。その方は、私の講演内容のサービスをまさに活用されているそうで、具体的な事例を交えながら質問をしてくださいました。「このサービスを使って、こんな風に業務効率が上がったんです」そう熱心に語ってくださった姿を見て、改めてアンドパッドのサービスが、社会に貢献できていることを実感しました。この瞬間、自分たちの技術が、実際に誰かの役に立っていることを目の当たりにし、大きな喜びを感じました。

登壇情報

カンファレンスの公式サイトの登壇情報はこちらです。今後、登壇に関する情報が公開されたら追記していく予定です。

「建築・建設業界の DX 化を加速させるアンドパッドの AI / LLM 活用事例」

cloudonair.withgoogle.com

動画アーカイブとセッションスライド

cloudonair.withgoogle.com *1

まとめ

今回の「Google Cloud Next Tokyo '24」での登壇は、私たちにとって大きな経験となりました。これまで培ってきた技術をより多くの人に知ってもらう機会を得ただけでなく、様々な企業や個人の意見に触れることで普段とは違ったフィードバックを頂くこともできました。この経験を糧に、さらにユーザーに貢献できるプロダクトを開発していきます。

アンドパッドでは一緒に働く仲間を大募集しています

アンドパッドでは、「幸せを築く人を、幸せに。」というミッションの実現のため、一緒に働く仲間を大募集しています。アンドパッドにおけるデータ活用の可能性は無限大で、AI・MLOps・データサイエンス・データアナリティクス・データエンジニアリング、どの切り口においても取り組むべき事柄がたくさんあります。様々な技術的課題にチームで挑戦することを通じて成長を遂げることができます。まずはカジュアル面談からでもご応募いただければより詳しい情報をお伝えできますので、是非ご応募ください。

機械学習エンジニア | 株式会社アンドパッド

機械学習エンジニア（自然言語処理） | 株式会社アンドパッド

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