白金鉱業.FM

By 白金鉱業

データサイエンスやAI界隈の話題を中心に、BrainPad社のデータサイエンティスト有志メンバーがアツいと感じていることを自由に話すポッドキャスト番組です。... more

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白金鉱業.FM episodes:

August 17, 202589. 執筆者でトーク！先輩データサイエンティストからの指南書ってどんな本？
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show notes
2025年8月28日発売！先輩データサイエンティストからの指南書技術評論社

目次
第1章　実務で生き抜くためのエンジニアリングスキル

第2章　環境構築

第3章　コードの品質管理

第4章　データの品質確認

第5章　機械学習モデルの実験管理

第6章　プロトタイプ開発

執筆者
浅野純季（あさのじゅんき）：株式会社ブレインパッドリードデータサイエンティスト

木村真也（きむらまさや）：株式会社ブレインパッドデータサイエンティスト

田中冬馬（たなかとうま）：株式会社ブレインパッドデータサイエンティスト

武藤克大（むとうかつひろ）：株式会社Citadel AI ソリューションエンジニア兼ソフトウェアエンジニア（元ブレインパッド機械学習エンジニア）

栁泉穂（やなぎみずほ）：株式会社タイミーデータサイエンティスト（元ブレインパッドデータサイエンティスト）

収録場所：東中野「雑談」
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21min
May 28, 202588. 新会社BrainPad AAA（エーキューブ）とAIエージェントについて
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show notes
ブレインパッドからAIエージェントに特化した会社「株式会社BrainPad AAA(エーキューブ)」を設立
社内の少数精鋭メンバーで構成され、辻さんが代表取締役に就任

ブレインパッド、AIエージェント事業に特化した「株式会社BrainPad AAA」を設立、自律型AIエージェントサービスを開発・提供

なぜ子会社に？
プロフェッショナルサービス主体の既存事業モデルでは生成AI市場の成長に追いつけない

意思決定のスピードと柔軟性を重視し、タスクフォースではなく子会社化を選択

AAAの事業
フェアリーデバイス社と共同で、マルチモーダルAIエージェントの開発に着手

ブレインパッド、Fairy Devices、BrainPad AAAがマルチモーダルAI分野において業務提携

「人的資本経営」の現場への適用も視野に

ほかにも自律型AIエージェントの適用課題やCursorを使った感想などを語っています！

そして、PdM、シニアセールスを絶賛募集中です！
AIエージェントサービスのPdM(CPO候補)

AIエージェントサービスのシニアセールス（責任者候補）
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31min
November 17, 202487.スタートアップ代表お二人とスポーツアナリティクスについてトーク！（外部ゲスト @k_shoppi、@nagano_meme）
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木下倖一
株式会社SPORTLIGHT 代表

スポーツアナリストの普及・育成を通じ、スポーツの社会的価値向上を目指す

長野遼太
SportMeme株式会社代表

最先端技術で選手の真のパフォーマンスと経済価値を明らかにする

note

長野さんが出演されているYoutube:【スポーツ×データ分析】チームの選手獲得にデータを用いて効率化を図る。アナログなスポーツの世界に新たな風をもたらす、SportMemeが開発する評価システムとは？
実際に提供しているSaasのダッシュボードが見れて面白いです

スポーツアナリスト
映像解析や試合の予習・復習に基づくデータ準備を担当。練習や試合映像の編集を行い、選手やコーチへのフィードバックに活用

Hudl Sportscodeでチームやコーチのニーズに基づく映像編集や分析業務を実施

選手評価
主に得点やタックル数といった簡易なカウントデータ(通称stats)に依存しているが、選手の真の貢献度を測るには限界がある。空間作りや相性の良さなどの潜在的評価を定量化していくことが求められる

ドイツ代表、ビッグデータが「12人目」の選手に SciencePortal China

リバプールFCが、選手のスペース創出力をデータで評価して成功した事例を紹介。データの力で、従来の感覚的な判断を補完する重要性が浮き彫りになった

SportMeme社のSaasサービス
得失点期待値に基づき選手の貢献度を定量化するSaaSサービスを提供。特にマネジメント層が意思決定で活用できるよう、ダッシュボードやレポートで支援する

選手評価を科学的に行い、経営や編成に役立つツールの方向性を示す

選手評価に関する研究(SportMeme社ホームページより)

2020年、人口知能学会優秀賞の論文：アイスホッケー動画を用いた戦略分析フレームワークの提案

スポーツアナリティクスの考え方は、営業チームのパフォーマンス評価や小売業の品揃え改善など、ビジネスにも応用可能
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43min
September 09, 202486.実務における効果検証
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学生時代に因果推論を使った研究に取り組む：仁さんは経済学、泉さんは心理学の分野

アカデミックな知識と実務とのギャップ

SHAPで因果関係を説明できる？

手法の選定基準

CausalImpactは実装によって中身に重大な差異がある - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

介入タイミングが複数あるときの差分の差分法：Staggered DiDの紹介

Staggered DiDのPythonライブラリ
differences

pyfixest

効果検証の難しさ：精度の高さを確認できない?

機械学習で因果推論 Meta-LearnerとEconML

機械学習で因果推論 Double Machine Learning

白金鉱業 Meetup Vol.15@六本木（効果検証） connpass
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17min
August 04, 202485.受託分析の歯痒さと限界、やっていて良かったこと
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アサノ、辻さん、データサイエンティスト&コンサルユニットの副統括である田村さんの3人で話しました。

採用面接でもよく聞かれる「受託分析のやりがいと大変なところは？」の回答にもなっています。面接では話きれないこともたくさん語っていますのでぜひ聞いてください！

参考：過去の田村さん出演回
59. 分析PM Three Essentials WITH Jun Tamura
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28min
July 01, 202484.2024年の人工知能学会とICLR (LLM、拡散モデル、世界モデル)
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人工知能学会(JSAI)(ジェーサイ):第38回となる今年は浜松で開催、5/28～5/31の4日間

tomaさんの発表:大規模言語モデルの論理構造の把握能力と予測モデルの生成

ICLR:ヨシュアペンジオとヤンルカンさんによって提案により2013年に設立したディープラーニングのカンファレンス。今年はオーストリア(ウィーン)開催、5/7〜5/11の5日間、79カ国から6,533人が参加

Protein Discovery with Discrete Walk-Jump Sampling:タンパク質合成に拡散モデルが使われている

Multi-Source Diffusion Models for Simultaneous Music Generation and Separation:拡散モデルによる楽曲生成と音源分離、音声のノイズを取り除くような手法

Never Train from Scratch: Fair Comparison of Long-Sequence Models Requires Data-Driven Priors:状態空間モデルなどが長いシーケンスにおいてTransformerを劇的に上回る結果が報告されているが、大幅に過大評価されており適切にTransformerモデルを学習するとS4(状態空間モデルの一つ)に匹敵することを示した

Mastering Memory Tasks with World Models:強化学習が使われることが多い世界モデルの設計に状態空間モデルを利用している
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28min
April 07, 202483.言語処理学会第30回(NLP2024)について「大規模言語モデルによる予測モデルの生成」と「逆学習による言語モデルの解析」
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言語処理学会、今年で30回目でスローガンは「30年のプロンプトから未来を創造する」

冬馬さんの発表：Inductive-bias Learning：大規模言語モデルによる予測モデルの生成

最優秀賞の研究:逆学習による言語モデルの解析
ある評価データセットにおけるモデルの性能に対し、学習データセットが与える影響を推定

Chain of ThoughtsなどのLLMの能力を引き出す学習データの解明につながる

JGLUEの論文、招待公演

Preferred Networksさんのプロンプトエンジニアリングの自動化、自動プロンプト最適化のソフトウェア設計

オフラインイベント、2024/4/25(木) 19:30〜21:30 白金鉱業 Meetup Vol.14@六本木（実務におけるLLM、あるある課題共感し合おう！）
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22min
March 24, 202482.MLOpsの役割とチーム内コミュニケーション
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show notes
-　平木さん：ブレインパッドのアナリティクスエンジニア、MLOps含めシステム周りの業務を幅広く担当
- 【連載】エンジニアに聞く、AIシステム開発プロジェクトの魅力とは～データ活用の社会実装と業務に繋げるアナリティクスアプリケーション開発～
今回はMLOpsとは何かから始まり、DevOpsとの関連、機械学習プロジェクトにおけるMLOpsエンジニアとMLエンジニア間のコミュニケーション、MLOpsの実践における具体的な課題と解決策、MLエンジニアとの協力の重要性について話しました。

DevOpsについての参考記事：DevOpsとは？概要やアジャイル開発との違い、メリットなどを解説します

MLOpsについての参考記事
ゆるふわMLOps入門 - Re:ゼロから始めるML生活

3大クラウド各社の MLOps 成熟度モデルの比較 #AdventCalendar2022 - Qiita

MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン Google Cloud
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23min
February 16, 202481.【公開収録】受託分析から事業会社に転職してどうですか？（特別ゲスト：にのぴら、dhirooka、おおたまん）
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show notes
会場：東中野雑談

ゲスト
にのぴら：LINEヤフー（ep.26, ep.55:ユーザー属性推定）

dhirooka：CADDi DRAWER SRE (ep.35, ep.60)

おおたまん：Ubie ML Engineer (ep.6, ep.43)

公開収録の詳細

振り返りブログ: 「白金鉱業.FM」初の公開収録をしました！

にのぴらさんのpodcast：溶け込むラジオ - TOKECOM RADIO

LINEヤフー

CADDi

Ubie

Casual Optimization
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35min
February 04, 202480.最近のLLMの動向、マルチモーダルモデルの仕組みとLLMの評価方法を解説
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目次
00:31〜：最近のLLMの動向

07:36〜：マルチモーダルモデル

17:20〜：LLMの評価方法
show notes
最近のLLMの動向（最後に辻さん、金さんが参加した収録は23年8月。そのあと世の中には何があったか？）
2023.08 OpenAI社「GPT-3.5のファインチューニングサービス」を提供開始

2023.09 OpenAI社「GPT-4V」の導入を発表

2023.09 Open Interpreter(ローカル環境で動作するCode Interpreter)が話題に

2023.10 ChatDevを含むAgentを用いた産業への応用の試み

2023.11 OpenAI社 DevDayの開催。ChatGPTの一年振り返りと色んな情報が公開された（GPTs, GPTstoreの情報もここで公開）

2023.12 Google社「Gemini」を発表

2023.12 Google社「VideoPoet(A large language model for zero-shot video generation)」発表

2024.01 Google社「LUMIERE(A Space-Time Diffusion Model for Video Generation)」発表

金さんの解説論文：Generating Images with Multimodal Language Models
関連モデル
ImageBindモデル by Meta

CLIP: Connecting text and imagesモデル by OpenAI

辻さんの解説論文：Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey
Lost in the Middle解説回：73.言語モデルは中間部分を見ていない？「Lost in the Middle」とテキストデータのaugmentation？「GReaT」の話

Chain Forge:プロンプトの仮説検証プロセスを高速化するプラットフォーム

関連論文：TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models
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38min

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