今回のエピソードは「R&Dが主導するプロダクトマネジメントの進め方」の第一回になります。

Sansan株式会社 技術本部 研究開発部 において、データを活用した新規プロダクト開発を手掛ける猿田さんをお迎えして、R&D主導のプロダクトマネジメントについて深掘りしていきます。

掘り下げていきます。

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今回のエピソードは「課題解決の選択肢として機械学習を選択できるということ」の第二回になります。

ML Enablement Workshopというドキュメントをもとに「課題解決の選択肢として機械学習を選択できる」ということの意味について深掘りしていきます。

これまでのソフトウェアの開発プロセスと機械学習の開発プロセスがどのように異なるのか？

それぞれの開発プロセスにどのような役割が存在するのか？

掘り下げていきます。

ML Enablement Workshop : https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop

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今回のエピソードは「課題解決の選択肢として機械学習を選択できるということ」の第一回になります。

ML Enablement Workshopというドキュメントをもとに「課題解決の選択肢として機械学習を選択できる」ということの意味について深掘りしていきます。

ワークショップはどのような目的・構成になっているのか？

ワークショップがどのように優れているのか？

掘り下げていきます。

ML Enablement Workshop : https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop

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本日のエピソードは「TuringはいかにしてTeslaを追い抜くのか？」の第２回です。

完全自動運転 電気自動車の製造と開発を手掛けるTuring株式会社の代表取締役CEO、山本一成さんをお迎えして、自動運転の未来、そして、山本一成さんが見据える未来について深掘りしていきます。

自動運転レベルとはなにか？

完全自動運転を実現するために何が必要なのか？

その過程においてニューラルネットワークがどのような役割を果たすのか？

掘り下げていきます。

Turing株式会社の代表取締役CEO：山本一成さん：⁠https://twitter.com/issei_y⁠

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本日のエピソードは「TuringはいかにしてTeslaを追い抜くのか？」の第一回です。

完全自動運転 電気自動車の製造と開発を手掛けるTuring株式会社の代表取締役CEO、山本一成さんをお迎えして、自動運転の未来、そして、山本一成さんが見据える未来について深掘りしていきます。

完全自動運転の実現に向けてどのような開発ロードマップを考えて、そこにはどのような困難が待ち受けているのか？

電気自動車（EV）市場においてどのようなビジネスモデルやポジショニングを考えているのか？

掘り下げていきます。

・山本一成さんについて

・Turingの事業内容

・Turingのビジネスモデルについて

・テスラの成長計画と競争力

・後発メーカーの戦略

・ソフトウェアとハードウェアの生産方法の違い

・車作りの本質（コピーを安定して作る）

・EV市場における参入タイミングと独自性

・製造業におけるソフトウェアの利用

Turing株式会社の代表取締役CEO：山本一成さん：https://twitter.com/issei_y

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本日のエピソードでは大規模言語モデルを活用した対話型のレコメンドについて深掘りします。「Leveraging Large Language Models in Conversational Recommender Systems」という論文をもとに対話型のレコメンドが「ユーザ体験にどんな体験を届けるのか？」「どのような可能性を秘めているのか？」「どのようなアーキテクチャになるのか？」を掘り下げていきます。

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本日のエピソードでは大規模言語モデルを活用した対話型のレコメンドについて深掘りします。「Leveraging Large Language Models in Conversational Recommender Systems（ https://arxiv.org/abs/2305.07961 ）」という論文をもとに対話型のレコメンドが「ユーザ体験にどんな体験を届けるのか？」「どのような可能性を秘めているのか？」「どのようなアーキテクチャになるのか？」を掘り下げていきます。

00:01 第1回感想

02:06 対話型のレコメンドのユースケース

03:02 レコメンドと対話の関係

04:28 ふるさと納税のレコメンド

05:11 服や家電のレコメンド

06:12 社内のナレッジ検索やワークフロー申請を対話型に

08:31 ConversationalRecommendSystemの論文紹介

09:17 対話型レコメンドの論文評価

11:32 Conversational Recommend Systemの要素

14:05 アイテムレコメンドと外部データの連携

14:52 グラウンディングについて

15:36 LLMを使った会話の特化と困難さ

16:53 ユーザープロファイルの保存と活用

21:17 LLMの必要性について

23:52 LLMのシステム設計とユーザープロファイルに関する考慮

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2023年2月、Spotifyは新しい音楽体験を提供するAI DJをリリースしました。

「AI DJはユーザにどんな音楽体験を届けるのか？」「AI DJにはどのようなテクノロジーが使われているのか？」「AI DJはSpotifyにどんな可能性をもたらすのか？」を掘り下げていきます。

このエピソードでは「SpotifyのAI DJとは何か？」について深掘りします。Noteを見ながら聴くとより一層楽しめます。

◎今回のエピソードに関連したNote

SpotifyのAI DJとは何か？ - https://note.com/tokecom_radio/n/nd2f2dbe54c27

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