OffersのAI人材定義、AIプロジェクト進行についての基本

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OffersのAI人材の定義とこれからAI人材（ML、DL含む）が増える中で、Offersが企業のAIプロジェクトとのマッチングを増やすために何が必要なのを明らかにし、企業のプロダクト/プロジェクト側・個人に求められるもの・現在地を言語化していきます。

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誰向けの記事か

• これからAIプロジェクトに関わっていきたい方
• AI人材の定義や採用を行っていきたい方

よくある課題

• AIプロジェクトをどのように進めればいいかわからない
• AIプロジェクトを始める時の予算、採用、人材定義ができない

目的

• これからAI人材（ML、DL含む）が増える中で、Offersが企業のAIプロジェクトとのマッチングを増やすために何が必要なのを明らかにすること
• 企業のプロダクト/プロジェクト側・個人に求められるもの・現在地を言語化するため
• 企業、個人のこれからの採用やキャリアづくりの参考にしていただくため

AI関連の記事の構成

本記事は1本記事になりますが、今後数本に分けてOffersのAI人材・採用に対してのスタンスに関しての記事を公開していきます。

1.AIプロジェクトに必要な職種と理由と役割

AIプロジェクトには様々なものがあり、以下職種の一例です。

2.AIプロジェクトで必要なスキル・職種

AIプロジェクトは、これまでのソフトウェア開発以外に必要な知識や経験とそれを実行する職種ごとの役割があります。以下、一例です。

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3. AI・LLMに関して具体的に何が必要なのか

1 利用しているLLMとその理解

大規模言語モデル（LLM）の選択は、プロジェクトの要件や目的によって異なります。一般的に使用されているLLMには以下のようなものがあります：

テキスト生成LLM

1. GPT-3.5/GPT-4 (OpenAI)
2. LLaMA/Llama 2/Llama 3 (Meta)
3. Claude (Anthropic)
4. Gemini, BERT (Google)

画像生成AI:

1. DALL-E 2/DALL-E 3 (OpenAI)
2. Midjourney
3. Stable Diffusion
4. Imagen (Google)
5. Firefly (Adobe)

マルチモーダルAI:

1. GPT-4 Vision (OpenAI)
2. Gemini (Google)
3. Claude 3 (Anthropic)

音声合成/認識AI:

1. Whisper (OpenAI)
2. WaveNet (Google)
3. VALL-E (Microsoft)

コード生成AI:

1. GitHub Copilot (OpenAI/Microsoft)
2. Amazon CodeWhisperer
3. Replit Ghostwriter

それぞれのモデルには特徴があり、タスクや用途に応じて適切なものを選択することが重要です。

プロジェクトに必要なLLMのコスト策定・メリットデメリットの整理・選択ができることはこれからプロダクト開発や、業務効率化などのプロジェクトを実行する上で必須の知識と経験になります。

2 LLMでできることの理解

LLMは非常に多様な用途に活用できます：

1. テキスト生成：記事、レポート、ストーリーの作成
2. 言語翻訳：多言語間の高精度な翻訳
3. 質問応答：ユーザーの質問に対する適切な回答の生成
4. 感情分析：テキストの感情やトーンの分析
5. 要約：長文テキストの簡潔な要約作成
6. コード生成：プログラミングコードの自動生成や補完

3 AIワークフローの作成

AIワークフローの作成は、効率的なAIシステムの構築に不可欠です。

プロダクト開発をいきなり始める前に、ワークフローなどを作成してみてPoC（「Proof of Concept」「概念実証」）を行うハードルも下がり、PMやbizdevの担当者に求められる役割も変わってきています。

参考：https://dify.ai/jp

簡易的な流れをご紹介します。

1 データ収集と前処理- 高品質なデータセットの準備

difyなどのワークフロー作成ができるサービスでは1を複数のLLMなどを利用して作成、用意することができ、またスプレッドシートなどからデータをインプットすることができるのでワークフローを作りやすくなりました。

2 モデルの選択と微調整- タスクに適したLLMの選択とファインチューニング

difyでは、LLMやModelを簡単に切り替えることが可能で、出力される結果のチューニングを開発人材がいなくても検証可能になりました。

これにより、開発にかかるリソースやコストも圧縮し、ビジネス要件をビジネス職の人材でまずは検証を行うということも可能です。

予算が限られている場合などは、できるだけビジネス職種の人材でテストをして開発に乗せることをお勧めします。

3 推論パイプラインの構築 - 効率的なモデル推論プロセスの設計

データ処理の自動化

• 入力データの前処理や出力データの後処理をフロー内に組み込み、データ処理を自動化します。
• APIやデータベースとの連携も視覚的に設定できるため、データの流れを最適化できます。

テストと最適化

• difyの対話型テスト環境を使用して、構築したパイプラインの動作をリアルタイムで確認し、迅速に調整を行います。

4 後処理とフィルタリング - 生成結果の精緻化と品質管理

品質管理は、ビジネス側で下処理をdifyなどでテストしておき、開発にのせる際には、出力結果をスコアリングなどして管理することになります。

5 モニタリングと評価 - システムのパフォーマンス監視と継続的な改善

モニタリングと評価は、AIシステムの品質と性能を維持・向上させるために不可欠なプロセスです。以下のような手法を活用することで、より効果的な評価と改善が可能になります

1. LLMワークベンチ上のモデル評価機能の活用
   • Claude等のAIプラットフォームが提供する評価ツールを利用し、モデルの性能を継続的に監視します。
   • これらのツールは、精度、レスポンス時間、一貫性などの指標を自動的に計測し、パフォーマンスの変化を可視化します。
     
2. クラウドプロバイダーの評価サービスの利用
   • AWS Bedrockなどが提供するモデル評価機能を活用し、カスタムデータセットに基づいた評価を行います。
   • これにより、特定のユースケースや業界特有の要件に対するモデルのパフォーマンスを正確に把握できます。
     
3. オープンソース評価ライブラリの導入
   • LangChainなどのオープンソース評価ライブラリを使用し、多面的な評価を実施します。
   • これらのライブラリは、様々な評価指標やベンチマークを提供し、モデルの強みと弱みを詳細に分析できます。

これらの手法を組み合わせることで、AIシステムの性能を多角的に評価し、継続的な改善サイクルを確立することができます。定期的な評価結果の分析と、それに基づく調整や最適化により、システムの品質と効率性を常に高いレベルに維持することが可能になります。

4 プロンプト設計

効果的なプロンプト設計は、LLMの性能を最大限に引き出すために重要です：

1. 明確で具体的な指示：タスクの詳細な説明と期待される出力形式の指定
2. コンテキストの提供：関連する背景情報や制約条件の明示
3. 例示：期待される回答のサンプルを含める
4. 段階的なアプローチ：複雑なタスクを小さなステップに分解
5. プロンプトのテストと反復：異なるプロンプトバージョンの評価と最適化

5 API利用した開発

LLM APIを活用した開発には以下のような側面があります。

1. API統合
   1. 選択したLLMのAPIをアプリケーションに統合
      
2. リクエスト管理
   1. 適切なパラメータ設定とレート制限の遵守
      
3. エラーハンドリング
   1. APIエラーの適切な処理と再試行ロジックの実装
   2. Rate Limitの管理が非常に重要 (消費トークン数とリクエスト数)
      
4. セキュリティ考慮
   1. APIキーの安全な管理とユーザーデータの保護
      
5. スケーラビリティ
   1. 高負荷に対応できるシステム設計
      
6. コスト最適化
   1. APIコールの効率化とリソース使用の最適化
   2. サービスの利用頻度、出力結果の品質を考慮してモデルを選択するなどし、コストを考慮しながらプロダクト・サービスのユーザー体験を維持する判断を継続的に行っていくことが必要です。

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4.AI・LLMを利用したプロダクトリリースまでのフロー

5.AI人材で登録・AI人材の採用をするならOffers

OffersではAI・LLMに関連する求人・登録者が増えてきております。

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