概要

生成AI・LLMの登場により、プロダクト開発のあり方は大きく変わりました。しかし、AIエージェントを実際にプロダクトに組み込み、価値あるものとして機能させる過程には、従来のML/DS開発と通ずる多くの「泥臭い」課題が存在します。

本イベントでは、LayerXとコミューンのML/DSバックグラウンドを持つエンジニア・PdMが登壇し、「ML/DSの知見があるからこそ見える、AIエージェント開発の面白さと難しさ」をテーマに語ります。

確率的な挙動をするAIをどう手懐け、体験に落とし込むか。精度の評価や改善ループをどう回しているか。表向きの華やかなプロダクトの裏側にある、エンジニアリングとプロダクトマネジメントの生々しい実践知を共有します。

日時・場所

• 日時：2026年1月27日（木）19:00〜21:30
• 開催場所：株式会社LayerX 東銀座オフィス 5Fセミナールーム および オンライン

こういう方におすすめ！

• プロダクトにAIエージェントを組み込んでいる、または検討中のML/DSエンジニア
• AIプロダクトのプロダクトマネジメントに携わっている、またはこれから携わる予定のPdM
• PoCから本番環境への移行で課題を感じているシニアエンジニア・PdM
• ML/DSバックグラウンドを活かしたAI実装の実践例に興味がある方

タイムテーブル

登壇者

松村 優也 @yu__ya4

株式会社LayerX バクラク事業部 AI・機械学習部 部長

京都大学大学院にて情報検索・情報推薦の研究に従事した後、2018年に新卒でウォンテッドリー株式会社に入社。 推薦チームの立ち上げに携わった後、同チームのリーダーおよびWantedly Visitのプロダクトマネージャー、開発組織のエンジニアリングマネージャーを兼任。 その後、機械学習領域の技術顧問に就任。2022年9月より現職。 その他の活動として、大学の非常勤講師、オライリー・ジャパン『推薦システム実践入門』を共著で執筆など。

発表テーマ: MLエンジニアの経験を活かした、ユーザーサクセスを実現するAIエージェントプロダクトの体験設計

AIエージェントを組み込んだプロダクトが普及する中、真に求められるのは「作って終わり」ではなく、ユーザーの課題を解決し続ける「ユーザーサクセス」の実現です。本セッションでは、サクセスの鍵となる「エージェントを成長させるフィードバック設計」と「挙動の信頼性を担保するテスト機能」の2軸に注目し、MLエンジニアとしての知見をいかにプロダクト体験の設計に落とし込み、エージェントの進化と制御を両立させるか、具体事例を交えて紹介します。

島越 直人 @nt_4o54

株式会社LayerX バクラク事業部 AI・機械学習部 Tech Lead

株式会社LayerX バクラク事業部 AI・機械学習部 テックリード。京都大学大学院にて睡眠医療への機械学習応用研究に従事した後、2019年にDeNAに新卒入社。DeNAでは、タクシーアプリの機械学習システムの開発やライブストリーミングサービス、オークションサービスの推薦基盤の開発に携わる。LayerXには2023年4月に入社し、AI-OCRなどの機械学習機能開発全般を担当。Kaggle Grandmaster。

発表テーマ: AI Agentの精度改善に見るML開発との共通点

LLMの登場により、機械学習エンジニアの仕事は「賢いモデルを作る」ことから「モデルを賢く使う」ことに変化しつつあります。両者は一見全く違うスキルが必要になるように見えますが、実は従来の機械学習エンジニアとしての経験や勘所が活きる場面がたくさんあります。本発表では、発表者のAgent開発の実体験に基づき、従来の経験が武器になる領域と、逆に考え方やスキルの拡張が必要となる領域についてAI Agentの精度改善プロセスを元にお話しします。

深澤 祐援 @fukkaa1225

コミューン株式会社 機械学習エンジニア

自然言語処理と推薦が主な興味分野。2024年よりコミューン株式会社に中途入社し、機械学習モデルの開発とデプロイ、運用までを一気通貫に担当。LLM を用いたプロジェクトにも積極的に参与し、社内で用いられているAIエージェントの多くに関わっている。好きなモデルは RecVAE

発表テーマ: やるべきときにMLをやるAIエージェント開発

大規模言語モデルが非常に賢くなり、AIエージェントとして動かす際にも特別な調整なく動くことが増えてきました。しかし、依然として確率的な挙動をベースに動作するエージェントを扱う際には機械学習の経験・知識が役立つことも少なくありません。本発表ではコミューンの社内データ分析エージェントを題材として、機械学習をどんなときに役立てる必要があるかをお話します。

樋口 心 @zerebom_3

コミューン株式会社 Commune Voice プロダクトマネージャー

筑波大学大学院修了後、Wantedlyで推薦システムを中心にデータサイエンスやMLOpsに従事。現在はコミューンで顧客の声（VoC）分析プロダクト「Commune Voice」のプロダクトマネージャーを務める。

発表テーマ: 新規事業における一部だけどコアなAI精度改善の優先順位づけ

新規事業のプロダクト開発では、戦略、ユースケース、UX/UI、システム設計、AI精度など、様々な意思決定が求められます。AI精度はプロダクト全体の中では一部ですが、LLMを中心に据えたVoC分析プロダクトでは精度が間違っていればサクセスしないため、価値のコアでもあります。本発表では、DS→PdMとなった経験から、この一部だけどコアな要素をどう位置づけ、優先度をつけ 、改善サイクルを回してきたかを、Commune Voiceの開発経験を交えてお話しします。

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