機械学習とビジネスゴールのはざまで - LayerX エンジニアブログ
機械学習をプロダクトに取り入れて磨き上げているいるみなさん。機械学習モデルのオフライン評価とビジネス上のKPIとを近づける難しさを感じてませんか？ はじめに 深澤 (@qluto) です。 LayerXという会社で、経理業務をはじめとした業務支援を行うバクラクシリーズの開発に携わっています。私はその中でも、非定型の書類から的確に情報を読み取るAI-OCR機能の開発を担当しています。 私は、機械学習を根幹に据えつつ、ビジネス上や直接的なユーザーの課題解決のために複合的な問題に対処してきたソフトウェアエンジニアです。 今回は、機械学習とビジネスゴールの狭間で生じがちな問題を俯瞰し、バクラクのAI-OCR機能において直面した問題とその解決方法についてご紹介します。 機械学習とビジネスゴールとの間にギャップが生まれてしまうのはどういう時か？ まずは、機械学習とビジネスゴールとの結び付けが難しくなり
LLMを活用した機械学習モデルのアノテーション効率化 - LayerX エンジニアブログ
機械学習エンジニアの吉田です。今回は、LLM (Large Language Models) を活用して、機械学習モデルに必要なデータのアノテーション作業を効率化する取り組みについて紹介します。 なお、アノテーションにおけるLLMの利用に関しては、クラウドベンダー各社及び社内の法務確認のうえ進めています。この記事で登場するLLMがアノテーション用途で使えることを保証するわけではないのでご留意ください。 背景 LayerXで提供しているバクラクでは、帳票をアップロードするだけで支払金額や支払期日などを自動で読み取るOCRの機械学習モデルを開発しています。 このモデルのデータセットを作成するために、内製のアノテーション基盤を使って日々手作業でアノテーションを行っています。帳票の種類が多く、解釈が複数ある場合もあるため、アノテーション作業は簡単ではありません。モデルの推論結果やユーザーの入力値を
バクラクのAI-OCRが扱う問題の複雑さ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。 LayerXのバクラク事業部 機械学習チームのテックリードを務めております機械学習エンジニアの島越（@nt_4o54）です。 最近、カジュアル面談や学会などで「AI-OCRってもうほぼ完成で、運用フェーズですよね」「やることあるんですか？」など頻繁に聞かれることがあります。 「いやいや課題が山のようにあるんです」という話をいつもしているので、今回は我々が作っているAI-OCRがどれだけ複雑で難しい問題を扱っているか、という部分についてお話しさせていただければなと思います。 少し、経理ドメインの話が多く恐縮ですが、お付き合いいただけると嬉しいです。 AI-OCRについて AI-OCRが扱う問題の複雑さ ドメインへの深い理解が必要 同じ書類であってもコンテキストによって抽出したい値が異なる まとめ 最後に AI-OCRについて まず、そもそも弊社のバクラクで提供しているAI-OC
今LayerXのバクラク事業部 機械学習グループに入るべき理由(2024年版) - LayerX エンジニアブログ
すべての経済活動を、デジタル化したい松村(@yu-ya4)です。LayerXのバクラク事業部機械学習グループにおいて機械学習エンジニア兼マネージャーを務めています。 先日、代表の福島(@fukkyy)が以下のnoteを公開しました。LayerXの発信を見てくださっている社外の方々から「もう入るには遅い会社だよね?」と言われることが最近増えたことに対して、LayerXがまだ全然完成されていない、成長機会だらけのこれからの会社であるということを綴った内容となります。 note.com 今回はこの内容を受け、LayerXのバクラク事業部においてAIや機械学習を活用した機能の開発・顧客価値の提供に責任を持っている機械学習グループについても、まだまだこれからの組織であり、今入っていただくことで様々な挑戦や成長の機会を提供できるということをお伝えしたいと思います。 現在のLayerX バクラク事業部
Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは。LayerX バクラク事業部 申請・経費精算チーム エンジニアの @minako-ph です。ニホンザルYouTuberにハマって3年が経とうとしています。 この記事はLayerXテックアドカレ2023の17日目の記事です。 前回は @yu-ya4 さんが書いてくれてます（本日公開予定！）。 次回は @shota_tech さんが担当します。 今回は、Notionでスプリントのあれこれをダッシュボードで可視化する過程を紹介します。 背景 弊社では全社的に Notion というサービスを利用しています。 私が所属する申請・経費精算チームでは、スクラムを利用した開発スタイルを採用しており、スプリント管理におけるNotionの運用に以下のような課題が発生していました。 状態 スプリントタスクDBの各タスクにマルチセレクトでスプリントを選択している スプリントタスクDBの各タスクに見積
ChatGPT入門 (社内勉強会の資料を公開) - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！たかぎわ @shun_tak と申します！バクラク事業で機械学習・データ領域のマネジメントを担当しています！ 先日社内でChatGPT入門の勉強会を実施して、参加者からは好評だったので、資料をこちらで共有させてください！わりと社内資料そのままコピペです。 背景 羅針盤15を体現した例 早速やってみよう！ ChatGPTを触り倒す Step1 : ChatGPTを開く (0min) Step2 : まずは挨拶してみよう！ (5min) Step3 : Google検索の代わりに使ってみよう！ (5min) 他のトピックも聞いてみよう！ Step4 : ペルソナ設定済みのGPTを使ってみよう！ (10min) まずはConsensusというGPTを使ってみましょう！ ChatGPT Teamに加入していると、社内の人が作ったGPTにアクセスできます！ わいまつさんが作った企業リサー
継続的なパフォーマンス改善のプロセスを紹介します #LayerXテックアドカレ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、バクラクの請求書受取・仕訳チームでソフトウェアエンジニアをしている id:wataru_lx です。 年末は毎年そばを打っており、今年は十割そばに挑戦します！成功したことはありません。 この記事はLayerXテックアドカレ（概念）の48日目の記事です。昨日は@coco_tyw さんの「VeeValidate v4 の破壊的変更を互換コンポーネントで乗り切った話」をお届けしました。明日は id:sadayoshi_tada さんが担当します。 ありがたいことに、利用されるお客様やシステムで処理する請求書の数も日々増加しており、それに伴いパフォーマンスに関するお問い合わせも増えています。これを受け、私たちはパフォーマンス改善をOKRに掲げ、具体的な取り組みを進めてきました。 パフォーマンス改善は終わりがない旅のようでまだ始まったばかりですが、今回はその改善プロセスついて紹介します。
プロジェクト管理はNotionしか勝たん！MLチームのスプリント管理を改善した話 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、バクラク事業部のMLチームでソフトウェアエンジニアをしているTomoakiです。 今回はMLチームのスプリント管理におけるタスク・プロジェクト管理にNotionの新概念であるProjectを導入してみたら嬉しいことがたくさんあったので、それらを紹介したいと思います。 イントロダクション Notionの2.30リリースでプロジェクトという概念が登場し、プロジェクトの管理のテンプレートが公開されるなど大きなアップデートがありました。 www.notion.so 本記事でも紹介しますが、このリリースで紹介されているテンプレートが優秀すぎるので、まだみてない方は是非見てみてください。 MLチームでは5月末ごろから、ちょうどスプリント管理に課題感を感じており、早速NotionのProjectを取り入れて6月中に運用してみましたかなり良かったので、本記事では我々目線でのその効果を紹介したい
PR-Agent を使って Pull Request をAIレビューしてみた。（日本語対応もしてみた） - LayerX エンジニアブログ
LayerXの suguru です。 今日は、バクラクの開発に導入した PR-Agentの話をしようと思います。 PR-Agent は、Codium AI によってオープンソースで開発されている ChatGPT を使ったプルリクエストを便利にするためのAIツールです。 現時点で、下記のような機能を持っています。 Pull Request の自動分析およびレビュー Pull Request のタイトルと説明文を自動入力 コード改善の提案 フリーテキストな質問への回答 CHANGELOG の自動生成 必要なものは、 OpenAI のキーのみのため、CIに簡単に導入できます。 GitHub上へのインラインコメントなどにも対応しており、普段開発する際に面倒なプルリクエストに関する様々な作業を自動化することができます。 裏側ではデフォルトで GPT-4 を使っており、ソースコードを解析し、高精度な結
社内向けLLM活用プロダクト LayerX Biz Boostの紹介！ - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、バクラク事業部 MLエンジニアの白井(@yakipudding)です。 7月はLayerX エンジニアブログを活発にする期間でして、ぜひ左記のリンクを辿って気になる記事を見ていただけるとありがたいです！ この記事は社内向けのLLM活用プロダクト LayerX Biz Boost について紹介します！ What’s LayerX Biz Boost? LayerX Biz Boostは、LLMを活用した業務効率化機能を搭載した社内向けのプロダクトです。 LLMの波に乗って爆速PoCを行うことで、多数の機能がLayerX BizBoostに搭載されてきました！具体的には、 社内向けChatGPT セールスチーム向けの商談の文字起こし＆要約 セキュリティチェックシート一次回答 など多数の機能があります！（ここで紹介していないものもあります！） 社内向けChatGPT APIを使用して
ガバナンスとアジリティを両立する金融システムのTerraform基盤設計 - LayerX エンジニアブログ
本記事は LayerX Tech Advent Calender 2022の12/15分の記事です。 自己紹介 LayerXでエンジニアをしている Etaro ( @etaroid )です。 現在は、三井物産デジタル・アセットマネジメントにて デジタル証券で資産運用ができる個人向け投資サービス「ALTERNA（オルタナ）」の新規開発を行っています。 以前は同社内で法人向け投資サービスのフロントエンド、バックエンド開発などを行っていました。 個人向け投資サービス「ALTERNA （オルタナ）」では、インフラの開発をメインで担当しております。 alterna-z.com MDMとは 三井物産デジタル・アセットマネジメント(以下、MDM)は、スタートアップであるLayerXと、三井物産、SMBC日興証券、三井住友信託銀行などの大企業との合弁会社としてスタートしたジョイントベンチャーです。 www
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