実践！AIレコメンド機能開発の裏側とTips
野々山宅海さん(株式会社Another works)
- 複業クラウドのAIレコメンド機能
- 求人を要約 -> ベクトル化してElasticSearchに保存
- ベクトルを検索して表示
- ベクトル化すると他のところにも流用できる
- 要約でのノイズ除去
- 余計な情報が多い
- 装飾的な文言や定型文を除外
- ビジネスロジックでのフィルタリング
- AIだけではフィルタリングできない
- 金額やカテゴリなどロジックでのフィルターもあわせる
Devinとは何だったのか
桐生直輝さん(Leverages株式会社)
- Devinを使って
- AIソフトウェアエンジニアというふれこみ
- 詳細な指示をするとそれなりのことはやってくれた
- 毎回それをするのは大変
- 抽象的な指示だとうまくいかないことも多い
- ドキュメントを整備するのも却って時間がかかる
- 軽めのタスクをたまに依頼する程度に
- Cloude Codeだと
- Cloudeの方が周囲を探索して正解を出してくれる
プロダクトにAI機能を導入する際の戦略
塩原 基弘さん(株式会社Another works)
- AIを使った機能
- コストがかかる中でどう使っていくか
- 利用料よりも大きい収益につなげる
- 効率化/体験改善/売上拡大
- 守りから始めて攻めの確立を目指す
GTM戦略、AIに丸投げ…は無理だったけど最高の相棒になった話
瀬上 真宏さん(Leverages株式会社)
- いい新規プロダクトができたがBizと営業の体力が取れなかった
- Go To Market戦略
- 開発チームで営業をやってみた
- 顧客獲得
- コンセプト検証
- 営業のスキル
- 外部の専門家
- AIに相談
- 架電スクリプト
- 訴求メール
- 提案書のタイトルとキーメッセージ
- 2週間で829社へアプローチ
- 8件アポイント
