PyCon JP 2024 にゴールドスポンサーで協賛する理由とブースの見どころについて
PKSHA Technology は、2024 年 9 月 27 日（金）〜 9 月 29 日（日）に開催される PyCon JP 2024 にゴールドスポンサーで協賛をします。
今回が初協賛になりますが、PKSHA グループはさまざまなチームで Python を利用しているため、まずはスポンサーとしてコミュニティの発展に貢献し、みなさんに弊社のことも知っていただきたいと思っています。
この note では、PKSHA Technology がどのような事業を展開し、どのように Python を利用しているのか、PyCon JP 2024 のブース運営チームで執筆をしました。ソフトウエアエンジニアの古屋、加藤、林、梅田、人事兼技術広報の内藤も当日おりますので、気になるトピックがあれば、ぜひブースに遊びに来ていただけると嬉しいです！
PyCon JP 2024 概要
PyCon JP は、Python ユーザが集まり、Python や Python を使ったソフトウェアについて情報交換、交流をするためのカンファレンスです。 PyCon JP の開催を通じて、Python の使い手が一堂に会し、Python にまつわる様々な分野の知識や情報を交換し、新たな友達やコミュニティとのつながり、仕事やビジネスチャンスを増やせる場所とすることを目標としているカンファレンスです。
【PyCon JP 2024について】
公式サイト：https://2024.pycon.jp/ja
公式 Twitter：https://x.com/pyconjapan
日時：2024 年 9 月 27 日（金）〜 9 月 29 日（日）
場所：TOC有明コンベンションホール
協賛する背景
PKSHA Technology は 2012 年の創業以来、「未来のソフトウエアを形にする」というミッションの元、AI Research、AI Solution、AI SaaS とさまざまな事業を通して最先端技術の社会実装を実現してきました。機械学習を中心として、研究開発をはじめ、AI Solution やいくつかの AI SaaS プロダクトでは日常的に Python を用いて開発を行っています。
機械学習から Web アプリケーションまで幅広い領域のライブラリやフレームワークが充実している Python は、アルゴリズムからバックエンドまで、PKSHA のソフトウェア開発の大部分を占めています。
このように、Python を通じて技術の社会実装を実現しているため、コミュニティを支援する側にも回りたく、今年初めて協賛することとなりました。今後は PKSHA Technology のこともみなさんに知っていただきたく、PyCon JP 2024 が良い機会になれば嬉しいです！
PKSHA と Python
PKSHA Technology は、Layer0 の「AI Research」を土台とし、Layer1 の「AI Solution」、Layer2 の「AI SaaS」という事業を展開しています。
AI Research、AI Solution に関しては、アルゴリズムとバックエンドの大部分が Python で書かれており、アルゴリズムエンジニア、ソフトウエアエンジニア問わず Python を中心に開発をしています。
AI SaaS 領域では、コミュニケーションを軸に複数のプロダクトを開発しています。
それぞれ Go や Ruby、TypeScript 等さまざまな言語で開発をしていますが、今回は各プロダクトの中で Python を使っている部分を抜き出してご紹介したいと思います。
【事例 1】クレジットカード不正利用検知ソリューション
クレジットカードの不正取引を独自のアルゴリズムで検知し、損害の発生を抑止しています。巧妙化する不正手口に対し、「トレンド追従型アルゴリズム」は常に最新の不正手口を自動で学習し続けることで対抗します。
もはや人間では見きれないの大量のデータを、人間では工数的に不可能な頻度で学び続けることで、高い精度で不正利用の抑止を実現しており、既に多数の大手クレジットカード会社様にご採用いただいております。学習環境では最新の機械学習ライブラリを使用し、推論環境ではレイテンシを最小化することを重要視して最適な言語を選択するなど、様々な工夫を施すことで実用的なソリューションとして社会に受け入れられています。
＜プレスリリース＞
今回、AI Solution からはソフトウエアエンジニアの加藤が参加します。1 日目、2 日目とブースにおりますので、ぜひお声がけ下さい。
【事例 2】使うほど賢くなる「PKSHA AIヘルプデスク」
「PKSHA AIヘルプデスク」とは、バックオフィスで働く従業員の業務効率化を目指すナレッジマネジメントサービスです。
＜導入事例＞
ナレッジマネジメントの一機能として、社内の問い合わせを自動化・効率化させる機能を持っています。特に社内のマニュアルなどの文章データを元に問い合わせを自動回答する機能（ドキュメント型チャットボット）や、そうした問い合わせのやり取りを元に FAQ を自動で生成する機能を Python で実装しています。FAQを自動で生成・提案するのは便利な機能ですが、どんな問い合わせについても全て生成すると重複やノイズのような候補が生成される場合もあります、そのため「PKSHA AI ヘルプデスク」では重要度の高い対話を優先的に FAQ にしています。
ドキュメント型チャットボットは発展途上の技術が多い中、安定した RAG の本番運用と精度改善を並行して行なっています。そのために検索エンジンのスキーマを柔軟に変更できるライブラリの作成や、アルゴリズムエンジニアと協力しやすいコードアーキテクチャの採用を行なっています。
開発体制・システム構成などは、別記事で公開していますので以下をご覧ください。
また、Microsoft 社の「Azure OpenAI Service」も活用しており、「マイクロソフト ジャパン パートナー オブ ザ イヤー 2024」も受賞することができました。受賞の背景についてのインタビューはこちらをご覧ください。
【事例 3】圧倒的な回答精度を実現する AI 対話エンジン「PKSHA Chatbot」
「PKSHA Chatbot」とは、PKSHA 独自の自然言語処理技術と機械学習技術によるチャットボットサービスです。金融機関を中心に、国内大手企業で高いシェアを獲得しています。
＜導入事例＞
PKSHA Chatbot と Python との関わりは深く、対話を生成する対話コアロジック、機械学習モジュールなどの実装に利用しています。機械学習に関するエコシステムが充実している Python を利用することで、機械学習技術をプロダクトの中で実装・保守コストを小さくすることができています。また、アルゴリズムエンジニアは研究開発に Python を用いているので、その成果をシームレスに製品に取り入れることにもつながっています。
開発体制・システム構成などは、別記事で公開していますので以下をご覧ください。
【事例 4】コンタクトセンターの働き方を変える「PKSHA Speech Insight」
「PKSHA Speech Insight」とは、コンタクトセンターで働くオペレーターの業務効率化と応対品質の向上を実現する AI 音声認識・コール分析サービスです。
音声関係のモデルや自然言語処理は一度の推論処理が時間がかかるため、ユーザー体験を損なわないために非同期で動作できるようにする必要があります。また、それらを一度に大量に推論するバッチ処理においては、並列処理やジョブ管理などもしています。
アルゴリズムエンジニアが開発したモデルを、最適な形にしてサービスに組み込み提供することや、エラー処理などを行いつつ、大量の処理を並列で処理することが大きなやりがい、面白さに繋がっています。
今回、PSI チームからはソフトウエアエンジニアの林と梅田が参加します。1 日目、2 日目とブースにおりますので、ぜひお声がけください。
＜梅田が執筆した開発体制・システム構成などについての記事＞
＜林のインタビュー記事＞
【事例 5】未来の駐車場をつくる ITEC 社の「i-BARMS PRO」
実は PKSHA のグループ会社には、 ITEC という駐車場の精算機などをつくっている機器メーカーがあります。
駐車場は古くから存在するものの、まだソフトウェアや AI 技術の活用が十分に進んでいない領域です。私たちは、PKSHA の AI 技術をはじめとするソフトウェアを活用し、駐車場業界全体にデジタルバリューアップを提供しようとしています。
特に、駐車場運営会社向けのダッシュボードアプリは、従来の ITEC が持つ駐車場運営のノウハウと、PKSHA の AI 技術を融合させることで、駐車場運営会社のデータ分析や売上向上を支援します。具体的には、Python を使用して Web から管理現場周辺の情報をクローリングするマイクロサービスや、将来の売上を予測する推論マイクロサービスなど、これまで業界にはなかった新しいサービスを提供しています。
＜関連記事＞
PKSHA のブース紹介
当日のブースでは、PKSHA ステッカーやトートバック、限定マグカップやオリジナルキーキャップなどさまざまなグッズを用意しています。また、当日はプレゼント企画なども行う予定です。上記で紹介したエンジニアもブースにおりますので、ぜひ遊びに来てください。
おわりに
PKSHA の Value の一つに「外界との共進化」というものがあります。
変化の激しい AI 業界ですが、その中で社内に閉じることなく、お客様やイベントの参加者などからも学び、お互いに成長していこうという意図がこめられています。「外界との共進化」は Learning Machine：By practice-based research とも呼んでいるのですが、みなさんと会場で交流することによって、「共進化」できるのを楽しみにしています！
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―INFORMATION―
▼ 26 年新卒向け：ソフトウェアエンジニア
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