第60回 MLOps 勉強会

開催日時: 2026/01/20 19:00 ～ 20:00 開催場所: オンライン イベント概要 第60回 MLOps コミュニティイベントです！ 今回はDatatang株式会社 山根慎平様, 株式会社メルカリ 矢田宙生（arr0w）様による発表になります。 MLOps コミュニティでは次回以降の発表者を募集しております。発表したい方はこちらより奮ってご応募ください！ 発表申し込みフォーム ハッシュタグ： #mlopsコミュニティ 発表内容 自動運転データ収集とアノテーション：エンジニアリングの課題と実践 ―データ収集からVLAアノテーションまで、現場で見逃されがちな課題とその打開策― 自動運転システムの進化は、もはやアルゴリズムの競争だけではなく、「データの質」と「データパイプラインの堅牢性」を巡る戦いとなっています。しかし、現場では、高精度LiDARとカメラの時間同期、空間キャリブレーション、マルチセンサーデータの統合といった「地味だがモデル性能を左右する」エンジニアリング課題が山積しています。 本講演では、Nexdataが実プロジェクトで直面した課題と実践的対応策を踏まえ、以下を体系的に解説します： 自動運転レベルと認識技術の進化：2D画像認識→3D点群→BEV/OCC→オンラインHDマップ→E2E推論＋反省機能へと移行する環境認識アーキテクチャ データ収集の前準備：センサー選定（機械式LiDAR、フィッシュアイ/ピンホールカメラ、IMU/GPS）からPTP／トリガー同期方式まで アノテーションの現実：2D/3D目標検知、点群セグメンテーション、HDマップ向け車線ラベリング、そしてVLA（Vision-Language-Action）型QAアノテーションまで、各タスクの要件・スケール・品質課題 外注運用の落とし穴と回避策：仕様曖昧化による再作業、ベンダー選定基準、受入基準の明確化 自動運転開発に携わる機械学習エンジニア・ロボティクス研究者・データチームリーダーにとって、データの現場がモデル性能をどう決定づけるかを理解するための、実務寄りの知見が詰まった内容です。 Datatang株式会社 山根 慎平 様 LLMによる求人リスク予測とそれを支えるPromptOps 本発表では「メルカリハロ」(2025年12月クローズ)のLLMを用いた求人リスク予測に関する発表を行います。メルカリハロでは法令に準拠した求人掲載を実現し、安心してクルーの方々働いていただくために、求人審査を徹底していました。 経験豊富な審査専門スタッフによる厳格な求人審査に加えて、LLMを活用した求人リスク予測を行うことで、より安全性の高い審査の仕組みの構築に取り組んでいます。コンテンツのリスク予測はFalse Negative（見逃し）が発生するとビジネス上の大きなリスクとなり、一方False Positive（誤検出）が増加すると利用者の体験が損なわれるという特徴があります。求人の最終的な掲載可否の判断は必ず審査専門スタッフが行いますが、予測ロジックの性能は非常にビジネス上クリティカルであり、LLMを用いたコンテンツのリスク予測ではプロンプトの品質管理が非常に重要です。 本発表では、の求人リスク予測にLLMを用いるに至った背景から始まり、Cloud Pub/SubやGKE等を活用したLLMによる求人リスク予測のシステムの構成を紹介します。また、Cloud Composer（Airflow）やLiteLLMを用いたプロンプトの評価システムの構築方法、プロンプトの改善サイクルやバージョン管理の実践的なPromptOpsの手法についてお話しします。さらに、エンジニアではないドメインエキスパートであるPdMや審査スタッフのメンバーがプロンプトの内容に関与し、改善に参加できる仕組みについても共有します。 本発表を通して、求人リスク予測のように、「プロンプトの性能そのものがビジネス上非常にクリティカルな影響を与える領域で、どのようにプロンプトの性能を評価・管理・モニタリング・改善し、継続的に高い精度を維持するか」に関する一事例を共有できればと思います。 株式会社メルカリ 矢田 宙生（arr0w）様 2024年4月にメルカリにMLエンジニアとして新卒入社。入社から半年は全社横断の生成AI専任のチームで類似画像レコメンドの改善、社内ChatGPTやRAGを用いた生産性改善ツールの開発などに従事。 24年の10月からはメルカリハロに異動し、LLMによるかんたん求人作成機能や、MLによる求人リスク検知システム等、ML領域の新機能の立ち上げを担当。現在はRecommendation MLチームで推薦領域に従事。 登壇者： https://twitter.com/arr0w_swe 会場 オンライン開催 (URLは別途ご案内) タイムテーブル 時間 内容 スピーカー 19:00 ~ 19:10 はじめに MLOps勉強会事務局 19:10 ~ 19:30 自動運転データ収集とアノテーション：エンジニアリングの課題と実践 ―データ収集からVLAアノテーションまで、現場で見逃されがちな課題とその打開策― 山根 慎平 様 19:30 ~ 19:50 LLMによる求人リスク予測とそれを支えるPromptOps 矢田 宙生 様 19:50 ~ 19:55 Q&A 配信スポンサー 株式会社ディー・エヌ・エー様

• 主催MLOps/LLMOps/AgentOps 勉強会