中村 龍矢 | LayerX 部門執行役員 AI・LLM事業部長
@nrryuya_jp
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LayerX 部門執行役員 AI・LLM事業部長 / IPA未踏スーパークリエータ / Forbes JAPAN 30 UNDER 30 / プライバシーテック協会理事 / 東大工学部 (中退) / @nrryuya
Joined April 2020
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東大を中退しました。行かなくなってもう7年経っているので特に何も変わりないのですが、一応形式的に残っていた学籍がなくなりようやく正式に退学になりました。
大学の休学・中退について相談されることもあるので、誰かの参考になればと個人的な体験を書いてみました。
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東工大の渡辺澄夫先生の統計学入門スライドにて、よくある「頻度主義とベイズ主義のどちらが正しいか」の話に、極めて明快な回答が。
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キャッチアップが速い人の特徴、という資料を公開しました。
新しいテーマでなるべく速く成果を出すために。
本を読む、人から教わる、自分で実験するなど学び方には色々ありますが、「自分はこういうタイプ」と決めつけず、それら全てに得意になるのが大事と思います。
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IPA未踏のスーパークリエータに認定していただきました。
本業もあったので、土日祝日と有給を使って開発をするハードな一年間でしたが、終わってみれば楽しかったです。
Rustを沢山書く良い機会になりました。
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社内の週次定例にて話した「抜擢されるには」という資料を公開しました。
事業責任者やプロジェクトリーダーに、抜擢されるには、どんな条件があるかを考えてみました。
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個人データ保護の考え方について、数ページのPDFで一番わかりやすい資料かもと思いました。
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海外のテック企業を調べる際、公式サイトやブログでは肝心なことが書いてなかったりするが、Google Patentsで特許を全部見ると発見があったりする。無料で使えて、特許文章やイラストなど全体的に普通に見やすい。
出願だけでなく査定もされてるものに絞って検索もできる。
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最近初めてZoomの「通訳者」機能を使いましたが、感動的でした。同時通訳の際、自動で相手の音声がミュートされ、通訳者の声だけ聞こえるので、対面の会話での同時通訳よりも聞き取りやすいと感じました。
ビデオ会議で対面にどこまで近づけるかではなく、ビデオ会議の方が優れていることもある。
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勘違いの多い個人情報の定義について、イラストでわかりやすく説明している資料でした。
データベースでJOINするイメージ。顧客マスタテーブルだけではなく、顧客IDで紐づく履歴やトランザクションのテーブル自体も個人情報。
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LLMはむしろ「間違いが許されないユースケース」で積極的に使っていこう、という話をしました。
人間のレビューを挟むことは前提ですが、「結局二度手間」にならないよう、間違いを局所的に確認できるケースを選ぶのが一案かと考えています。
#genai_play
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決算書の読み方について最近学んだこと:
・数字を細かく気にし過ぎない。データ分析ではない
・使われているKPIや事業セグメントの変化などから会社の「意図」を汲み取る
・その意図の結果として売上・利益・資産に繋がったのかチェック（よって数年分見るほうがいい）
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CEO福島より、なぜスタートアップなのに3事業やるのか？というnote。
実際、PrivacyTech事業を本当にやるべきか、経営の議論がありました。シリアル起業家が経営チームに多かったからこそGOの判断になったと思います。「普通ではない会社」として成功するために努力します。
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優秀な起業家は解像度を上げるための時間の使い方が凄いという話。面白かった。
解像度の4種類(深さ、広さ、構造化、時間軸)のうち、1回目の起業家は深さがメインになりがち。一方メルカリ山田さんなどは4つバランスが取れていた(そこが競争に勝った要因説)など。
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EthereumのPoS移行 (The Merge) 成功の記念に、Ethereumの開発エネルギーがどのように生まれているのかと、そこから何を学べるのかについて書いてみました。
プラットフォーム/インフラ開発やOSSに関わっている方などに読んでいただければ嬉しいです。
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SaaSで根本的に顧客に売っているのは、ソフトウェアのコードではなく、その背後にあるプロダクト開発の組織力なのかなと。顧客に合わせて進化し続けることも含めてSaaSの価値。
開発組織というアセットを、受託とは違って、スケールする形で売り上げにするビジネスモデル。
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本日のイベントの登壇資料です。
LLMを使ったアプリケーションの精度改善についてです。
プロンプトチューニングばかりに意識が行きがちですが、精度が出ない原因は他にあるかもしれない、という話をしました。
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LayerX AI・LLM事業部から、新プロダクト「Ai Workforce」をリリースしました。
社名は非公開ですが、金融機関中心に錚々たる大手企業様での導入が進んでいます。
今回公開した以外にも、プロダクトの機能の柱がいくつかあるので、詳細はぜひお問い合わせください！
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2020年度の未踏事業に採択されました。ブロックチェーンのスケーラビリティに関するプロジェクトです。
平日はLayerXでの研究とビジネスにフルコミットし、土日は未踏で未来感のある研究をしていきます。
うまく両立して、相乗効果を出せればと思っています。
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LayerXの執行役員に就任しました。昨年はブロックチェーンの研究に没頭しましたが、今年はそれを事業に活かし、経済活動のデジタル化に向けて全力で取り組んでいきます。
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LayerXの執行役員に就任してから2年が経過しました。役員は何年もやらないと役員らしい発想ができないと本で読んだ記憶がありますが、ようやく0.1%くらいでしょうか。
世の中でこういう技術が必要とされるか？という仮説の正しさを、事業立ち上げを通して日々検証していく時間を楽しく過ごしています。
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マネージャーや同僚から受けるフィードバックの機会を活かそう・増やそう、という話をしました。
受けた指摘に対して、ついつい「いや、自分はちゃんとできている」 と考えてしまいがちですが、
むしろ雑に色々言ってもらえる人の方が得であると思います。
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今日の登壇資料です。
LLMという「パソコンの中から出られない、鳥頭でドジで杓子定規な新入社員」とどう向き合うべきか。
AI用の業務マニュアルを作り、「人間と違って、AIは異動・退職しない」プラットフォームを作るぞという話。
#AOAIDevDay
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LayerX Labsを設立しました。デジタル通貨 (CBDC), スマートシティ、パブリックチェーンという三つのテーマに注力し、行政機関や民間企業との共同研究に取り組む研究開発組織です。
私は所長に就任し、フルコミットします。
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SaaSの本質はプロダクト形態ではなく事業立ち上げモデルか。単にソフトウェアを低コストで横展開することではなく、資本市場を活かし、未来の利益を先行投資して先に良いモノを作って後から利益を追いつかせる。個社向けの開発における「初期費ゼロで後払い」を、「市場全体」に対してやっている感じ。
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本日のLTの資料です。エンプラ業務のDXにおけるLLMの今年のトレンドとは、というテーマでお話ししました。
今年はChatGPTを超えたユースケースが沢山生まれる、とても面白い一年になると思います！
（そしてぜひLayerXに来てください！）
#生成AI新年会
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プロダクトのデモは、ソフトウェアがどう動くかのデモではなく、ユーザー/顧客にとってこのように問題解決されるのだというデモでないといけない。
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主義を争う悲しみの歴史から、手段はなんでもいいので、単純に未知の分布との誤差を数学的に推定して、小さいものを使おう、という自然な統計に。
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いきなり複雑なKPI管理やデータドリブンな改善とかではなく、まずは「ユーザーの離脱率」をちゃんと分析して改善するべき。マーケの数字やユニットエコノミクスとかはそのあと。ユーザーの離脱は、思い通り価値提供できてないということ。レストランで言えばお客さんがメニュー見て帰っている状態。
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昨年度のEthereum財団の出費は$48Mとのこと。60億円ちょっと。大手銀行が数千億円かけて社内システム刷新するよりはるかに少ないコストで、世界中のハッカーから毎日攻撃さらる数十兆円乗ったパブリックなシステムを開発しているのは、凄くもあるし少し怖くもある。
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本日の登壇資料です。ビジネスと開発側の垣根を超えたLLMの活用、という話をしました。
- ChatGPTでの実験は手っ取り早いですが、プロンプト "だけ" エンジニアリングで終わらないように
- 素人発想、玄人実行: 自由に始めて、でも精度評価などは本格的にやろう
#gen_ai_conf
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ブロックチェーンの研究に集中していた正味2年ほどで、海外の査読つき論文誌/会議/ワークショップに各1本、国内学会ではIA最優秀研究賞、未踏スーパークリエータ、Ethereum界隈では仕様策定への貢献、Grant採択、DEVCON登壇等、貴重な経験ができました。
※学士は取れませんでした。がっくし。
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本日の生成AIカンファレンスの登壇資料です。LayerXが取り組んでいる、「知的単純作業」への大規模言語モデル (LLM) の適用の話です。
そもそもなぜLayerXがLLM事業に参入したのかや、LLMで実用化の壁を乗り越えるためのチューニングについても話しました。
#gen_ai_conf
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LayerXのニュースレターは無料です。毎週ビジネス編・テクノロジー編の二つのニュースまとめを公開しており、それぞれ3つずつ、弊社のメンバーがお気に入りトピックを厳選しております。一年分読めば合計300以上なので、効率よくこの分野の流れが終えるのではと思います。いやそれは言いすぎたかも。
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ようやく出せました！LayerXのPrivacyTech事業を本格的に始動し、パーソナルデータを組織間でスムーズに連携するプライバシー保護技術「Anonify」の正式提供を開始します。
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LayerXの新規事業であるAI・LLM事業部の最初の10人のメンバーを募集しています。
背景・思いについてはこちらの募集要項に記載しています。
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約9万5000人の患者データについて、法的に必要な本人通知をせずに取得していたとのこと。
当医療データ事業は休止で、再開時期未定。
次世代医療基盤法は、政府が進めてきた医療データ活用の本丸の施策だったはずですが。
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1) Bitcoinは6ブロック承認されると確定、とよく見ますが、6というのは特別な数字ではありません。
必要な承認数はセキュリティの仮定（攻撃者のハッシュパワーとネットワーク遅延）により変わります。
大元のサトシ論文で画像の計算があります。6というのはかなり楽観的な設定だと思います。
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僕が研究・ビジネスを通して実現したい未来について書きました。
インターネットは「世界中の人々が繋がっていて当たり前」の世界を作りましたが、「世界中のシステムが繋がっていて当たり前」の未来がくると思っています。ブロックチェーンはその手段の一つです。
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LayerXの特徴の一つは、仕事を通して、社会や身の回りの色々な問題を人のせいにするのではなく、当事者意識を持つようになること。
行政や銀行のアプリが分かりにくいとか、規制が時代遅れだとか、会社の稟議ツールが微妙とか、文句を言わず
何が本質的な要因で、自分たちに何ができるかと考える。
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UXの問題をUXの問題と片付けてはいけない。諸悪の根源はそのプロダクトでどんな価値を届けたいかという本質が定まっていないことや、価値提供に必要なモノ（記事、店舗、出品等）が調達できてないという、実行やビジネスの問題だったりする。ふわっとしたポータルサイト、プラットフォーム系は危ない。
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本日「PoCを成功させるために」というテーマで発表した資料です。
データ・AI関連のプロジェクトを、特に外部の企業との協業で行う場合の心がけ3つ。
1. データの準備をなるべく早く
2. 要件定義のオーナーを明確に
3. カジュアルなフィードバックの頻度を増やす
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Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2023「世界を変える30歳未満」に選出いただきました。
プライバシーテック、AI、ブロックチェーンなど色々な技術の研究と事業化に取り組んできましたが、
技術がバズワードで終わらずに適切に社会問題解決に繋がるように貢献したいと思います。
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ブロックチェーンシャーディングシミュレーター「Shargri-La」をリリースしました。
最初の実験として、最近Ethereumで高騰しているトランザクション手数料が、Ethereum 2.0でどう変化するか分析した結果を公開しました。
（IPA未踏で実施中のプロジェクトです。）
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「エイヤの上手さ」が分析や事業計画、R&D等色々な仕事に通ずると思っている。
完璧を求めたらキリがないので、大胆に簡略化した前提を置いたり、観点を絞る (= エイヤ) ことで、コスパ良く結論を出す。その時、ぐちゃぐちゃにせずに整理し、妥協点とその結論への影響を分かりやすく周りに説明する。
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Ethereum 2.0これまであまり良い入門資料がなく、公式の仕様は細かすぎて初見だと理解しにくかったのですが、最近Vitalikが仕様に解説をつけたドキュメントを公開してくれていて、結構わかりやすくておすすめです。
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データの扱いに関してユーザーを騙さずに透明性を担保するためのEUのガイドライン、面白かったです。
Web3の定義はさておき、Web2の課題を解決するためには、こういう「面倒な」問題から目を背けないことが大事だと思います。ブロックチェーンもNFTも必須ではない。
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エンジニアがカスタマーサクセスをやることで、結果一番生のニーズを最速で理解できるので、結果的に爆速でプロダクト改善するのに近道という話。急がば回れ。
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共著の論文が、電子情報通信学会 IA研究会の年間最優秀研究賞を受賞しました。
学士すら取っていない私が、産学連携の共同研究で賞をいただくとは思ってもいませんでした。
今後もLayerXでは、事業を通して先端技術の発展にも貢献していきたいと思います。
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クラスメソッドさんの売上成長、とてつもない。
創業からの軌跡について、面白い動画でした。
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医療データの国内トップ企業であるJMDC様と弊社PrivacyTech事業の共同研究を発表しました。
医療データは"センシティブだけど価値の高いデータ"の筆頭で、プライバシーテックの価値がとても大きいと感じます。Anonifyをしっかり役立つ形にチューニングして貢献していきます。
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Ethereum 2.0のアプリ開発のローカルテスト用エミュレーター「Mousse」（ムース）のベータ版をリリースしました！今年度のIPA 未踏事業で
@vinami
と開発したものです。
Mousseの概要や開発の背景に関して記事を書いたので、ご覧ください〜
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オフィスのMTGで、画面共有のためだけにZoomを使ってしまう。プロジェクター使うより楽。
普及したプロダクトは、オーバーキルでも用途が拡大される。
Excelも、Excel以外に適したツールがある用途で使われている。〇〇がなければ絶対実現できないことがないと〇〇は流行らない、ということはない。
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LayerXのAI・LLM事業における、この巨大なトレンドに挑むスタンスについてnoteを書きました。
LayerX創業以来取り組んできた、技術ドリブンの事業化の色々な失敗と反省に基づいています。
一言で: 自分の軸を持ち、徹底して情報収集し、無駄を覚悟でどんどん作ること。
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経営者やPdMは、一般的な営業スキルに関係なく、立場上営業力に下駄を履けている（ビジョンを自由に語ったりその場で意思決定する権限・プロダクトの深い理解・役職上の信頼されやすさ等）。
よって特に初期は上記の人が営業する効果が高い一方、実力と錯覚してはいけない。
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日本ブロックチェーン協会の「Blockchain Company of the Year」をLayerXとして、「Young Blood of the Year」を私個人として受賞しました。
投票で選出して頂いたとのことです。皆様応援してくださり誠にありがとうございます。
年末年始は開発に集中しようと思います。
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日本銀行による、プライバシー保護技術を概観するペーパー。匿名化、差分プライバシー、秘密計算/TEE、連合学習など。
「中央銀行デジタル通貨（CBDC）に関する検討に対しても、示唆を与え得る」とのこと。
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「お年寄り向けデジタル」に、大きな社会的意義と、市場規模を感じる。行政サービスをネットだけにするのは難しい、地銀は支店を減らせない、等、社会インフラのデジタル化は必ず「高齢者には難しい」という課題に直面する。この前提を覆すプロダクトやノウハウの重要度は、今後より増していくはず。
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LayerXでAI・LLM事業部を新設し、事業部長に就任しました。
LLMのR&Dとお客様とのPoCを通して、本格的な事業化の目処が立ったことや、
既存のプライバシーテック事業においても、テキストデータやAI活用の強い引き合いがあったことが背景です。
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LLMが本当に便利なユースケースってなんなのだろう？というのを探索し続けてきましたが、いよいよ色々仕込んでいたものが動き出してきています。
結果、本当に人が足りない状況になっております。（技術・ビジネスサイドいずれも）
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研究開発が社会に還元される形は「産業界でインパクト高い未解決問題が、ある日技術のブレイクスルーが起きてついに解決」だけではない。未来に先行して研究されてきた、アカデミアでは古く枯れた技術について、社会が後から追いつき、ようやくニーズが増えて日の目を浴びるということが沢山ある。
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国交省のデータ活用の検証に、当社のプライバシー保護基盤Anonifyを採用いただきました。
LayerX初の政府の案件です。
行政のオープンデータでプライバシーは避けては通れない問題で、米国国勢調査をはじめ見直しが進んでいるので、日本での基準づくりに貢献したいです。
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顧客課題を起点にするのも大切にしつつ、「社会課題をいかに顧客課題にするか」というのをもっとやっていきたい。
そしてこれは、他の人がやらないことに先に賭けることになるので、スタートアップ、ベンチャーにとっては戦略でもある。
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>ハンコを押すという作業は、これ以上改善しようがありません。ですがこれを電子契約にすると、電子契約を引き金にして、そのままオンラインで請求書を発行し、相手企業からの支払いを待つという一連の流れを、各種のSaaSと銀行APIを繋げて自動化するような世界がやってきます
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LayerXでの3年ほどを振り返っていて、事業立ち上げは、自分が考えた仮説の正しさの検証だけではなく、自分が無意識に思い込んでいたことの間違いに一つずつ気づいていくプロセスでもあると思いました。
例えば「未来はこうなるはず」など。仮説として言語化すらできていない暗黙の前提を修正していく。
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本日リリースのつくば市の住民アンケートシステムに、弊社の秘匿化ソリューションAnonifyが導入されております。ネット投票における「投票の秘密と改ざん耐性」の担保（特許出願済）を実証します。国内では珍しい秘匿計算/ブロックチェーンの本番利用例ではないでしょうか。
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World Economic Forum (ダボス会議)の若手組織であるGlobal Shapersのメンバーに選出されました。
WEFはサプライチェーンやCBDC、デジタルIDなどのトピックで研究レポートを出していたりするので、LayerXでの仕事とリンクさせて、デジタル化を通した社会課題の解決に貢献したいと思っています。
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探索とはリスクをとる事。事業アイデアや研究テーマを探すとき、「何も見つからない」と困る事は案外少なく、「良さそうだがふわっとした選択肢がいくつかある」状態の方が問題。探索のためには仮説を絞り、答えを出すために時間を使う。最初は手がかりが少ないので、ある種直感で仮説を絞る必要がある
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「それってChatGPT使う必要ある？」系の問いについて。GPTが色々なタスクでそこそこの精度を出す限りは、個別ケースでもっと精度が良い従来手法があっても、GPTが使われることが増えると思う。適材適所よりも、汎用性が勝ってしまうパターン。業務におけるExcelや、家庭の調味料としての醤油的な。
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2022年はLayerXのPrivacyTech事業として充実した1年でした。
創業期に始まったプライバシー保護技術のR&Dから4年でようやく商用サービス化し、
実績が徐々に増え、副次的に売上もしっかり伴った形となりました。
爆速で成長するバクラク事業を横目に見つつ、2023年はより存在感を出したいです。(1/n)
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約55億円の資金調達を発表しました。
LayerXが今後第4、第5の事業を連続的に創造して成長するために、事業責任者としてプライバシーテック事業を成功させたいです。
スタートアップとしては異例な形で、複数事業に挑戦することを応援していただいた皆様に感謝しています。
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プライバシーテックの研究と実装に力を入れるLINEさんとの対談取材の記事が公開されました！
先日もLINEアプリへの差分プライバシー・連合学習の導入が発表されたり、実装を進めながら、学術研究でも国際学会に論文を沢山通している活動の裏側についてお話を伺いました。
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日経クロステックさんに、エンジニアの働き方というテーマで取材していただきました。
研究も事業立ち上げもプロダクト開発も全部できる機会があることが少し伝わると嬉しいなと思います。
プライバシー保護技術は、難しいですが無茶ではない、絶妙な難易度で面白いです。
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先週でLayerX創業4周年。ずっと健康で週7日没頭し続けられる機会に感謝しています。
徐々に、会社ミッションの「すべての経済活動をデジタル化」がいかに尖った価値観なのかを理解してきました。
技術でトラストを形成し人同士のやり取りを滑らかにするというテーマで4年間一貫できたかなと思います。
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枯れてない技術を使うのは危なくないのか、とよく聞かれるが、そこは本質ではないと思う。大事なのは、満たすべきセキュリティ要件を定義し、設計・実装を適切に検証し、それでも意図せぬ問題が起きた時に備え、体制を整え、リスク管理すること。そうでない限り枯れた技術でも事故は起きる。
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新プロダクトのリリースに合わせてインタビューしていただきました。
LayerXの執行役員に就任して4年、色々な試行錯誤をして今回のプロダクトにたどり着きました。
新規事業もR&Dも、思う通りに行かないのが普通でそれが楽しく、逆に上手く行った時はさらに楽しいですね。
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当然ブロックチェーンを無理に使うつもりはなく、弊社はブロックチェーンを使わないプロジェクトにも取り組んでいます。
仮に使ったとしてもそれは本質ではなく、あくまで技術選定の数ある論点の一つに過ぎないと思います。ユーザーの課題をしっかり解くことが重要です。
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本日のEthereum Foundation宮口あやさん & VitalikのAMAイベントの書き起こし（ざっくり）です。
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つくば市のスーパーシティ連携事業者として選定していただきました。スーパーシティによる規制緩和により、国内初の公職選挙でのインターネット投票実現を目指します。
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ユーザーのパーソナルデータ（検索ワードや位置情報）を統計化して販売する事業が、かなりの規模に成長している。
>ヤフーはデータ事業の売上高を早期に100億円とする目標を掲げる。2022年度の売上高は非公表だが30億円程度となる見通し。
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本日の"PRIVACY TECH NIGHT"の講演資料を公開しました！
LayerXにおける「プライバシーエンジニアリング」を、要件定義→技術選定→技術検証→実装・運用という4つのフェーズで紹介しました。
データ分析やセキュリティ等の他分野との共通点も伝わると嬉しいです。
#PT_NIGHT
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2年前にLayerXも自分自身もブロックチェーンからピボットし、そこから温め続けてきた事業です。「人同士がやりとりする際の信用コストをテクノロジーで小さくする」というビジョンにずっと賭けています。その一歩目としてパーソナルデータの安全な連携に取り組みます。
ようやく出せました！LayerXのPrivacyTech事業を本格的に始動し、パーソナルデータを組織間でスムーズに連携するプライバシー保護技術「Anonify」の正式提供を開始します。
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本日の研究会での登壇資料です。
Ethereum周りの近況の全体像。
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>正しい知見を得るために、我々はモノを作るというリスクを取り、勇気を振り絞って「実際にぶつけてみる」
リーンスタートアップ的なものを勘違いしてしまうと、いかに開発を最小限に仮説検証するかゲームみたいになってしまうけど、本質的に最小化すべきは機会損失 (自戒)
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経営においてR&Dは「時間がかかる種類の自社の強み作り」「経営の仮説における技術面の不確実性を減らし、逆に事業機会に変える」という、極めてアップサイドの大きな役割がある。よって経営とR&Dは密接に連携し、R&Dにより予定通り強みが作られているか、仮説検証が進んでいるかをウォッチするべき。
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論文検索のElicit (
@elicitorg
) 非常に便利。これまでGoogle Scholarを使っていたのが悲しくなってくる。
専門用語が微妙にズレていても意味を汲み取って探してくれるし、「この論文〇〇の研究はその後どれくらい発展したの？」と検索すれば最新の論文を引っ張ってくれる。
これもGTP-3ベース。
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LayerXのLLM事業ですが、最近新たにPdM、ソフトウェアエンジニア、SRE、（JDないですが）QA、デザイナーなどの募集も開始しています！
R&Dではなく、本当にユーザーにとって不可欠なプロダクトを生成AI・LLMで作りたいという方、ぜひお話ししましょう！
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みんなが口にする「事業部門のニーズを元にR&D」を実現するには、
事業サイドとR&Dがお互いにビビらずに相談し合える関係であるなどの、ウェットな文化が意外と大事だと思う。
そのため、尖った人材を集めたいなどと言ってR&Dだけ文化を変えたり、特別扱いするのはよくない。
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「統計化しているのでプライバシーの問題はありません」は間違っています。
様々な統計情報の提供を続けると、簡単に個人単位のデータが復元できます。
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PrivacyTech事業部も、元々はLayerX Labsという形でR&Dから始まりました。
新しい技術に対して、すぐに手を動かして理解を深め、小規模のR&D組織として事業探索するのがLayerX流として再現性が出てくるといいなと思います。
(プライバシーテックとLLM Labsのコラボも期待！)
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今回発表されたデジタル人民元の実験は二つの点で世界最先端のように思える。一つ目はオフライン決済。ネット接続せずに、スマホどうしを接触させて送金できる機能。ファーウェイが対応機種を発売とのこと。
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コンフィデンシャル・コンピューティング/TEEの連載第二回です。
これまでの記事の中で、一番わかりやすく技術面を解説したつもりです！！！！！
例え話（妖精と秘密の部屋物語）から始まり、TEEの検証可能性/監査性を具体的に説明しています。
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チョコレート菓子を愛する者として「たけのこ vs きのこ論争」に関する意見を時に求められます。
専門家によっては「好みは人それぞれなので」とか濁した回答している人もいますが、
私の中で答えは明確で、きのこはたけのこのバーターであり、もしも単体商品だったら成立してないと思ってます。
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新しいOpenAI APIのJSON mode、バグがありそう。
一定以上大きいJSONを返させようとすると、途中で壊れて空白スペースをtoken limitまで詰め込んで返してくる。
実験している感じ、1024 tokensを超えるJSONを返そうとする時こうなる。
JSON modeをやめると同じpromptで普通に正しいJSON返してくれる。
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請求書SaaSから、ワークフロー、経費精算、カードと侵食し、今やBSMというカテゴリに。
最初は市場とかTAMとかを意識せず、目の前の顧客課題を深く解くことに集中し、隣接する顧客課題を解いていくことを繰り返した結果、新しい市場カテゴリを創出するタイプの事業立ち上げ。
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Ethereum 2.0 のローンチが迫っていますが、引き続き私も、仕様の改善提案など行っています。最近だと、スタンフォード大が発表したコンセンサス周りの攻撃の解決策について提案していて、Vitalik案とどちらがいいか議論しています。
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法人向け生成AI市場へのアプローチや、企業におけるR&D組織のあり方などについて話しました。
Chatwork 執行役員桐谷さんとの対談です。
新しいテクノロジーの市場を切り開く際にBizDev人材は
希少であり、また、エンジニアもBizDev的な素養を身につけて飛躍できると思います
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先日の医療データ不適切取得に対する個人情報保護委員会の指導の文章に、なぜ患者データの安全管理が重要かの理由が書かれている。
患者は治療を受けるためには自分の身体の情報を提供せざるを得ない。拒否できない中で取得されたデータなので、漏れた場合のリスクは大きい。
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