セッション分野

ENG(エンジニアリング)

セッション関連分野

PRD

キーワード

AI/ML

ローカライズ

セッション難易度

求められるスキル

- 生成AIの利用経験のある方
- Python, AI, ツール等のプログラミング経験があると望ましいですが必須ではありません

得られる知見

- クラウドAIとローカルAIの使い分け
- 現在のローカルAIで可能なこととツールへの応用方法
- ローカルAIを利用する Python ツール実装のTIPS
- 書き起こし翻訳ツール、不適切表現検出ツール、翻訳音声チェックツールの開発事例

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クラウドAIサービスを使用せず、ローカルPCで自然言語処理AIを動作させる意義と活用方法、ツールの実装と提供手法、社内展開したツールの開発事例を紹介します。

高度な自然言語処理ができるクラウドAIサービスは日々の作業に欠かせない存在になりました。一方、自PC上で実行できるAI（＝ローカルAI）も急速に進歩し、特定の場面ではクラウドAIに匹敵する性能を持つようになっています。

ローカルで実行することには、クラウドサービスにはないメリットもあります。ゲーム開発現場には高性能GPU搭載PCが多く、その高いAI処理能力を活用できます。

このセッションでは、ローカルAIのメリット・デメリット、LLMのファインチューニング手法、Windows PC 向けに Python 製AIツールを提供する技法、特に共有AIサーバー開発について解説します。さらに、開発した社内向けツールと開発時のポイントも紹介します。

キーワード: 生成AI, Python, ローカルLLM・SLM・VLM, ファインチューニング