Details
🎯 イベント概要：
本Meetupでは、ベクトルデータベース『Milvus』および『Zilliz Cloud』を軸に、 RAG構築・KnowledgeOps・AIエージェントといった実践事例を紹介します。 Zilliz、MosuMosu、Listenhub、AWS等の主要企業からの登壇者が、AI時代に求められるデータ基盤の最新動向と課題を議論します。 Zilliz Cloudに基づいた最新のユースケースと開発動向に関する情報共有もぜひお楽しみください。
📍 会場：
AWS Japan オフィス
東京都品川区上大崎3-1-1 目黒セントラルスクエア２１階 (TOKYO 141-0021)
📆 日時：
2025年12月21日（日）13:00〜17:00（予定）
👥 形式：
対面開催（事前申込制）
📩 お問い合わせ
📧 tyler.yi@zilliz.com
タイムテーブル（予定）
13:00〜14:00
受付・オープニング・ネットワーキング
14:00〜14:30
「Zilliz を用いた企業向け RAG システム構築」
登壇者：馬 寅辰（Big4 シニア・アーキテクト ／ Zilliz アンバサダー）
14:30〜15:00
「推し活をめぐるデータ理解のためのLLM最適化」
登壇者：Jayde チョウ シンイン（mosumosu株式会社 CEO & Founder）
15:00 – 15:10
☕ ☕茶話会
15:10〜15:40
「次世代音声エージェントの構築：ListenHubがいかにして情報を「会話」に変えるか — URLを自然な会話型ポッドキャストへ」
登壇者：Max Liu / MarsWave.ai CMO
15:40〜16:10
「Generative AI with AWS」
登壇者：武田 友宏（AWS Japan / AIML シニアスペシャリスト SA - GenAI）
16:10〜17:00
交流タイム
登壇者 & セッション概要
- 馬 寅辰（マー インチェン） / Big4 シニア・アーキテクト ／ Zilliz アンバサダー
**講演タイトル：**Zilliz を用いた企業向け RAG システム構築
講演概要：
本セッションでは、Zilliz Cloudを用いた企業向けの検索拡張生成（RAG）構築の実践方法を紹介します。 大規模な生産環境におけるRAG設計の課題、システム構想のポイント、そしてAWS Bedrockやマイクロサービスの活用による拡張可能なAI検索の基盤を構築する手法を解説します。
講演要点：
Zilliz を利用した RAG 構築実践
RAG システム設計の戦略・構想
Bedrock × マイクロサービスによる構築最適化
2. Jayde チョウ シンイン / mosumosu株式会社 CEO & Founder
**講演タイトル：**推し活をめぐるデータ理解のためのLLM最適化
講演概要：
本セッションでは、「推し活」（ファン活動）プラントフォームにおけるLLM最適化の実践を紹介します。 推し活特有の語彙体系、暗黙の了解から成り立つコンテクスト、マルチモーダルデータの複雑性を踏まえて、Context Engineering、Few-shot Learning、RAGアーキテクチャ設計など、LLMが文脈と感情に対する理解を深めるための戦略を紹介します。
講演要点：
推し活データの特性とLLMの課題
Context Engineering / Few-shot の活用
RAG設計とRetrieval戦略の最適化
Fine-tuningとPrompt Engineeringの使い分け
実装上の課題とTips
3. Max Liu / MarsWave.ai CMO
**講演タイトル：**次世代音声エージェントの構築：ListenHubがいかにして情報を「会話」に変えるか
講演概要：
「読む」から「聴く」へ。 MarsWave が開発した ListenHub は、URL やアイデアを瞬時に「自然な対話形式のポッドキャスト」に変換する AI エージェントです。
本セッションでは、単なる TTS（音声読み上げ）を超えて、LLM による脚本生成 → 会話構成設計 → 感情表現豊かな音声合成へと至る “AI音声エージェント” の技術アーキテクチャとその実践を紹介します。
講演要点：
AI音声エージェントの全体アーキテクチャ
LLMを活用した対話型脚本生成
AIキャラクター性と感情表現の設計
自然な会話体ポッドキャスト生成のワークフロー
実運用における品質向上とベストプラクティス
- 武田 友宏（タケダ トモヒロ）/ AWS Japan AIML シニアスペシャリスト ソリューションアーキテクト – 生成AI
**講演タイトル：**Generative AI with AWS
講演概要：
本セッションでは、AWSにおける生成AI関連サービス（Amazon Bedrock、Knowledge Bases、Neptune、SageMaker等）の概要と、 AI Agent（Strands / Agent Core）を活用した業務フロー自動生成の最新ユースケースを紹介します。 実際の事例を交えながら、エンタープライズが生成AIを導入する際の設計ポイントを解説します。
講演要点：
AWSの生成AIサービス全体像
Bedrock / Knowledge Bases / Neptune の活用
SageMakerによるモデル運用
AI Agent（Strands & Agent Core）のアーキテクチャ
AI Agent × RAG × Knowledge Graph の業務フロー生成
スピーカー情報：
武田 友宏（工学博士 & 経営学修士）
Tomohiro Takeda (Ph.D. & MBA)
AIML Senior Specialist Solution Architect – GenAI, AWS Japan
⚠️ 注意事項
AWS Japan オフィスの入館ルールにより、
**登録時は必ず本名（IDカードまたはパスポートと一致する氏名）をご記入ください。
当日は本人確認書類（IDカードまたはパスポート）**をご持参ください。
一致しない場合、入館できない場合があります。