Zilliz非構造化データミートアップ

🎯 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](http://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

1. 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](http://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

***

4. 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。