What we’re about
Welcome to the Unstructured Data Meetup Tokyo! This group focuses on all things related to Data Science, including recommender systems and federated discovery of big data interests. Our goal is to bring together data enthusiasts, researchers, and industry professionals to learn and share best practices in analyzing unstructured data. Join us for discussions, workshops, and networking opportunities in the exciting field of unstructured data. Let's expand our knowledge and skills together!
Upcoming events (1)
See all- Milvus 非構造化データミートアップ·東京AWS Tokyo Office, Tokyo
【イベント名稱】 非構造化データ・ミートアップ in 東京
【テーマ】 非構造化データと生成AIをテーマに、開発者向けの技術共有イベント
【日時】 2025年7月5日 (金) 13:00 - 17:00
【場所】 Meguro Central Square 21F, AWS オフィス 3-1-1 Kamiosaki, Shinagawa-ku, Tokyo 141-0021
【参加登録】 必要 (後日登録リンク掲載予定)
【イベント概要】 シリコンバレー発起の本イベントは、ベクトルデータベースのリーダー Zilliz が主催する技術共有イベントです。今回は日本初開催！
【タイムテーブル】
13:00 – 14:00｜受付 & オープニング・ネットワーキング
14:00 – 14:30｜《ベクトルデータベース ～ AI時代の基盤インフラ ～》李 小飛（Zilliz / Milvus アンバサダー）
14:30 – 15:00｜SmartNewsにおけるMilvusの活用事例紹介（リュウ シュ/ スマートニュース）
15:00 – 15:30｜AWSセッション（Kita Haruka / AWS）※タイトル未定
15:30 – 16:00｜メルカリ検索におけるAIおよびLLMの活用（Kyle Liu / 技術部マネージャー）
16:00 – 17:00｜茶話会・自由交流【発表者 & セッション内容】
1. 李 小飛 (Zilliz / Milvus アンバサダー) ▶講演タイトル：「ベクトルデータベース ～ AI時代の基盤インフラ ～」 ▶講演アウトライン： (1) ZillizおよびMilvusの概要 (2) ベクトル検索の背景と重要性 (3) Milvus ～ 世界をリードするベクトルデータベース (4) Zilliz Cloud ～ ベクトルDBのSaaS提供 (5) 活用事例の紹介
**2. リュウ シュ (スマートニュース / スタッフソフトウェアエンジニア**)** ▶講演タイトル：SmartNewsにおけるMilvusの活用事例紹介 ▶講演概要： 数年前よりSmartNewsではオープンソースのベクトルDB "Milvus" を達全なシステムに活用しています。検索、レコメンド、コンテンツ理解などのユースケースに対応。ハイブリッド検索機能により、ビジネスに合わせた拡張も容易に。
3. Kita Haruka（AWS / パートナーソリューションアーキテクト） ▶タイトル：TBD (後日更新) ▶Bio：SIパートナー企業のエンジニア育成と技術支援を担当 ▶外部職種：パートナー技術総括本部 / テクニカルイネーブルメント部 / パートナーソリューションアーキテクト
4. Kyle Liu（メルカリ / 技術部マネージャー） ▶講演タイトル：メルカリ検索におけるAIおよびLLMの活用 ▶講演概要： メルカリは日本発のC2Cフリマサービス。当初はDNNの構成でしたが、深層学習やLLMの発展を受け、新技術を受け入れるための内部議論と内部謝もんを介紹します。 実際に効果的だった技術、そうでなかった技術についても語ります。
----------------------------------
オープンソースのベクトルデータベースMilvusは、全世界で高い人気を誇り、数千社の企業ユーザーとともに作り上げてきました。リリースから数年にわたり洗練を重ね、世界最先端の分散型ベクトルデータベースともいえるまでの成長を成し遂げました。
詳細:https://milvus.io/ja
Milvus discord コミュニティに参加https://discord.com/invite/8uyFbECzPX
