2023年下半期 LT（ライトニングトーク）大会を開催しました！

こんにちは GMO NIKKOのN.Iです。
毎年の好例行事になりつつある2023年下半期のLT（ライトニングトーク）大会をフクラスの16階にあるGMO Yoursを会場にてオフライン開催しました。今回はGMOアドパートナーズ連結各社のエンジニア６名が登壇してプレゼンを行いました。
今回はその会場の雰囲気を中心にお伝えしていきます。

ミニゲーム（画像生成）

アイスブレイクとして画像生成のミニゲームを開催しました。「100年後の渋谷」をテーマに各チームにプロンプトを作成して頂き、DALL·E 3で一番良い画像生成が出来たチームを競うという内容で行いました。今回イベント時間制約で1問だけ行いましたが、盛り上がりましたのでアイスブレイクの役割は果たせたと思います。

1位に選ばれた画像
ミニゲームで選ばれた画像は下記でした。
プロンプト
#機械化された渋谷駅はドーム状になっておりGMOインターネットグループのロゴが付いています。
#天気は青空。空にはクルマが飛んでいます。ハチ公は立体映像で掲示されています。
文章だけで画像を生成してくれるなんてすごい時代になったなと実感しました。GMOが入っているはこの画像だけだったので選択した人多かったのかな。

ライトニングトーク大会

前回大会から、内容の質やプレゼンテーションスキル、タイムマネジメントなどを考慮して最も素晴らしいと思った登壇者1名をLT大会を視聴した皆様に投票してもらい、得票順に上位3名が表彰されます。
そして、今回最優秀賞に輝いたテーマは「画像生成AIの可能性を探る！」でした。

人物の全身画像の生成確率を上げる方法をまとめた素晴らしい発表でした。
生成AIを駆使して、プロンプト、生成AIを変更して合計8,000枚の画像を生成を行い目視確認して人物の全身画像の生成の成功確率をまとめるという時間がかかりそうでかつ業務にも今後活かせるかもしれない内容の発表で盛り上がりました。

今回の受賞者と役員の記念撮影です。

今回の登壇者６人の記念撮影です。今回の登壇者からは生成AI以外にセキュリティー対策状況、コミュニケーションプラン（プロジェクトマネージメントの手法の1つ)の発表、チーム開発から学んだことの発表、大規模言語モデル（LLM）を使用した構造化データへのData Augmentation技術の説明、iPhoneのカメラを利用した3Dモデルに変換する方法などのさまざまな技術や知識が紹介されました。