［登壇レポート］GMO Developers Night#39 / コードとカクテル：GMOペパボのAIナイト / 開発者向けブログ・イベント

12/14 に「コードとカクテル：GMOペパボのAIナイト – LT大忘年会 –」をGMOペパボの福岡オフィスにて開催しました。AIやサービス開発に関する技術的なトークを、ドリンクを片手にワイワイやりました！このエントリではトークの内容を紹介します。

セッション

大生成AI時代に、あえて古典的なアルゴリズムで音楽生成ツールを作ってみた

こんにちは、@keigo です。今回はAIがテーマということで、自分の趣味であり仕事でもあるエンジニアリングと作曲を掛け合わせたお話しをしました。

昨今は、Stable Audio や Suno AI が登場してきていますが、作曲家の支援という観点では、まだまだ不十分なところが多いです。本セッションは、作曲家の支援を目的としたメロディ生成人工知能を開発した話です。

対話型遺伝的アルゴリズム (以下: IGA) には大きく分けて、初期生成、評価、世代交代、結果出力の4手順があります。評価と世代交代を繰り返すことで、ユーザーの感性に基づいた個体が生成されます。

demoがメインの発表でしたが、スライドを公開しておきます。

Notionで作るWebサイト「MuuMuu Sites」の裏側

こんにちは。@kinosuke01 です。10月にリリースした「MuuMuu Sites」の紹介と、その裏側の仕組みについてお話しました。

このサービスは、Notionに書いたページに、独自ドメインをあてて、デザインをカスタマイズして、Webサイトとして公開できるものです。

設計面で特徴的なのは、静的サイトジェネレータを採用していることになります。これをどのようなアーキテクチャでサービスとして実現したのか、スライドで公開していますので、ぜひご覧ください。

効率高いデータベースホスティング運用のための構成の進化について

こんにちは。 @heat1024 です。ロリポップで提供中の Database Hosting の構成の紹介と、どのように進化してきたのかを発表させて頂きました。

ホスティングサービスとしては、１サーバに複数DBが存在するのは当たり前のものですが、サーバスペックが上がって余裕ができたとしても意外とMySQLの仕様によって収容数は上げ続けられません。

収容数を上げるのに邪魔になる仕様って何か、どのような構成で解消しようとしたのかを発表しましたので、データベースのホスティングサービス提供に興味がある方にご参考になれれば幸いです。

ゼロからわかるリザバーコンピューティング

@kurotaky です。最近、とあるプロジェクトで関わることになった「リザバーコンピューティング」について調べていましたので、リザバーコンピューティングとは何なのか？実際に動かしてみるとどのような挙動を示すのか？応用先にはどのような分野が考えられるのか？などを紹介しました。

時系列データに対する機械学習手法を考えたときに、LSTMと比較して100倍くらい速いという結果が公開されていたので、今後はRNNやLSTMとの比較におけるパフォーマンスの比較も行ってみたいと思います。

エッジデバイス向けAI技術として今後が楽しみな領域ですので、引き続き調査をして行きます。今後、またどこかでアプリケーションに組み込んだ事例などを紹介できればと思います。

また次回のAIイベントでお会いしましょう！

LT

趣味開発入門しました

こんにちは、@daiです。2023年はChatGPTをはじめ、生成形AIが話題となる年でしたね。そんな1年間で私はOpen AIのAPIを使って4つアプリを作りました。今回のLTでは、それらアプリを紹介しました。

ホモグラフドメインドメインを検出してみた @takumakume

ホモグリフ（homoglyph）と呼ばれる、同一または非常によく似た形をした文字が存在します。例えば「O（オー）」と「０（ゼロ）」です。ホモグリフを利用して特定の組織等になりすましたドメインのことをホモグラフドメイン（homograph domain）と呼びます。

GMOペパボのホスティング事業部では、ムームードメインというドメイン取得サービスや、ロリポップ・ヘテムルといったホスティングサービスを提供しています。そこで、ホモフラフドメインを使ってフィッシングサイトが作られてしまう問題があります。人の経験と目で怪しさを検知して調査を行っており非効率であることが課題です。

これらを解決するために、ホモグラフドメインの検出実験をしたことについて紹介しています。

レーベンシュタイン距離を用いてドメインの類似度を出すことを始めとして、そこで検知できないパターンをハミング距離で検出しています。通常、ハミング距離は同一文字数同士でしか比較できないため、ドメインの文字列そのものを画像データに変換してハッシュを生成した上で比較しています。

PoCとして、以下のコードを公開しているのでご参考になれば幸いです。

https://github.com/takumakume/homein