toCサービスAI実装の「泥臭い」リアル:エンジニア向けイベント「ハッカー鮨」が示すAI活用の最前線

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「ハッカー鮨」開催概要

株式会社マイベストは、エンジニア向けコミュニケーションプラットフォーム「ハッカー飯」を運営する株式会社スタークロスと共同で、エンジニア向けMeetupイベント「ハッカー鮨」を2026年3月5日(木)19時30分より開催します。

ハッカー鮨イベント告知

このイベントは、マイベストがオフィスを構える「築地」にちなみ、出張板前が握るお寿司を囲みながら、職種、企業、バックグラウンドの異なる参加者がアイデアやナレッジをフラットに語り合うことを目的とした交流イベントです。

近年、生成AIの進化により、toCサービスにおけるAI活用は急速に広がっています。開発・運用の現場では、試行錯誤や失敗を重ねながら最適解を探るプロセスが存在しますが、こうしたリアルな経験は共有されにくい傾向があります。

今回のテーマは「toCサービス × AI実装の『泥臭い』リアル 〜成功談から失敗談まで〜」です。マイベスト、カウシェ社、STRACT社のエンジニアを登壇者に迎え、「実装に至るまでの意思決定の迷い」「検証したがうまくいかなかった事例」「運用後に初めて見えてきた課題」など、エンジニアが本当に知りたい裏側にフォーカスし、知見を共有する場を提供します。

今後も「ハッカー鮨」を通じて、エンジニア同士が継続的に刺激し合い学び合える、持続的なコミュニティの形成を目指していくとのことです。

イベント詳細

  • 開催日:3月5日(木) 19:30〜21:30

  • 会場:株式会社マイベスト本社(東京都中央区築地7-17-1 住友不動産築地ビル 6階)

  • 参加費:無料

  • 参加申込https://mybest.connpass.com/event/383049/
    *本イベントのご応募は抽選となります。(申込締切:2/27(金)18:00)当選された方には別途ご連絡いたします。

登壇者

  • 株式会社マイベスト バックエンドエンジニア 橋本 綾斗
    千葉大学大学院修了後、株式会社マイベストに入社。バックエンドエンジニアとしてDB基盤の開発を経験し、現在はAIを用いた商品データの収集・加工システムのプロジェクトリードを担当しています。
    橋本 綾斗氏

  • 株式会社カウシェ Lead Mobile Engineer 小村 祐輝
    iOS開発歴10年以上、Android開発歴6年以上の経験を持ち、カウシェでモバイルエンジニアを担当。現在はECアプリのアーキテクチャ刷新を主導しつつ、AIを活用した開発生産性の向上にも取り組んでいます。
    小村 祐輝氏

  • 株式会社STRACT エンジニアリングマネージャー 加藤 貴晴
    EC領域を中心にプロダクト開発に10年以上従事するフルスタックエンジニア・EM。2024年10月より株式会社STRACTのエンジニアリングマネージャーとしてAIショッピングアプリPLUGを推進しています。
    加藤 貴晴氏

過去イベントの様子

過去イベントの様子

ハッカー飯について

ハッカー飯は、技術や知識でアイデアを形にする人々(ハッカー)が、ご飯を囲むような気軽さで語り合い、教え合い、つながるオンラインプラットフォームです。ビジネスありきのつながりではなく、ゆるやかで持続的なつながりをもたらすことを目標としています。

株式会社マイベストについて

株式会社マイベストは、「インターネットを使った”最高の選択体験”を実現する」をミッションに掲げ、月間ユニークユーザー3,000万人以上が利用する国内最大級の商品比較サービス「マイベスト」を開発・運営しています。日本以外にも8つの国と地域に展開し、”最高の選択体験”の実現を目指しています。

マイベストロゴ

商品比較サービス「マイベスト」

マイベストサービス概要

「マイベスト」は、”選択”という領域に特化した国内最大級の商品比較サービスです。徹底した自社検証と専門家の声による公平な選択基準に基づき商品・サービスに関するおすすめ情報を提供し、一人ひとりのベストな”選択”をサポートしています。今後は豊富な商品データベースとユーザー情報を掛け合わせ、ユーザーごとにパーソナライズされた選択体験を実現し、ユーザーが「買う前に、マイベスト。」を使うことにより、自分にとってのベストにもっとカンタンに出会える世界を目指していくとのことです。

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回の「ハッカー鮨」は、toCサービスにおけるAI実装の具体的な課題と解決策に焦点を当てています。成功事例だけでなく、検証でうまくいかなかった経験や運用後の課題を共有する場は、理論先行になりがちなAI開発において極めて重要です。各社のエンジニアが現場で直面したリアルな「泥臭い」プロセスから得られる知見は、技術的な障壁を乗り越え、より実用的なAIシステムを構築するための貴重な示唆となるでしょう。今後のAI技術の発展には、このような実践的な共有が不可欠だと考えられます。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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