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マルチエージェント強化学習を用いたゲームAI開発で、MacOS環境下のforkによるマルチプロセス学習に苦戦しました。spawn方式で問題を解決し、実験結果と実装のポイントを共有します。

マイナビのデジ戦では、大規模プロダクトの0→1やAI活用など成長機会が豊富で、環境面も働きやすいと感じています。レガシー課題も全社で改善が進んでおり、挑戦できる土壌があると実感しています。

Google Cloud Next 2026に参加し、AIエージェント時代を見据えた新基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」を学びました。開発から運用まで統合された仕組みと、長期記憶によるパーソナライズの可能性を実感しました。

私はSIGIR 2026とICTIR 2026に参加し、最新の情報検索研究の動向を学ぶとともに、自身の研究成果を発表しました。特に、ユーザーとの対話を通じて検索意図を明確化する研究に強い関心を持ち、得られた知見や経験を今後の検索・生成AI分野の業務に活かしたいと感じました。

BigQuery MLを使用して推論処理を行ってみました。その手順と結果について、ご紹介します。