สรุปงาน LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 ภายใต้แนวคิด The Human Advantage ชูเคส AI Agent จาก AXA, BOTNOI และ BumbleB
ในวันที่ AI ฉลาดขึ้นและช่วยมนุษย์สร้างเทคโนโลยีใหม่ได้รวดเร็วกว่าที่เคย คำถามสำคัญจึงอาจไม่ใช่เพียงว่า “AI ทำอะไรได้บ้าง” แต่คือ “มนุษย์จะใช้ AI สร้างอะไรให้มีคุณค่าได้มากกว่าเดิม” เพราะความได้เปรียบของนักพัฒนายุคใหม่ไม่ได้อยู่เพียงความสามารถในการใช้เทคโนโลยี แต่ยังรวมถึงความรู้ ความคิดริเริ่ม และความเข้าใจปัญหาของผู้คน เพื่อเปลี่ยนศักยภาพของ AI ให้กลายเป็นโซลูชันที่ใช้งานได้จริง
แนวคิดดังกล่าวเป็นหนึ่งในไฮไลท์จากงาน LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 ภายใต้ธีม “Build the Next-Frontier” ในแทร็ก Real-World Use Cases ที่รวบรวมมุมมองและประสบการณ์จากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี ตั้งแต่แนวคิดพัฒนาศักยภาพนักพัฒนา ไปจนถึงการสร้าง AI Agent และโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมรองรับการใช้งานจริง ผ่านกรณีศึกษาที่สะท้อนว่าเทคโนโลยีจะสร้างคุณค่าได้อย่างแท้จริง เมื่อเริ่มต้นจากความเข้าใจปัญหาและความต้องการของผู้ใช้งาน
The Human Advantage: เมื่อ AI ยิ่งเก่ง มนุษย์ยิ่งต้องสร้างคุณค่าให้มากกว่าเดิม
กษิดิศ สตางค์มงคล ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Analytics / AI และผู้ก่อตั้งเพจ DataRockie เปิดมุมมองผ่านหัวข้อ “The Human Advantage: Outperform the Algorithm” ว่า ในวันที่โลกทุ่มเทเม็ดเงินมหาศาลเพื่อพัฒนา AI ให้ฉลาดขึ้น สิ่งสำคัญไม่แพ้กันคือการพัฒนาศักยภาพมนุษย์ และตั้งคำถามว่าเทคโนโลยีที่กำลังสร้างอยู่นั้น สามารถแก้ปัญหาและสร้างคุณค่าให้ผู้คนได้จริงหรือไม่ ภายใต้แนวคิด “Humanity Over Technology” ผ่าน 3 หลักคิดสำคัญ ได้แก่
(1) Leverage – AI เป็นตัวคูณ แต่ความรู้คือตัวตั้งต้น โดยเปรียบ AI เสมือน “คานงัด” ที่ช่วยขยายศักยภาพมนุษย์ แต่การใช้ให้เกิดประโยชน์ต้องเริ่มจากพื้นฐานความรู้และความสามารถของตนเอง เพราะ “ตัวคูณไม่สามารถคูณศูนย์ได้” นักพัฒนาจึงต้องพัฒนาความเชี่ยวชาญควบคู่กับการเลือกใช้ AI ให้เหมาะสม เพื่อสามารถตรวจสอบและต่อยอดผลลัพธ์ได้อย่างมีคุณภาพ
(2) Agency – กล้าคิด กำหนดเป้าหมาย และสร้างคุณค่าด้วยตัวเอง ในยุคที่ AI ช่วยลดข้อจำกัดด้านเวลาและทรัพยากร ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่การสร้างผลงานให้ได้มากที่สุด แต่คือการกล้าเลือกเป้าหมาย ลงมือสร้างสรรค์ และเรียนรู้พัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง โดยยึดหลัก “Create Value ก่อน Capture Value” หรือมุ่งสร้างประโยชน์ที่แท้จริงให้ผู้คน ก่อนมองถึงผลตอบแทน
(3) Humanity – เทคโนโลยีที่ดีต้องแก้ปัญหาที่ถูกต้อง เพราะเมื่อ AI ช่วยสร้างผลิตภัณฑ์ได้รวดเร็วขึ้น คำถามที่สำคัญกว่า “จะสร้างอย่างไร” คือ “ควรสร้างอะไร และสร้างไปเพื่อใคร” นักพัฒนาจึงต้องเข้าใจความต้องการ ประสบการณ์ และความรู้สึกของผู้คน พร้อมพิจารณาคุณค่าที่เทคโนโลยีสร้างให้กับธุรกิจและสังคม
ทั้ง 3 แนวคิดสะท้อนว่า ความได้เปรียบของมนุษย์ในยุค AI ไม่ใช่การแข่งว่าใครใช้เทคโนโลยีได้เก่งกว่า แต่คือการมีความรู้เป็นพื้นฐาน กล้าคิดสร้างสรรค์ และใช้เทคโนโลยีแก้ปัญหาที่มีความหมายต่อผู้คน ซึ่งเริ่มเห็นภาพได้ชัดเจนจากหลากหลายกรณีศึกษาที่นำเสนอภายในงาน
AI Agent กับธุรกิจประกันภัย: ลดเวลาทำใบเสนอราคาจาก 20 นาทีเหลือ 1-2 นาที
หนึ่งในตัวอย่างการนำ AI มาแก้ปัญหาทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม คือกรณีศึกษาจาก วงกต โตแสง Head of Digital บริษัท แอกซ่าประกันภัย จำกัด (มหาชน) และ ชนากานต์ ชินฉัตรชวาลย์ CEO ของ ZWIZ.AI ที่ร่วมเผยเบื้องหลังการพัฒนา “QQ” AI Agent สำหรับช่วยจัดทำใบเสนอราคาประกันภัยรถยนต์ผ่าน LINE
จากเดิมที่เจ้าหน้าที่ต้องรวบรวมข้อมูลลูกค้าจากข้อความและภาพเอกสารหลากหลายรูปแบบ ก่อนตรวจสอบและกรอกข้อมูลเข้าสู่ระบบด้วยตนเอง ซึ่งใช้เวลาเฉลี่ย 5–20 นาทีต่อใบเสนอราคา ทีมพัฒนาจึงนำ AI Agent มาช่วยอ่านและทำความเข้าใจข้อมูลจากบทสนทนาบน LINE เชื่อมต่อฐานข้อมูลผ่าน API และจัดทำใบเสนอราคาโดยอัตโนมัติ หากข้อมูลไม่ครบ ระบบสามารถสอบถามเฉพาะรายละเอียดที่ขาดอยู่ได้ พร้อมต่อยอดให้ AI รองรับทั้งข้อความและภาพเอกสาร เช่น เล่มทะเบียนรถหรือกรมธรรม์เดิม ผ่าน LINE Webhook และใช้ ZPT Platform ช่วยจดจำบริบทการสนทนา ควบคุมแนวทางการตอบ และจัดทำข้อเสนอเปรียบเทียบตามเงื่อนไขที่กำหนด โดยยังมีขั้นตอนให้ผู้ใช้ตรวจสอบและยืนยันข้อมูลก่อนออกใบเสนอราคา
ผลลัพธ์คือ ลดเวลาจัดทำใบเสนอราคาเหลือเพียง 1-2 นาที ลดสัดส่วนงานที่เจ้าหน้าที่ต้องดำเนินการจาก 100% เหลือ 20% และสามารถนำเสนอทางเลือกเปรียบเทียบได้พร้อมกันถึง 6 รูปแบบ ช่วยให้ลูกค้าได้รับบริการรวดเร็วขึ้น ขณะที่เจ้าหน้าที่มีเวลามุ่งดูแลกรณีที่ซับซ้อนมากขึ้น กรณีศึกษานี้สะท้อนบทบาทของ AI Agent ที่ไม่ได้หยุดเพียงการตอบคำถาม แต่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลและระบบต่าง ๆ เพื่อช่วยดำเนินงานให้สำเร็จได้จริง ภายใต้เงื่อนไขและการตรวจสอบที่เหมาะสม
Voice AI บน LINE: เปลี่ยนจากพิมพ์เป็นพูดได้ โดยไม่ต้องเริ่มบทสนทนาใหม่
อีกหนึ่งกรณีศึกษาที่น่าสนใจ คือแนวคิด “One Assistant, Two Ways to Talk” จาก ดร.วินน์ วรวุฒิคุณชัย CEO ของ BOTNOI Group ที่นำเสนอการพัฒนา Seamless Voice AI Agents บน LINE MINI App เพื่อให้ผู้ใช้สามารถสลับระหว่างการพิมพ์แชทและการพูดคุยกับ AI ได้อย่างต่อเนื่อง โดยไม่ต้องอธิบายเรื่องเดิมซ้ำทุกครั้งที่เปลี่ยนรูปแบบการสื่อสาร
หัวใจสำคัญคือการออกแบบ Shared Memory หรือระบบความจำร่วมระหว่าง Chatbot และ Voicebot โดยใช้ LINE User ID เป็นตัวเชื่อมโยงข้อมูล ภายใต้ LINE OA และ LINE MINI App ที่สร้างจาก Provider เดียวกัน ทำให้เมื่อผู้ใช้เริ่มสอบถามผ่านแชท แล้วต้องการเปลี่ยนไปอธิบายรายละเอียดเพิ่มเติมด้วยเสียง ระบบสามารถดึงบริบทการสนทนาเดิมขึ้นมาให้ Voicebot พูดคุยต่อได้ทันที
เบื้องหลังการทำงาน ระบบจะตรวจสอบตัวตนผ่าน LINE ID Token เพื่อเชื่อมต่อข้อมูลของผู้ใช้อย่างถูกต้อง ก่อนดึงบริบทล่าสุดจาก Shared Memory และเมื่อจบการสนทนาด้วยเสียง ก็สามารถส่งสรุปผลกลับไปยังห้องแชทเดิมผ่าน LINE OA ได้โดยไม่ต้องดาวน์โหลดแอปพลิเคชันเพิ่มเติม นอกจากนี้ ระบบยังออกแบบให้รองรับการพูดแทรก การสลับภาษาไทยและอังกฤษในบทสนทนาเดียวกัน และการตอบกลับด้วยเสียงอย่างรวดเร็ว พร้อมแยกข้อมูลที่ผู้ใช้ยืนยันแล้วออกจากข้อมูลที่ AI คาดการณ์ เพื่อช่วยรักษาความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของบทสนทนา
แนวคิดนี้สะท้อนว่า อนาคตของ Conversational AI ไม่ใช่การเลือกระหว่าง Chatbot หรือ Voicebot แต่คือการทำให้ผู้ใช้เลือกวิธีสื่อสารที่สะดวกที่สุดในแต่ละจังหวะ โดย AI สามารถดูแลให้ทุกอย่างเป็นบทสนทนาเดียวกันอย่างต่อเนื่อง
BumbleB: เปลี่ยนแชทกลุ่ม LINE ให้กลายเป็นผู้ช่วยจัดการงานด้วย AI
อีกหนึ่งไอเดียที่ต่อยอดจากพฤติกรรมการใช้งาน LINE ในชีวิตประจำวัน คือ “BumbleB” โปรเจกต์ทดลองจากกลุ่มนักศึกษาฝึกงานทีมนักพัฒนา LINE ประเทศไทย ผู้ชนะโครงการ LINE HACK รุ่นนักศึกษา ปี 2025 ที่นำเสนอในหัวข้อ “Turning LINE Conversations into AI-Powered Workflows”
BumbleB ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาข้อมูลและงานสำคัญที่อาจตกหล่นอยู่ในบทสนทนากลุ่ม โดยใช้ AI Agent ช่วยสรุปประเด็นสำคัญจากแชทตามช่วงเวลาที่ต้องการ พร้อมเปลี่ยนบทสนทนาให้กลายเป็น Task Form ที่สามารถระบุผู้รับผิดชอบ กำหนดวันส่ง และติดตามสถานะงานได้ รวมถึงช่วยเตือนความจำเรื่องสำคัญให้สมาชิกในกลุ่ม โดยเบื้องหลังระบบใช้ LINE Webhook รับข้อมูลจากบทสนทนา ก่อนส่งงานผ่านระบบคิว Kafka ให้ AI Agent ประมวลผล และส่งผลลัพธ์กลับมายังแชทผ่าน Push Message หรือ Flex Message
ทีมพัฒนายังแบ่งปันแนวทางสำคัญในการออกแบบ AI Workflow เช่น การเก็บข้อมูลผู้ส่งและเวลาของข้อความเพื่อให้ AI เข้าใจบริบทได้ถูกต้อง การแบ่งหน้าที่ระหว่าง Skills ที่กำหนดแนวทางการทำงาน กับ Tools ที่ใช้ดำเนินการจริง และการออกแบบขั้นตอนให้ผู้ใช้ตรวจสอบและกดยืนยันก่อนดำเนินการสำคัญ เช่น การสร้างงานใหม่หรือแก้ไขข้อมูล
แม้ BumbleB จะยังเป็นโปรเจกต์ทดลอง แต่สะท้อนโอกาสในการพัฒนา AI จากเครื่องมือช่วยสรุปข้อความสู่ผู้ช่วยจัดการงานที่สามารถเปลี่ยนบทสนทนาในชีวิตประจำวันให้กลายเป็น Action ได้จริง โดยยังคงให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมในการควบคุมและยืนยันการทำงาน ผู้สนใจ สามารถร่วมทดลองใช้งาน BumbleB กันได้แล้ววันนี้ ผ่าน LINE OA: @bumblebth ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ https://bumbleb.landpress.line.me
จาก AI Solution สู่บริการรองรับผู้ใช้จำนวนมาก ด้วย Infrastructure ที่ต้องพร้อมก่อน Scale
แม้ AI จะช่วยให้นักพัฒนาสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ได้รวดเร็วขึ้น แต่ความท้าทายไม่ได้จบลงเมื่อพัฒนาต้นแบบสำเร็จ เพราะการนำบริการไปใช้งานจริงยังต้องรองรับผู้ใช้จำนวนมาก พร้อมรักษาความเสถียร ความปลอดภัย และประสิทธิภาพของระบบ
ประเด็นนี้ถูกถ่ายทอดผ่านเซสชัน “Beyond the Bottleneck: Infra for What’s Next” โดย ธณิศร จันทร์สำเร็จPrototyping Engineer (PACE) และ ดาษพิช ทองนพเนื้อ Senior Solutions Architect จาก Amazon Web Services (AWS) ที่นำเสนอแนวทางการออกแบบ Cloud Infrastructure เพื่อรองรับการขยายบริการบน LINE Ecosystem โดยใช้เทคโนโลยีอย่าง Amazon API Gateway, AWS Lambda และ Amazon DynamoDB ช่วยจัดการการเชื่อมต่อ ประมวลผล และข้อมูลเบื้องหลัง ขณะที่ LINE OA, LINE MINI App, LIFF และ Messaging API ทำหน้าที่เป็นช่องทางเชื่อมต่อบริการไปยังผู้ใช้
อีกหนึ่งแนวคิดสำคัญคือการออกแบบระบบให้รู้และรับมือกับ Bottleneck หรือจุดที่อาจกลายเป็นคอขวดเมื่อมีผู้ใช้งานเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น การใช้ Amazon SQS/SNS และ AWS Step Functions ช่วยแยกและจัดลำดับงาน เพื่อไม่ให้ระบบทำงานติดขัดเมื่อปริมาณคำขอเพิ่มสูงถึงระดับ 10,000 Requests ต่อวินาที พร้อมนำ Amazon Bedrock และ Bedrock AgentCore มาเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานสำหรับบริหารการทำงานของ AI Agent ภายใต้การควบคุมและมาตรการความปลอดภัยที่เหมาะสม
บทเรียนสำคัญคือ การสร้างผลิตภัณฑ์ให้สำเร็จไม่ใช่เพียงการทำให้ระบบใช้งานได้ แต่ต้องเตรียมโครงสร้างพื้นฐานให้พร้อมรองรับการเติบโตตั้งแต่ต้น เพื่อให้บริการสามารถขยายตัวได้อย่างมั่นคงเมื่อมีผู้ใช้จริงเพิ่มขึ้น
The Human Advantage: เมื่อความเข้าใจมนุษย์เปลี่ยน AI ให้เป็นนวัตกรรมที่มีคุณค่า
ภาพรวมจากแทร็ก Real-World Use Cases ในงาน LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 สะท้อนว่า AI กำลังเปิดโอกาสให้นักพัฒนาสร้างบริการใหม่ได้รวดเร็วและหลากหลายขึ้น ตั้งแต่การช่วยจัดทำใบเสนอราคาประกันภัย การเชื่อมประสบการณ์แชทกับเสียง การเปลี่ยนบทสนทนาเป็นระบบจัดการงาน ไปจนถึงการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมรองรับผู้ใช้จำนวนมาก แต่สิ่งที่เชื่อมโยงทุกกรณีศึกษาเข้าด้วยกันคือ การเริ่มต้นจากปัญหาของผู้ใช้งาน และใช้เทคโนโลยีเป็นเครื่องมือในการสร้างคำตอบที่เหมาะสม โดยนักพัฒนายังคงมีบทบาทสำคัญในการกำหนดเป้าหมาย ออกแบบประสบการณ์ ควบคุมคุณภาพ และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์
LINE ประเทศไทย จึงมุ่งส่งเสริมการเติบโตของ Developer Ecosystem ไทย ผ่านการเปิดพื้นที่แลกเปลี่ยนองค์ความรู้ เครื่องมือ และประสบการณ์จากผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้นักพัฒนาสามารถต่อยอดศักยภาพของ AI ไปสู่การสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่ตอบโจทย์ผู้ใช้ ภาคธุรกิจ และสังคมได้อย่างแท้จริง ภายใต้แนวคิด “Build the Next-Frontier”
สำหรับนักพัฒนาที่สนใจ สามารถติดตามสรุปเนื้อหาข้อมูลและสไลด์ย้อนหลังของงาน LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026 นี้ รวมถึงติดตามอัปเดตข่าวสารเทคโนโลยีใหม่ ๆ และกิจกรรมสำหรับนักพัฒนาไทยจาก LINE ประเทศไทยได้ที่ LINE OA: @linedevth และเฟซบุ๊กเพจ LINE Developers Thailand
LINE Shares Practical AI Cases Built Around User Problems and Human Oversight
LINE Thailand presented examples of AI services designed around specific user problems at LINE THAILAND DEVELOPER CONFERENCE 2026. The Real-World Use Cases track, part of the “Build the Next-Frontier” theme, covered motor insurance quotations, continuous chat and voice conversations, group task management and infrastructure for scaling services. Across the cases, developers retained responsibility for setting objectives, designing workflows and providing checks before important actions.
In “The Human Advantage: Outperform the Algorithm”, the Data Analytics and AI specialist who founded DataRockie outlined three principles under “Humanity Over Technology”. Leverage means using AI to amplify existing knowledge while retaining the expertise to evaluate its output. Agency involves choosing goals, taking initiative and creating value before seeking returns. Humanity focuses on deciding what to build, for whom and which problems deserve to be solved.
An insurance case presented by AXA’s Head of Digital and the CEO of ZWIZ.AI described “QQ”, an AI Agent that prepares motor insurance quotations through LINE. The system interprets conversations and document images, connects to databases through APIs and asks for missing information. It uses LINE Webhook and the ZPT Platform to retain conversational context, guide responses and prepare comparisons under defined conditions. Users still review and confirm information before quotations are issued.
According to the presenters, quotation preparation time fell from an average of 5–20 minutes to 1–2 minutes. The share of work requiring staff intervention decreased from 100% to 20%, and the system could present up to six options simultaneously, allowing staff to focus on more complex cases.
BOTNOI Group’s CEO presented “One Assistant, Two Ways to Talk”, a design for Seamless Voice AI Agents on LINE MINI App. Shared Memory links chatbot and voicebot context through the LINE User ID, with the LINE OA and LINE MINI App created under the same Provider. The system verifies identity using a LINE ID Token before retrieving the latest context, enabling users to move from typing to speaking without restarting the conversation. A summary can then be sent back to the original LINE OA chat without requiring another app download.
The voice system is designed to support interruptions and Thai-English switching within a conversation. It also separates information confirmed by users from AI inferences to help preserve conversational accuracy.
BumbleB, an experimental project by LINE Thailand developer interns who won the student edition of LINE HACK 2025, addresses tasks and information lost in group chats. It summarises conversations over selected periods and converts them into task forms with owners, deadlines and status tracking. The system receives messages through LINE Webhook, queues processing through Kafka and returns results using Push Message or Flex Message.
The BumbleB team emphasised retaining sender and timestamp information, separating Skills that define workflows from Tools that execute actions, and requiring user confirmation before important steps such as creating tasks or modifying data. The experimental service is available through LINE OA @bumblebth.
For infrastructure, AWS speakers—a Prototyping Engineer (PACE) and a Senior Solutions Architect—discussed Amazon API Gateway, AWS Lambda and Amazon DynamoDB for connectivity, processing and data management. LINE OA, LINE MINI App, LIFF and Messaging API provide user-facing access. Their session also covered Amazon SQS/SNS and AWS Step Functions to separate and sequence work when designing for request volumes of up to 10,000 per second, alongside Amazon Bedrock and Bedrock AgentCore for AI Agent operations with appropriate controls and security measures.
Developers can follow conference summaries, presentation slides and further updates through LINE OA @linedevth and the LINE Developers Thailand Facebook page.
