Cybozu Days (2017/11/08) kintone hack ジョイゾー 山下氏

1. kintoneグローバル利用のための
インターフェース
株式会社ジョイゾー
山下 竜
kintone hack 2017
2017.11.8
kintoneが国境を超えて繋がるチームワークプラットフォームになる日

2. 自己紹介
株式会社ジョイゾー 山下 竜 (35)
kintoneエバンジェリスト
kintone Café運営事務局メンバー
IT DART隊員
2014年、界隈初のkintone転職
100%kintoneでご飯を食べている
70日間サンフランシスコに滞在
福岡県大牟田市出身
コミュニティ
主な属性

3. 良質なインプット＆アウトプット
kintoneの活用の幅を広げる可能性
さらに

4. これまでの試み
鍵を回して、
一括承認
IoTメガネで
緊張度を確認
IoT乾電池で
kintoneプラレール
音声入出力連携 ドローン連携

5. 今年は、アメリカに行って・・・
[ASCII.jp] IoTも得意なジョイゾー山下竜氏、
70日間の北米勤務で見たモノとは？

6. グローバル利用を便利にする
インターフェース

7. グローバル利用で超えるべき基本要素
単位
時差
言語
０ ＋９ −７
￥
日本語
＄
英語

8. 時差を超える

9. 時差を超える表示インターフェース
東京
サンフラン
シスコ
切替可能
タイムゾーン
切替可能
表示切替可能
同一の予定を
時差表現

10. 時差を超える入力インターフェース
タイムゾーンを
選択して
日時入力
セット

11. 単位を超える

12. 単位を超える
変換式が変化する 変換式が変化しない
（例）通貨 （例）長さ、重さ、温度
APIを用いて動的変換 計算式を埋め込んで静的変換

13. 言語を超える

14. 言語を超えるインターフェース
音声ファイルを再生可能
翻訳
音声化
日 英
テキストの翻訳と音声化
kintoneでやる価値は、
知見の再利用と共有

15. そして・・・

16. トレンドに乗る

17. AI、AI、・・・
Dave - kintone CEO

18. 機械学習・AI
画像検索
音声検索ウィルス対策
音声アシスタント
コグニティブ
異常検知
イベント来場者
予測
カスタマー
サービス
購買予測

19. 今回のチャレンジ – 購買予測（準備）
契約情報アプリ 機械学習
既存の契約情報が蓄積
されている

20. ①既存の契約情報で学習
契約情報アプリ 機械学習
今回のチャレンジ – 購買予測（準備）

21. ②学習モデル完成
①既存の契約情報で学習
契約情報アプリ 機械学習
今回のチャレンジ – 購買予測（準備）

22. ②学習モデル完成
どういう人が契約して
くれるかのモデル
①既存の契約情報で学習
契約情報アプリ 機械学習
今回のチャレンジ – 購買予測（準備）

23. 契約情報アプリ 機械学習
①見込客の属性を入力
今回のチャレンジ – 購買予測（予測）
・年齢
・職業
・婚歴
・学歴

24. 契約情報アプリ 機械学習
①見込客の属性を入力
②契約確度を通知
・年齢
・職業
・婚歴
・学歴
今回のチャレンジ – 購買予測（予測）
契約確度がわかる

25. デモンストレーション

26. Good Job!
Dave - kintone CEO

27. まだまだ超えるべき壁はあるけど、
kintone海外でもいける！