Suche senden
Hochladen
[CTO of the year 2018] Lean AI開発により、3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、1年で大手塾の2割に導入するまで至った話
•
Als PPTX, PDF herunterladen
•
0 gefällt mir
•
2,121 views
T
Takanori Kawahara
Folgen
CTO of the year 2018で発表した資料。 Lean AI開発により、3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、1年で大手塾の2割に導入するまで至った話。
Weniger lesen
Mehr lesen
Technologie
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 11
Jetzt herunterladen
Empfohlen
(↓Developers Summit 2022 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3700/ での説明) スタートアップでは開発速度が大切です。そのためデータの価値を高め、保つことにコストをかけづらく、後手に回りがちです。 atama plusではプロダクト開発戦略の一環としてデータ整備と活用を捉え直し、いち早くプロダクト開発にデータを活かせるようにしました。 結果、持続的にデータを活用、整備していくエコシステムを構築でき、開発速度と組織におけるデータの価値の両方を高めることに成功しています。 今回の講演では、その戦略についてお話しします。
Developers Summit 2022 プロダクト開発速度とデータの組織的価値をセットで飛躍的に高める開発戦略
Developers Summit 2022 プロダクト開発速度とデータの組織的価値をセットで飛躍的に高める開発戦略
Takanori Kawahara
AWS summit 2019にて発表しました。
CTO of the year 2018によるLean開発話【データレイク編】 ~とにかくデータレイクにすべてのデータを投げ込もう! とりあえずs3に置け...
CTO of the year 2018によるLean開発話【データレイク編】 ~とにかくデータレイクにすべてのデータを投げ込もう! とりあえずs3に置け...
Takanori Kawahara
2022/02/18 Developers Summit 2022 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3695/
はち の自分戦略
はち の自分戦略
大貴 蜂須賀
事業会社が開催する人材育成プログラム ”Data Science BOOTCAMP”について
事業会社が開催する人材育成プログラム ”Data Science BOOTCAMP”とは?
事業会社が開催する人材育成プログラム ”Data Science BOOTCAMP”とは?
Norihiko Nakabayashi
機械学習をWebメディアに使って効率的な運営を目指してみてる
Machine Learning 15 minutes! とあるデザイン会社の中の人にとってのA.I.
Machine Learning 15 minutes! とあるデザイン会社の中の人にとってのA.I.
Yohsuke Itoh
あるお客様の使い方の事例となります。こちらのお客様はこの資料以上に様々なツールを使いこなし業務現場の改善を実現されており、今回は頼み込んで出せる範囲の限界まで情報をお出し頂きました。 ご担当者から「この情報を公開することで皆様の活用の支援になればと思い、可能な可限りの情報を共有させて頂きます」という言葉を頂いております。 お客様同士がつながり、活用を活性化することを目的としたコミュニティを用意してありますので、ぜひ、ご参加頂ければと思います。もし、自社の情報を SlideShareで公開されたい場合は下記のコミュニティにご参加頂きご連絡を頂ければと思います。 M365 コミュニティにご参加される場合は以下の URL からご参加ください。 https://www.yammer.com/japanoffice365users/#/home 関連情報 "Office 365 を使い始める/使い倒す” シリーズをまとめたクリップボードは以下です。 https://www.slideshare.net/microsoftjp/clipboards/office-365
お客様の使い方事例 001 現場での活用事例
お客様の使い方事例 001 現場での活用事例
日本マイクロソフト株式会社
2019年10月25日、CTC Forum 2019@品川。楽天ではどのようにビッグデータの活用を行っているのか、データサイエンスおよびAIの視点でプレゼンテーションが行われた。登壇者:勝山 公雄(Senior Manager, Global Data Supervisory Department, Rakuten, Inc.)
楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
Rakuten Group, Inc.
schooさんで発表した資料 BIツール研究所 https://schoo.jp/class/8009?ref=tchr
データ活用する人のための論点整理トレーニング
データ活用する人のための論点整理トレーニング
Sho Maekawa
Empfohlen
(↓Developers Summit 2022 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3700/ での説明) スタートアップでは開発速度が大切です。そのためデータの価値を高め、保つことにコストをかけづらく、後手に回りがちです。 atama plusではプロダクト開発戦略の一環としてデータ整備と活用を捉え直し、いち早くプロダクト開発にデータを活かせるようにしました。 結果、持続的にデータを活用、整備していくエコシステムを構築でき、開発速度と組織におけるデータの価値の両方を高めることに成功しています。 今回の講演では、その戦略についてお話しします。
Developers Summit 2022 プロダクト開発速度とデータの組織的価値をセットで飛躍的に高める開発戦略
Developers Summit 2022 プロダクト開発速度とデータの組織的価値をセットで飛躍的に高める開発戦略
Takanori Kawahara
AWS summit 2019にて発表しました。
CTO of the year 2018によるLean開発話【データレイク編】 ~とにかくデータレイクにすべてのデータを投げ込もう! とりあえずs3に置け...
CTO of the year 2018によるLean開発話【データレイク編】 ~とにかくデータレイクにすべてのデータを投げ込もう! とりあえずs3に置け...
Takanori Kawahara
2022/02/18 Developers Summit 2022 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3695/
はち の自分戦略
はち の自分戦略
大貴 蜂須賀
事業会社が開催する人材育成プログラム ”Data Science BOOTCAMP”について
事業会社が開催する人材育成プログラム ”Data Science BOOTCAMP”とは?
事業会社が開催する人材育成プログラム ”Data Science BOOTCAMP”とは?
Norihiko Nakabayashi
機械学習をWebメディアに使って効率的な運営を目指してみてる
Machine Learning 15 minutes! とあるデザイン会社の中の人にとってのA.I.
Machine Learning 15 minutes! とあるデザイン会社の中の人にとってのA.I.
Yohsuke Itoh
あるお客様の使い方の事例となります。こちらのお客様はこの資料以上に様々なツールを使いこなし業務現場の改善を実現されており、今回は頼み込んで出せる範囲の限界まで情報をお出し頂きました。 ご担当者から「この情報を公開することで皆様の活用の支援になればと思い、可能な可限りの情報を共有させて頂きます」という言葉を頂いております。 お客様同士がつながり、活用を活性化することを目的としたコミュニティを用意してありますので、ぜひ、ご参加頂ければと思います。もし、自社の情報を SlideShareで公開されたい場合は下記のコミュニティにご参加頂きご連絡を頂ければと思います。 M365 コミュニティにご参加される場合は以下の URL からご参加ください。 https://www.yammer.com/japanoffice365users/#/home 関連情報 "Office 365 を使い始める/使い倒す” シリーズをまとめたクリップボードは以下です。 https://www.slideshare.net/microsoftjp/clipboards/office-365
お客様の使い方事例 001 現場での活用事例
お客様の使い方事例 001 現場での活用事例
日本マイクロソフト株式会社
2019年10月25日、CTC Forum 2019@品川。楽天ではどのようにビッグデータの活用を行っているのか、データサイエンスおよびAIの視点でプレゼンテーションが行われた。登壇者:勝山 公雄(Senior Manager, Global Data Supervisory Department, Rakuten, Inc.)
楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
Rakuten Group, Inc.
schooさんで発表した資料 BIツール研究所 https://schoo.jp/class/8009?ref=tchr
データ活用する人のための論点整理トレーニング
データ活用する人のための論点整理トレーニング
Sho Maekawa
2018/8/18 DevLOVE「カイゼン・ジャーニー・カンファレンス」
越境ネイティブの育てかた
越境ネイティブの育てかた
大貴 蜂須賀
2019年10月23日、TechPlayイベント@福岡。楽天市場で利用するデータプラットフォームがユーザに価値を届けるためにどのような活動をしているのか。登壇者:渡邉 大祐(Assistant Manager, Data Utilization Team, Commerce Company)
ユーザに価値を届けるためのデータプラットフォームの考え方
ユーザに価値を届けるためのデータプラットフォームの考え方
Rakuten Group, Inc.
2019/09/20(金)、Mobile Act OSAKA #11。Cloud Firestoreに空間インデックスを適用して周辺検索を実践した話。登壇者:Wu Qifan(エンジニア, ECインキュベーション開発部)
Cloud Firestoreを利用した地理空間検索実践
Cloud Firestoreを利用した地理空間検索実践
Rakuten Group, Inc.
Ci&Tが提供する価値中心のビッグデータ分析やアジャイルBIアプローチの概要を説明します。Ci&T to introduce value centric big data analytics and also agile based BI approach.
Converting big data into big value
Converting big data into big value
Yoshiyuki Ueda
CI&TがGoogle Cloud Platformで開発した大規模マーケティングキャンペーンシステムの事例です。2014年4月22日に東京でおこなわれたグーグルイベントの当社セッションで使用したスライドです。
マーケティングキャンペーンでのGCP活用事例
マーケティングキャンペーンでのGCP活用事例
Yoshiyuki Ueda
[Japan Tech summit 2017] MAI 005セッション資料
[Japan Tech summit 2017] MAI 005
[Japan Tech summit 2017] MAI 005
Microsoft Tech Summit 2017
現在は様々なBIツールが存在していますが、普段慣れ親しんだExcelを完璧に使いこなせていますか? データサイエンスをはじめようとした時にツールの選定から始める方もいらっしゃいますが、まずはExcelで始めてみましょう。有償のツール導入は、Excelでデータサイエンスができるという実感とその可能性を体感し、データサイエンスを実務として行ってからでも遅くはありません。 データサイエンスは事業を行っていく上で欠かせないスキルとなっています。過去を直視し、今後の事業を発展させるための必要なスキルを実践とともに学ぶことができます。
Saga Smart Center - Excelで完結!マイクロソフト流データサイエンスの極意
Saga Smart Center - Excelで完結!マイクロソフト流データサイエンスの極意
Daiyu Hatakeyama
ホワイトハウス、GE、ベライゾン、テスラ、ツイッターなど、欧米では企業向けCMSのデファクトスタンダードになりつつあるDrupalが、日本においても広まり始めています。このプレゼン資料はDrupalのことをまだよく知らないマーケティング部門やIT部門担当者へ向けて、Drupalとはそもそも何ができるのか?何が良いのか?また、各企業でどのように活用されているのかなど、現在のDrupalの全体像をまとめたものです。 欧米では商用CMSからDrupalへの乗り換えが急増しており、デジタル体験の統合プラットフォームとして、ウェブサイトだけでなく、ECや会員ポータル、ネイティブアプリのバックエンドとしても利用されています。Drupalのコンセプト、アーキテクチャや機能についても触れています。ぜひご覧ください!
みんな使っているCMSのDrupalってどこがいいの?
みんな使っているCMSのDrupalってどこがいいの?
Yoshiyuki Ueda
エンジニアの生存戦略なる大層なお話をさせていただきました。僕が今考えていることの共有という視点で拝見いただけますと幸いです。
Baseエンジニアイベント 20170516
Baseエンジニアイベント 20170516
真一 藤川
人工知能による生産性向上の事例ご紹介
20171201 deep learning lab albert
20171201 deep learning lab albert
Hirono Jumpei
Developers Summit 2018での発表資料です。 リクルートライフスタイル 坂東 塁
大規模サービスにおける価値開発の“これまで”と“将来”~新たな“じゃらんnet”のチャレンジに関して~
大規模サービスにおける価値開発の“これまで”と“将来”~新たな“じゃらんnet”のチャレンジに関して~
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
受託開発、請負契約、エンタープライズシステムにおけるアジャイル開発の目的と実践。「見積と計画編」- アジャイルジャパン2014 -
エンタープライズでもできるアジャイル開発
エンタープライズでもできるアジャイル開発
Yoshiyuki Ueda
株式会社マルケト様との第1回共同セミナーで、ウォーミングアップを務めました。その時の資料です。
デジタル戦略とデマンドジェネレーション
デジタル戦略とデマンドジェネレーション
Yoshiyuki Ueda
AI×Analytics×女子部 セッション#1
AIエバンジェリストが語るAIと未来と働き方
AIエバンジェリストが語るAIと未来と働き方
ai-girls
18-E-2 02/18 10:55 ~ 11:40 デジタルカスタマーエクスペリエンスの向上 - Enterprise Search と Observability https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3724/
Developers-Summit-2022_Improving-Digital-Customer-Experience-with-Enterprise_...
Developers-Summit-2022_Improving-Digital-Customer-Experience-with-Enterprise_...
Shotaro Suzuki
日本は欧米と比較して受託開発へのアジャイル導入が遅れています。現在のダイナミックなビジネス環境にアジャイルは不可欠であることを概念的に理解しているつもりでも導入には様々な障壁が存在します。一方、欧米企業はこのプロセスイノベーションによってITによる企業競争力を高めているのです。100%アジャイルで受託開発を行うCi&Tがグローバル市場での経験から得た受託に適した「契約モデル」、「要求の理解と開発」、「プロジェクトの管理と実行」におけるプラクティスを紹介し、日本においてもこれらが有効であることを解説します。@yoshiyukiueda
受託でもデキるアジャイル開発
受託でもデキるアジャイル開発
Yoshiyuki Ueda
2018/9/1 DevLOVE「現場の車窓から:新入社員研修トレーナー・トレーニーの現場」
「勝手に育つ」を育てる
「勝手に育つ」を育てる
大貴 蜂須賀
AI×Analytics×女子部 セッション#3
分析POCプロジェクト マネージメント奮闘記
分析POCプロジェクト マネージメント奮闘記
ai-girls
In this talk, we introduced our innovative ways to collaborate with a variety of businesses, academia, clients and startups in order to create new social value. We focus on data, discuss with business people, invent new ideas with clients and challenge social innovation with startups.
グローバル企業の中で「変化」を仕掛ける楽天技術研究所 Rakuten Institute of Technology の挑戦
グローバル企業の中で「変化」を仕掛ける楽天技術研究所 Rakuten Institute of Technology の挑戦
Rakuten Group, Inc.
2019/6/23 DevLoveX Day2の「もう「効率化」なんてゴミ箱に捨ててしまおう ~情報時代の価値観と行動原則、そして「正しさ」とは何か」の講演スライドです。
もう「効率化」なんてゴミ箱に捨ててしまおう
もう「効率化」なんてゴミ箱に捨ててしまおう
Hiromasa Oka
atama plusの会社紹介資料です。(2022年8月19日更新)
3分でわかるatama plus/about atama plus
3分でわかるatama plus/about atama plus
KenjiGoda
DLLAB DAY 2018 Track2 15:00-15:40
AIとの付き合い方
AIとの付き合い方
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
Weitere ähnliche Inhalte
Was ist angesagt?
2018/8/18 DevLOVE「カイゼン・ジャーニー・カンファレンス」
越境ネイティブの育てかた
越境ネイティブの育てかた
大貴 蜂須賀
2019年10月23日、TechPlayイベント@福岡。楽天市場で利用するデータプラットフォームがユーザに価値を届けるためにどのような活動をしているのか。登壇者:渡邉 大祐(Assistant Manager, Data Utilization Team, Commerce Company)
ユーザに価値を届けるためのデータプラットフォームの考え方
ユーザに価値を届けるためのデータプラットフォームの考え方
Rakuten Group, Inc.
2019/09/20(金)、Mobile Act OSAKA #11。Cloud Firestoreに空間インデックスを適用して周辺検索を実践した話。登壇者:Wu Qifan(エンジニア, ECインキュベーション開発部)
Cloud Firestoreを利用した地理空間検索実践
Cloud Firestoreを利用した地理空間検索実践
Rakuten Group, Inc.
Ci&Tが提供する価値中心のビッグデータ分析やアジャイルBIアプローチの概要を説明します。Ci&T to introduce value centric big data analytics and also agile based BI approach.
Converting big data into big value
Converting big data into big value
Yoshiyuki Ueda
CI&TがGoogle Cloud Platformで開発した大規模マーケティングキャンペーンシステムの事例です。2014年4月22日に東京でおこなわれたグーグルイベントの当社セッションで使用したスライドです。
マーケティングキャンペーンでのGCP活用事例
マーケティングキャンペーンでのGCP活用事例
Yoshiyuki Ueda
[Japan Tech summit 2017] MAI 005セッション資料
[Japan Tech summit 2017] MAI 005
[Japan Tech summit 2017] MAI 005
Microsoft Tech Summit 2017
現在は様々なBIツールが存在していますが、普段慣れ親しんだExcelを完璧に使いこなせていますか? データサイエンスをはじめようとした時にツールの選定から始める方もいらっしゃいますが、まずはExcelで始めてみましょう。有償のツール導入は、Excelでデータサイエンスができるという実感とその可能性を体感し、データサイエンスを実務として行ってからでも遅くはありません。 データサイエンスは事業を行っていく上で欠かせないスキルとなっています。過去を直視し、今後の事業を発展させるための必要なスキルを実践とともに学ぶことができます。
Saga Smart Center - Excelで完結!マイクロソフト流データサイエンスの極意
Saga Smart Center - Excelで完結!マイクロソフト流データサイエンスの極意
Daiyu Hatakeyama
ホワイトハウス、GE、ベライゾン、テスラ、ツイッターなど、欧米では企業向けCMSのデファクトスタンダードになりつつあるDrupalが、日本においても広まり始めています。このプレゼン資料はDrupalのことをまだよく知らないマーケティング部門やIT部門担当者へ向けて、Drupalとはそもそも何ができるのか?何が良いのか?また、各企業でどのように活用されているのかなど、現在のDrupalの全体像をまとめたものです。 欧米では商用CMSからDrupalへの乗り換えが急増しており、デジタル体験の統合プラットフォームとして、ウェブサイトだけでなく、ECや会員ポータル、ネイティブアプリのバックエンドとしても利用されています。Drupalのコンセプト、アーキテクチャや機能についても触れています。ぜひご覧ください!
みんな使っているCMSのDrupalってどこがいいの?
みんな使っているCMSのDrupalってどこがいいの?
Yoshiyuki Ueda
エンジニアの生存戦略なる大層なお話をさせていただきました。僕が今考えていることの共有という視点で拝見いただけますと幸いです。
Baseエンジニアイベント 20170516
Baseエンジニアイベント 20170516
真一 藤川
人工知能による生産性向上の事例ご紹介
20171201 deep learning lab albert
20171201 deep learning lab albert
Hirono Jumpei
Developers Summit 2018での発表資料です。 リクルートライフスタイル 坂東 塁
大規模サービスにおける価値開発の“これまで”と“将来”~新たな“じゃらんnet”のチャレンジに関して~
大規模サービスにおける価値開発の“これまで”と“将来”~新たな“じゃらんnet”のチャレンジに関して~
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
受託開発、請負契約、エンタープライズシステムにおけるアジャイル開発の目的と実践。「見積と計画編」- アジャイルジャパン2014 -
エンタープライズでもできるアジャイル開発
エンタープライズでもできるアジャイル開発
Yoshiyuki Ueda
株式会社マルケト様との第1回共同セミナーで、ウォーミングアップを務めました。その時の資料です。
デジタル戦略とデマンドジェネレーション
デジタル戦略とデマンドジェネレーション
Yoshiyuki Ueda
AI×Analytics×女子部 セッション#1
AIエバンジェリストが語るAIと未来と働き方
AIエバンジェリストが語るAIと未来と働き方
ai-girls
18-E-2 02/18 10:55 ~ 11:40 デジタルカスタマーエクスペリエンスの向上 - Enterprise Search と Observability https://event.shoeisha.jp/devsumi/20220217/session/3724/
Developers-Summit-2022_Improving-Digital-Customer-Experience-with-Enterprise_...
Developers-Summit-2022_Improving-Digital-Customer-Experience-with-Enterprise_...
Shotaro Suzuki
日本は欧米と比較して受託開発へのアジャイル導入が遅れています。現在のダイナミックなビジネス環境にアジャイルは不可欠であることを概念的に理解しているつもりでも導入には様々な障壁が存在します。一方、欧米企業はこのプロセスイノベーションによってITによる企業競争力を高めているのです。100%アジャイルで受託開発を行うCi&Tがグローバル市場での経験から得た受託に適した「契約モデル」、「要求の理解と開発」、「プロジェクトの管理と実行」におけるプラクティスを紹介し、日本においてもこれらが有効であることを解説します。@yoshiyukiueda
受託でもデキるアジャイル開発
受託でもデキるアジャイル開発
Yoshiyuki Ueda
2018/9/1 DevLOVE「現場の車窓から:新入社員研修トレーナー・トレーニーの現場」
「勝手に育つ」を育てる
「勝手に育つ」を育てる
大貴 蜂須賀
AI×Analytics×女子部 セッション#3
分析POCプロジェクト マネージメント奮闘記
分析POCプロジェクト マネージメント奮闘記
ai-girls
In this talk, we introduced our innovative ways to collaborate with a variety of businesses, academia, clients and startups in order to create new social value. We focus on data, discuss with business people, invent new ideas with clients and challenge social innovation with startups.
グローバル企業の中で「変化」を仕掛ける楽天技術研究所 Rakuten Institute of Technology の挑戦
グローバル企業の中で「変化」を仕掛ける楽天技術研究所 Rakuten Institute of Technology の挑戦
Rakuten Group, Inc.
2019/6/23 DevLoveX Day2の「もう「効率化」なんてゴミ箱に捨ててしまおう ~情報時代の価値観と行動原則、そして「正しさ」とは何か」の講演スライドです。
もう「効率化」なんてゴミ箱に捨ててしまおう
もう「効率化」なんてゴミ箱に捨ててしまおう
Hiromasa Oka
Was ist angesagt?
(20)
越境ネイティブの育てかた
越境ネイティブの育てかた
ユーザに価値を届けるためのデータプラットフォームの考え方
ユーザに価値を届けるためのデータプラットフォームの考え方
Cloud Firestoreを利用した地理空間検索実践
Cloud Firestoreを利用した地理空間検索実践
Converting big data into big value
Converting big data into big value
マーケティングキャンペーンでのGCP活用事例
マーケティングキャンペーンでのGCP活用事例
[Japan Tech summit 2017] MAI 005
[Japan Tech summit 2017] MAI 005
Saga Smart Center - Excelで完結!マイクロソフト流データサイエンスの極意
Saga Smart Center - Excelで完結!マイクロソフト流データサイエンスの極意
みんな使っているCMSのDrupalってどこがいいの?
みんな使っているCMSのDrupalってどこがいいの?
Baseエンジニアイベント 20170516
Baseエンジニアイベント 20170516
20171201 deep learning lab albert
20171201 deep learning lab albert
大規模サービスにおける価値開発の“これまで”と“将来”~新たな“じゃらんnet”のチャレンジに関して~
大規模サービスにおける価値開発の“これまで”と“将来”~新たな“じゃらんnet”のチャレンジに関して~
エンタープライズでもできるアジャイル開発
エンタープライズでもできるアジャイル開発
デジタル戦略とデマンドジェネレーション
デジタル戦略とデマンドジェネレーション
AIエバンジェリストが語るAIと未来と働き方
AIエバンジェリストが語るAIと未来と働き方
Developers-Summit-2022_Improving-Digital-Customer-Experience-with-Enterprise_...
Developers-Summit-2022_Improving-Digital-Customer-Experience-with-Enterprise_...
受託でもデキるアジャイル開発
受託でもデキるアジャイル開発
「勝手に育つ」を育てる
「勝手に育つ」を育てる
分析POCプロジェクト マネージメント奮闘記
分析POCプロジェクト マネージメント奮闘記
グローバル企業の中で「変化」を仕掛ける楽天技術研究所 Rakuten Institute of Technology の挑戦
グローバル企業の中で「変化」を仕掛ける楽天技術研究所 Rakuten Institute of Technology の挑戦
もう「効率化」なんてゴミ箱に捨ててしまおう
もう「効率化」なんてゴミ箱に捨ててしまおう
Ähnlich wie [CTO of the year 2018] Lean AI開発により、3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、1年で大手塾の2割に導入するまで至った話
atama plusの会社紹介資料です。(2022年8月19日更新)
3分でわかるatama plus/about atama plus
3分でわかるatama plus/about atama plus
KenjiGoda
DLLAB DAY 2018 Track2 15:00-15:40
AIとの付き合い方
AIとの付き合い方
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
2019/11/16に開催された、成城大学データサイエンス教育研究センターシンポジウム (https://www.seijo.ac.jp/events/jtmo42000000rm1j.html)の発表資料です。 企業におけるデータ分析プロジェクトの進み方や、その中で求められるスキル、大学で学ぶと良い内容などについてまとめています。
企業におけるデータ分析プロジェクトと求められるスキル
企業におけるデータ分析プロジェクトと求められるスキル
Rakuten Group, Inc.
近年注目を集めているテクニックであり、データ拡張(Data Augmentation)について。データ水増しという表現をされることもあります。 ・解説記事 https://note.com/masayamori/n/n63caf39a4cdf この手法は、機械学習における普遍的な課題である過学習(Overfitting)に関わり、またなぜ深層学習(Deep Learning)が学習し、高いパフォーマンスを出せるのかという謎に近づく手がかりでもあります。
ビッグデータ・AI 活用最前線:「Data Augmentation (データ拡張)」という新しい常識
ビッグデータ・AI 活用最前線:「Data Augmentation (データ拡張)」という新しい常識
Masaya Mori
2020/8/1 Deep Learning Digital Conference 株式会社アイデミー 桐原憲昭 氏
[Track3-6] DXを推進するAI人材育成の在り方 ~ e-learning によるAIリテラシの向上~
[Track3-6] DXを推進するAI人材育成の在り方 ~ e-learning によるAIリテラシの向上~
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
2020/8/1 Deep Learning Digital Conference 一般社団法人リテールAI研究会 今村 修一郎 氏
[Keynote-2] リターン・オン・モデル(ROM)で価値の最大化を目指す、社会実装されるための機械学習テクニック
[Keynote-2] リターン・オン・モデル(ROM)で価値の最大化を目指す、社会実装されるための機械学習テクニック
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
合同会社エンジニアリングマネージメント https://engmgmt.tech/ ITエンジニアの採用・定着・活躍についての情報を週次で発信中です IT百物語の蒐集と分析 https://note.com/makaibito クローズドなYOORサロン 裏IT百物語 https://share.yoor.jp/door/makaibito キャリア相談Meety 新卒向け https://meety.net/matches/koYrUTDIgQFU キャリア相談Meety 中途向け https://meety.net/matches/TVKNHlQVQmGM お問合せフォーム https://forms.gle/ft3LiYX81JwxDYq3A 著書 ITエンジニア採用とマネジメントのすべて 「採用・定着・活躍」のポイントと内製化への道筋が1冊でわかる https://amzn.to/3HT2PyP - ITエンジニアの採用・定着・活躍コンサルティング - 採用 - 各社の強みを踏まえた求人票、会社紹介、スカウト文などの監修 - 面接官研修 - 定着・活躍 - リーダーシップ研修、BizDev研修、フィードバック研修 - 評価制度構築・改善 - 給与制度構築、給与査定 - エンジニアリングマネージャーの壁打ち - システムコンサルティング - サービスインフラ・ミドルウェアチューニング - DX支援、情報システム部支援 - セキュリティインシデント対応 - セミナー・執筆
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
Tsuyoshi Hisamatsu
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料 - ITエンジニアの採用・定着・活躍コンサルティング - 採用 - 各社の強みを踏まえた求人票、会社紹介、スカウト文などの監修 - 面接官研修 - 定着・活躍 - リーダーシップ研修、BizDev研修、フィードバック研修 - 評価制度構築・改善 - 給与制度構築、給与査定 - エンジニアリングマネージャーの壁打ち - システムコンサルティング - サービスインフラ・ミドルウェアチューニング - DX支援、情報システム部支援 - セキュリティインシデント対応 - セミナー・執筆
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
Tsuyoshi Hisamatsu
- ITエンジニアの採用・定着・活躍コンサルティング - 採用 - 各社の強みを踏まえた求人票、会社紹介、スカウト文などの監修 - 面接官研修 - 定着・活躍 - リーダーシップ研修、BizDev研修、フィードバック研修 - 評価制度構築・改善 - 給与制度構築、給与査定 - エンジニアリングマネージャーの壁打ち - システムコンサルティング - サービスインフラ・ミドルウェアチューニング - DX支援、情報システム部支援 - セキュリティインシデント対応 - セミナー・執筆
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
Tsuyoshi Hisamatsu
2017年4月14日に行われた東洋経済新報社主催【AIで変わる、BtoCビジネスモデル】にて 発表したセミナー資料です。(WEB公開版)
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
ナレッジコミュニケーション
Yappli社主宰 #リテールテックOnline2020 #RetailTech 2020-03-04 (Wed.) Presented by @mizuki_takenobu COUNTERWORKS Inc.
AI カメラや WiFi, beacon 行動分析、 ぶっちゃけどうなの? 利用者が語るリアル店舗におけるデータ活用入門
AI カメラや WiFi, beacon 行動分析、 ぶっちゃけどうなの? 利用者が語るリアル店舗におけるデータ活用入門
Mizuki Takenobu
合同会社エンジニアリングマネージメント https://engmgmt.tech/ ITエンジニアの採用・定着・活躍についての情報を週次で発信中です IT百物語の蒐集と分析 https://note.com/makaibito クローズドなYOORサロン 裏IT百物語 https://share.yoor.jp/door/makaibito キャリア相談Meety 新卒向け https://meety.net/matches/koYrUTDIgQFU キャリア相談Meety 中途向け https://meety.net/matches/TVKNHlQVQmGM お問合せフォーム https://forms.gle/ft3LiYX81JwxDYq3A 著書 ITエンジニア採用とマネジメントのすべて 「採用・定着・活躍」のポイントと内製化への道筋が1冊でわかる https://amzn.to/3HT2PyP - ITエンジニアの採用・定着・活躍コンサルティング - 採用 - 各社の強みを踏まえた求人票、会社紹介、スカウト文などの監修 - 面接官研修 - 定着・活躍 - リーダーシップ研修、BizDev研修、フィードバック研修 - 評価制度構築・改善 - 給与制度構築、給与査定 - エンジニアリングマネージャーの壁打ち - システムコンサルティング - サービスインフラ・ミドルウェアチューニング - DX支援、情報システム部支援 - セキュリティインシデント対応 - セミナー・執筆
合同会社エンジニアリングマネージメント会社説明資料 2023-016
合同会社エンジニアリングマネージメント会社説明資料 2023-016
Tsuyoshi Hisamatsu
Talk 3: 「明日から使える AIシステム開発シナリオ 事例特選10 〜pythonを使ったAI開発」 井原 渉(澪標アナリティクス)
みんなのPython勉強会#21 澪標アナリティクス 井原様
みんなのPython勉強会#21 澪標アナリティクス 井原様
Takeshi Akutsu
会津大学ITフォーラム講演資料 デジタルテクノロジーの進化がもたらすクルマの付加価値向上
ポストAiを見据えた日本企業の経営戦略 加藤整 20171020_v1.2
ポストAiを見据えた日本企業の経営戦略 加藤整 20171020_v1.2
Sei Kato (加藤 整)
IBM DSXで、コグニティブサービスのWatson APIと役割分担しましょう。
Watson IoTとIBM DSXでWatsonと役割分担
Watson IoTとIBM DSXでWatsonと役割分担
Kenichi Inoue
小学校プログラミング教育を考える夕べ @札幌 2018年3月28日(水)発表資料 https://sakura-hokkaido.doorkeeper.jp/events/72035
正解はどれ?『プログラミング教育』を取り巻くステークホルダーと議論
正解はどれ?『プログラミング教育』を取り巻くステークホルダーと議論
さくらインターネット株式会社
2020年11月8日に開催された「xTech ゆるっとLT: xAI Meetup and AR_Fukuoka」での登壇資料です。
保育園でAIを使ってみた!
保育園でAIを使ってみた!
佳孝 中田
CSHACK#46での資料です!
VOCの活用方法 CSが軸となるサービス改善
VOCの活用方法 CSが軸となるサービス改善
reotoooshiro
20190614_awssummit_stockmark
20190614_awssummit_stockmark
20190614_awssummit_stockmark
KosukeArima
人工知能や機械学習など、最近トピックとなっている話題の整理をしたのち、kintone x 機械学習の技術を組み合わせて、簡単に名刺管理ができるシステムを作成していきます。
kintone Cafe Japan 2016: kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理
kintone Cafe Japan 2016: kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理
Takahiro Kubo
Ähnlich wie [CTO of the year 2018] Lean AI開発により、3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、1年で大手塾の2割に導入するまで至った話
(20)
3分でわかるatama plus/about atama plus
3分でわかるatama plus/about atama plus
AIとの付き合い方
AIとの付き合い方
企業におけるデータ分析プロジェクトと求められるスキル
企業におけるデータ分析プロジェクトと求められるスキル
ビッグデータ・AI 活用最前線:「Data Augmentation (データ拡張)」という新しい常識
ビッグデータ・AI 活用最前線:「Data Augmentation (データ拡張)」という新しい常識
[Track3-6] DXを推進するAI人材育成の在り方 ~ e-learning によるAIリテラシの向上~
[Track3-6] DXを推進するAI人材育成の在り方 ~ e-learning によるAIリテラシの向上~
[Keynote-2] リターン・オン・モデル(ROM)で価値の最大化を目指す、社会実装されるための機械学習テクニック
[Keynote-2] リターン・オン・モデル(ROM)で価値の最大化を目指す、社会実装されるための機械学習テクニック
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
合同会社エンジニアリングマネージメント会社・事業説明資料
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
【20170414みんなのAI】機械学習の民主化を促進するAI活用術
AI カメラや WiFi, beacon 行動分析、 ぶっちゃけどうなの? 利用者が語るリアル店舗におけるデータ活用入門
AI カメラや WiFi, beacon 行動分析、 ぶっちゃけどうなの? 利用者が語るリアル店舗におけるデータ活用入門
合同会社エンジニアリングマネージメント会社説明資料 2023-016
合同会社エンジニアリングマネージメント会社説明資料 2023-016
みんなのPython勉強会#21 澪標アナリティクス 井原様
みんなのPython勉強会#21 澪標アナリティクス 井原様
ポストAiを見据えた日本企業の経営戦略 加藤整 20171020_v1.2
ポストAiを見据えた日本企業の経営戦略 加藤整 20171020_v1.2
Watson IoTとIBM DSXでWatsonと役割分担
Watson IoTとIBM DSXでWatsonと役割分担
正解はどれ?『プログラミング教育』を取り巻くステークホルダーと議論
正解はどれ?『プログラミング教育』を取り巻くステークホルダーと議論
保育園でAIを使ってみた!
保育園でAIを使ってみた!
VOCの活用方法 CSが軸となるサービス改善
VOCの活用方法 CSが軸となるサービス改善
20190614_awssummit_stockmark
20190614_awssummit_stockmark
kintone Cafe Japan 2016: kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理
kintone Cafe Japan 2016: kintone x 機械学習で実現する簡単名刺管理
Kürzlich hochgeladen
2024年4月に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
Toru Tamaki
NewSQLの可用性構成パターン (OCHaCafe Season 8 #4 発表資料) 2024年5月8日(水) NTTデータグループ 技術開発本部 小林 隆浩
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
This is an introduction to MAPPO's paper.
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
atsushi061452
2022年10月27日に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です(発表8分程度)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Hiroshi Tomioka
Syed Talal Wasim, Muzammal Naseer, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan , "Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Grounding" arXiv2024 https://arxiv.org/abs/2401.00901v2
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Toru Tamaki
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20Lカタログ
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Kürzlich hochgeladen
(11)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
[CTO of the year 2018] Lean AI開発により、3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、1年で大手塾の2割に導入するまで至った話
1.
Lean AI開発により、 3ヶ月でプロダクトマーケットフィット、 1年で大手塾の2割に導入するまで至った話 atama plus株式会社 CTO
川原尊徳
2.
2006年 東京大学大学院 情報理工学系研究科修了 新卒でMicrosoft入社後、Hotmail、IME開発、データサイ エンティストなどを経て2017年atama
plus社を共同創業 川原 尊徳 CTO 設立: 2017年4月3日 株主: 創業メンバー、DCM Ventures(在シリコンバレー) 資金調達: 5億円(2018年1月) 事業内容: AIを活用し、中高生一人ひとりにカスタマイズした学 びを提供。全国の塾・予備校にて導入。
3.
プロダクト紹介 教育のパーソナライゼーション 生徒一人ひとりの得意、苦手、伸び、つまづき、集中状態などの データを分析し、その子だけの最短ルートの学びを提供
4.
インフラ構成図 Amazon S3 Amazon RDS heroku Amazon CloudFront REST API コール講義動画リクエスト タブレットアプリ
5.
開発手法 創業時点 「3か月後の夏期講習までにアルゴリズムをプロダクト マーケットフィットさせよう!」 超高速のAIアルゴリズ ムの検証+改善 = Lean AI開発 超高速なアイディア や仮説の検証 =
Lean UX
6.
アーキテクチャ 今日お話しすること Lean AI開発 プロセス
7.
Lean AI開発を支えるアーキテクチャ 達成すべきこと ● 多次元のデータを入力として取れる ●
ブラックボックスが少ない ● 変更や修正が簡単 ● 壊れにくい 上記を実現する設計の秘訣 1. 「一つの大きなアルゴリズム」よりも 「多数の小さなアルゴリズム」を。 2. 「ルールベースアルゴリズムの拒絶」よりも 「ルールベースアルゴリズムとの共存」を。
8.
秘訣1: 「多数の小さなアルゴリズム」を。 ●問題データ ●正誤情報 ●所要時間 ●... 生徒が学習 すべき教材 習熟度 推定 単元間の 関連性 学習 優先度 出力 ・・・ 入力 ● ブラックボックスが少ないので、動作の全体像を把握可 能であり、変更すべき場所が明確になる ●
変更の影響を局所化できるので壊れにくい
9.
秘訣2:「ルールベースアルゴリズムとの共存」を。 習熟度 推定 単元間の 関連性 モデルベースアルゴリズムを使用 (ベイズ理論と隠れマルコフモデ ルに基づく) ルールベースアルゴリズムを使用 (依存関係グラフを用いる) ● 様々なモデルの強力な力を活用しつつ、変更の容易さを確保 柔軟性、変更の容易さが必 要 多次元の入力データに対応 することが必要
10.
依存関係グラフ(数学と物理の一部) ある単元を学習するのに、どの単元を事前に理解しているべきかの依存性を記述 角度 三角関数 波 θ = 60°
11.
結果 ● 創業3か月でプロダクトマーケットフィット ● 4か月目から収益化 ●
10か月目で、講習(2週間)受講者のセンター試験得点 +50%up達成 ● 1年で大手塾の2割に導入 ⇛今後のアルゴリズム改善予定 ● 学習すべき単元を推定するのに、ベイズ理論による確率計 算に加えて、情報量(エントロピー)の概念を導入するこ とで強化したレコメンドエンジンをリリース
Jetzt herunterladen