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About the event

ML@Loft は AWS 上で機械学習ワークロードを運用しているデベロッパー/データサイエンティストのための、お悩み相談会です。月に1回 AWS Loft Tokyo で開催し、毎回活発な議論が行われています。 第7回はこれまで多くの要望があった、ユーザー企業でのデータ分析について、サービスの中での分析のポイントや悩みについて議論します。はじめにファシリテーターから 10分ずつの自己紹介 LT 形式でユーザー企業におけるデータ分析の課題・実例を問題提起頂いた後、テーブルに分かれて参加者全員参加型で問題解決のディスカッション・ナレッジシェアを行います。

これまでのイベントの様子はこちら [Blog#1, Blog#2, Blog#3, Blog#4, Blog#5]

Who should attend

機械学習の運用に課題をお持ちの方、AWS 上で機械学習ワークフローを運用しているデベロッパー・データサイエンティスト、機械学習ワークロードを決定する立場にある方など。 特に B2C あるいは B2B2C のビジネスでのユーザー行動・ユーザーデータ分析やサービス提供時における課題をお持ちのエンジニアの方、手を動かすことが好きな機械学習エンジニアなど。 技術的な観点で、ラウンドテーブルでご自身の課題を共有し (機密にあたる話はもちろんお話しいただく必要はありません)、参加者の方々とディスカッション頂ける方のご参加をお待ちしています！

Schedule

6:30PM–7:00PM 受付

• 7:00PMからセッションは始まりますが、7:30PMまで受付しています。

7:00PM–7:05PM はじめに

• 会場設備説明，会の趣旨の説明

7:05PM - 7:45PM LTセッション (10分×4セッション）

伊ヶ崎 一起 氏 (dely株式会社 データサイエンティスト) 「クラシルにおけるファネルに対するトラフィックバランス異常検知の取り組みについて」

弊社dely株式会社が運営するレシピ料理動画アプリ「クラシル」は、1800万DLを誇る国内有数の料理コンテンツ配信アプリであり、日々取得しているユーザの行動データも大量に蓄積しています。これらの行動データはすべて構造化されたイベントログとして設計・管理されており、新しい機能が追加される際には、効果検証を行うタイミングや基準の設定と合わせて、必要なイベントログも随時追加していくというスタイルをとっています。この開発サイクルの中で我々が新機能の効果測定以上に重要視している点が既存機能への影響把握です。この理由は、どんなに新機能が優れた機能だったとしても、クラシルにすでに備わっている既存の機能に対してネガティブな影響をもたらしたり、必要な動線へのアクセスを著しく減少させている場合には総合的にみて良い機能追加とは判断できません。そのため今回は、こういった新機能の追加などによって生じる既存機能へのネガティブな行動等を可能な限りすばやく検知するため、弊社が導入している「クローズド・ファネルに対するトラフィックバランス異常検知」の仕組みについてご紹介させていただきたいと思います。

平山 知宏 氏 (ルームクリップ株式会社 取締役 CTO) 「C向けサービスの1セッションのモデル化と適用の方法」

弊社アプリRoomClipはお部屋写真の共有サービスという機能を中心に、人々の暮らしの中にある「あらゆる創造的な活動」を応援するアプリです。 2019年には月間利用者数400万人を突破し、幅広く多様な生活・暮らしと向き合ってきました。 このようなC向けアプリはユーザ課題に向き合い続けることが最優先となりますが、サービスで起きた現象を適切に可視化・表現できていない限り、あらゆる施策は資産化できず、さらにビジネスへの展開が鈍化します。 全体的なトラフィック量や、計測可能で短期的なCVRの話だけでは、本来の価値が矮小化される可能性がある中で、 正しさを失わずに適切な価値を表現し、つなげていくためには解像度の高いユーザ動向の把握が不可避です。 弊社は日々試行錯誤を繰り返しており、現在もその途中ではあります。 今回はユーザ行動の1セッションという小さい単位からサービス価値を捉え直し、 その中で機械学習やビッグデータがどう方法論として足りうるのかについて議論したいと思います。

神山 恭平 氏 (Bodygram Japan株式会社 Director) 「AI B2B2CサービスにおけるCのConfidence Check」

Bodygramはスマホで撮影した2枚の身体画像から16箇所の推定採寸を行うAIサービスです。B2B2Cサービスという形態を取っていて、パートナー企業さんの既存のアプリにSDKを組み込んでもらい使用回数などに応じて課金するサービスです。ここにおいてCにあたるエンドユーザーが送信する画像やユーザー情報の検証がとても大事です。なぜならば、エンドユーザーの一部はまともにアプリを使ってくれず、例えば人物が写っていないような不正な画像を送信してきます。これらの画像も含め、弊社AIの推定成功率評価を行ってしまうと成功率が低いという結果になってしまうからです。

石塚 淳 氏 (株式会社Gunosy GunosyTechLab BIチーム エンジニア) 「GunosyにおけるABテストの全容」

Gunosyは「情報を最適に届ける」というビジョンのもと、グノシーやニュースパス、ルクラ、オトクルといったさまざまなサービスを提供しています。 これらのサービスが継続的に成長してこれた理由の1つに徹底したデータに基づく意思決定があります。 Gunosyでは「数字は神より正しい」という哲学を大切にしており、全メンバーが役職に関係なく、フラットにプロダクトに対して議論できる文化があります。 本日はデータに基づく意思決定の中核を担っているABテストの全容についてご紹介させていただきます。

7:50PM–8:40PM ラウンドテーブル (25分 x 2テーブル)

• 相談会・ディスカッション （LTerがファシリテーターとなり、参加者全員での技術トークの時間です。）

8:40PM–9:00PM 懇親会 - Wrap-up

Speakers

伊ヶ崎 一起 氏 (dely株式会社 データサイエンティスト)

大阪生まれ→国際教養大学卒業→株式会社FRONTEO→dely株式会社 大学在籍中にコンピュータシミュレーションやデータ解析に興味を持ち、自然言語処理解析を手がける前職に就職。解析の自動化と様々なデータ型の解析に携わるべくdelyに入社。趣味は絵画と自炊。

平山 知宏 氏 (ルームクリップ株式会社 取締役 CTO)

2012 年からルームクリップに CTO として参加。スマホアプリ RoomClip のインフラからサーバ・フロントサイドの開発に加えて、画像解析やビッグデータの解析、機械学習などの領域に従事。

神山 恭平 氏 (Bodygram Japan株式会社 Director)

前職は大学教員で電気回路の研究をしつつ、国プロで量子コンピュータのクラウドサービスを構築。AI人気の高まりを受け、学生には画像や言語処理に関するDeep Learningの指導をしていました。去年末に国プロのつながりでBodygramのCEOと出会い、アカデミアを去ることを決意。現在、BodygramではDirectorを務めています。

石塚 淳 氏 (株式会社Gunosy GunosyTechLab BIチーム エンジニア)

前職ではサーバーサイドエンジニアとして、ソーシャルゲーム会社で複数タイトル横断の分析基盤を開発。 2016年2月よりGunosyに入社し、グノシー事業のデータ分析、プロダクト改善を担当。 その後、新規事業のPMとしてクーポンアプリのリリースに携わる。 現在は新設されたGunosyTechLabにて、社内を横断した分析業務に従事。

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