Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
アルゴリズムマネジメント
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
ITO Shogo
January 15, 2018
Programming
1
3.2k
アルゴリズムマネジメント
機械学習の技術選定とマネジメントについて
AWS Startup Tech Meetup #11 で発表させていただきました。
ITO Shogo
January 15, 2018
Tweet
Share
More Decks by ITO Shogo
See All by ITO Shogo
Datadog Workflow Automation で圧倒的価値提供
showwin
1
990
Workflow automationによるインシデント原因調査の自動化
showwin
2
500
好きなことを強みにしよう
showwin
1
560
DDD勉強会 ~戦略的設計 編~
showwin
0
310
LAPRAS CTOが考える 採用効率化Tips 5選
showwin
1
910
自作ISUCONのすすめ
showwin
1
180
Engineering Manager Discussion #1 - 自己紹介LT
showwin
1
610
採用要件を明確にしよう
showwin
0
160
スタートアップにおける技術的負債との向き合い方
showwin
0
990
Other Decks in Programming
See All in Programming
CSC307 Lecture 10
javiergs
PRO
1
690
Gemini for developers
meteatamel
0
120
AI & Enginnering
codelynx
0
140
2026/02/04 AIキャラクター人格の実装論 口 調の模倣から、コンテキスト制御による 『思想』と『行動』の創発へ
sr2mg4
0
610
Amazon Bedrockを活用したRAGの品質管理パイプライン構築
tosuri13
5
890
「ブロックテーマでは再現できない」は本当か?
inc2734
0
1.1k
オブザーバビリティ駆動開発って実際どうなの?
yohfee
1
510
今から始めるClaude Code超入門
448jp
8
9.5k
AI主導でFastAPIのWebサービスを作るときに 人間が構造化すべき境界線
okajun35
0
280
nilとは何か 〜interfaceの構造とnil!=nilから理解する〜 / Understanding nil in Go Interface Representation and Why nil != nil
kuro_kurorrr
2
1.2k
Rails Girls Tokyo 18th GMO Pepabo Sponsor Talk
yutokyokutyo
0
170
CSC307 Lecture 07
javiergs
PRO
1
560
Featured
See All Featured
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
Everyday Curiosity
cassininazir
0
140
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.1k
Navigating Team Friction
lara
192
16k
Music & Morning Musume
bryan
47
7.1k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
52k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.1k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
A better future with KSS
kneath
240
18k
Paper Plane
katiecoart
PRO
0
47k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
120
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.7k
Transcript
ػցֶशͷٕज़બఆͱϚωδϝϯτʹ͍ͭͯ https://scouty.co.jp ΞϧΰϦζϜϚωδϝϯτ
ɾҏ౻ উޜ (@showwin) ɾϦʔυΤϯδχΞ (scouty Inc.) ɾnot ػցֶशΤϯδχΞ ɾۀظ(2016/11) ~
2017/10 ·Ͱ1ਓͰαʔϏε։ൃ ɾݱࡏΤϯδχΞ4ਓνʔϜ (3݄ʹ6ਓ) ɾ࠷ۙͷڵຯ: εΫϥϜ ࣗݾհ
ɺΦʔϓϯσʔλͱਓೳͰ స৬જࡏΛ୳͠ग़͠·͢ɻ scoutyʹ͍ͭͯͷհ ωοτ্ͷΦʔϓϯσʔλʢSNSɾϒϩάɾΠϕϯτ αΠτͳͲʣ͔ΒใΛΫϩʔϧ͠ɺݸਓʹؔ͢Δσʔ λΛ౷߹ʢ20181݄࣌Ͱ91ສ݅ʣɻωοτ্ʹ ใΛެ։͍ͯ͠Δਓ͕ͯ͢ରͰɺैདྷͷస৬αʔ ϏεͷΑ͏ͳձһొΛඞཁͱ͠·ͤΜɻ ਓʑͷͭͿ͖ɾܦྺɾߘɾॴଐձࣾɾస৬ཤྺ ͳͲͷ༷ʑͳσʔλΛਓೳͷྗͰղੳ͠ɺݸਓ
ͷୀ৬λΠϛϯάͱస৬Մೳੑ֬Λ༧ଌɻͦͷਓ ʹ࠷దͳاۀΛϚονϯά͠ɺεΧτΛૹΓ· ͢ɻ Φʔϓϯσʔλͷར༻ ਓೳͷ׆༻
ࠓ͓͍ͨ͜͠ͱ AIاۀͷϏδωεͷޭɺ ΞϧΰϦζϜͷϓϩμΫτϚωʔδϟ ʮΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʯ ͷଘࡏʹ͔͔͍ͬͯΔͱ͍͏͜ͱɻ
ΞδΣϯμ 1. ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͱʁ 2. ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʹඞཁͳೳྗ 3. ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͷࣄ • ϝτϦΫεఆٛ •
ϚΠϧετʔϯߏஙͱεέδϡʔϦϯά • ࣄલϦαʔν • ٕज़બఆͷϑϨʔϜϫʔΫ 4. ཧͷνʔϜͱ
1. ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʔͱʁ
AIݚڀͱAIϏδωεશ͘ผ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͱʁ ػցֶशΤϯδχΞ A طଘख๏ʹൺͯ 3% վળͨ͠ʂ ͜Εେൃ໌ʂ ݚڀ: ɹɹ
⭕ Ϗδωε: ❓
AIݚڀͱAIϏδωεશ͘ผ ػցֶशΤϯδχΞ B ϧʔϧϕʔεͷख๏μα͍οε ࠓͷ࣌ {{࠷৽ͷख๏}} ͬ͠ΐʂʂ ͦͷ৽نੑɺ͏ͪͷ Ϗδωεʹඞཁ❓ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͱʁ
AIݚڀͱAIϏδωεશ͘ผ ͱΓ͋͑ͣ༏लͳAIΤϯδχΞɾݚڀऀΛޏ͏͚ͩͰɺ AIϏδωεޭ͠ͳ͍ʂ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͱʁ
Ϗδωε͚ͩΘ͔ͬͯͯྑ͍Θ͚Ͱͳ͍ CEO (ඇٕज़ऀ) σΟʔϓϥʔχϯάͬͯ ͳΜ͔͠Α͏ͥ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͱʁ
Ϗδωε͚ͩΘ͔ͬͯͯྑ͍Θ͚Ͱͳ͍ ϏδωεʢCEOʣͱٕज़ʢػցֶशΤϯδχΞʣ ͷؒʹཱͭਓ͕ඞཁʂ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͱʁ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʔ
2. ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʹඞཁͳೳྗ
Ϗδωεײ֮ͱAIͷ͕ࣝඞཁ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʹඞཁͳೳྗ • ܦӦࣄۀʹؔ͢ΔKPIͷཧղ • ΫϥΠΞϯτɾϢʔβͱͷରೳྗ • ֤ख๏ʹؔͯ͠ͷ͘ઙ͍ࣝ • ࣮͢ΔΤϯδχΞͷϚωδϝϯτೳྗ
Ϗδωε "*
ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟɺ ΞϧΰϦζϜͷϓϩμΫτϚωʔδϟɻ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟ ͦͷΞϧΰϦζϜɺ ސ٬(ࢢ)ඞཁͱ͍ͯ͠Δͷʁ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʹඞཁͳೳྗ ΞϧΰϦζϜͷਫ਼ ސ ٬ ͷ
ຬ
ΞϧΰϦζϜͷਫ਼͕1ˋ্͕Δͱɺ ϏδωεKGI͕Ͳͷ͘Β͍৳ͼΔͷ͔ʁ ച্ ΞϧΰϦζϜͷਫ਼ ϏδωεKPI ϏδωεKGI ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʹඞཁͳೳྗ
ͷస৬Մೳੑͷྫ ϢʔβʔϓϩϑΝΠϧ స৬ݕ౼ ͠ͳ͍ த ߹ʹΑΓ స৬ ߴ స৬ͦ͠͏
స৬Մೳੑ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʹඞཁͳೳྗ
ΞϧΰϦζϜͷਫ਼͕1ˋ্͕Δͱɺ ϏδωεKGI͕Ͳͷ͘Β͍৳ͼΔͷ͔ʁ ച্ ܧଓ ୯Ձ 1εΧτ ͋ͨΓͷCVR ީิऀͷ స৬֬ ީิऀͷ
Ϛον స৬Մೳੑ ༧ଌͷਫ਼ Ϛονϯά ͷਫ਼ UIͷ͍͢͞ ӡ༻ ͷྫ - స৬Մೳੑ༧ଌΞϧΰϦζϜ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟʹඞཁͳೳྗ ͜ͷϚοϓΛਖ਼֬ʹอͭͨΊʹސ٬ͱͷର͕ඞཁ
3. ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͷࣄ
ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͷࣄ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͷࣄ • ࢢͷχʔζѲ • ϝτϦΫε (ਫ਼ࢦඪ)ఆٛ • ϚΠϧετʔϯߏஙͱεέδϡʔϦϯά •
ࣄલϦαʔν • ٕज़બఆ
ϝτϦΫε ≒ ਫ਼ࢦඪ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͷࣄϝτϦΫεఆٛ స৬Մೳੑ ༧ଌͷਫ਼ Ұݴʹਫ਼ͱݴͬͯɺ͍Ζ͍Ζ͋Δɻ ୯Ґͷ༧ଌͷ ద߹ ୯Ґͷ༧ଌͷ
࠶ݱ ༧ଌ͕Մೳͳਓ ͷਓ ࣮ࡍʹϢʔβʔ͕໘ஊͯ͠ɺ స৬͠Α͏ͱ͍ͯͨ͠ਓͷׂ߹ ݄୯Ґͷฏۉޡࠩ … ͦͷ্͕͕ΔͱɺඞͣKGI্͕͕Γɺ ͔ͭଌఆ͍͢͠ͷΛϝτϦΫεʹ͢Δ
ᘳͳversion1ແ͍ɻ Ͳ͏͍͏εέδϡʔϧͰΞοϓσʔτ͢Δ͔͕େࣄ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͷࣄϚΠϧετʔϯߏஙͱεέδϡʔϦϯά ~ 2017/09 v1.0 ϦϦʔε ϦϦʔε݅ɿ ᶃ৬Λ༻ͨ͠༧ଌՄೳ ᶄ୯Ґͷద߹͕վળ
ࣄલௐࠪͱٕज़બఆ ࣮ํΛཱͯΔɻ ୀ৬ͷࣄલ ΛٻΊΔɻ v1.1 ϦϦʔε ϦϦʔε݅ɿ ᶃSNSߘΛ༻ͨ͠༧ଌ Մೳ ᶄ༧ଌͰ͖Δਓ͕N%૿Ճ ~ 2017/11 ~ 2017/10 ͷྫ - స৬Մೳੑ༧ଌΞϧΰϦζϜ
ޙఔΛഒָʹ͢ΔࣄલϦαʔν ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͷࣄࣄલϦαʔν ࣄલϦαʔνͰΔ͜ͱ • σʔλͷͷํͳͲΛௐΔ • తؔͱͷ૬ؔੑͷߴ͍ಛͷΛ͚ͭΔ • ͍࣋ͬͯΔσʔλͰ΄͍݁͠ՌΛग़͢ͷՄೳͳͷ͔ʁΛௐΔ •
ީิٕज़Λௐࠪ͠ɺ͑ͦ͏ͳϥΠϒϥϦΫϥυαʔϏεΛચ ͍ग़͢
Ϧαʔν݁ՌΛͱʹٕज़બఆ ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟͷࣄٕज़બఆ • ౷ܭతख๏ • DeepLearningɹ • SVMɹɹ • ੜଘ࣌ؒੳ
• ෳख๏ͷϋΠϒϦοτ ͷྫ - స৬Մೳੑ༧ଌΞϧΰϦζϜ Ϧαʔν͢Δʹ͋ͨͬͯग़ͨީิٕज़
4. ཧͷνʔϜͱ
͘ઙ͍AMͷԼʹɺઐ෦ୂ͕͍Δߏਤ ཧͷνʔϜͱ ػցֶशΤϯδχΞ A ػցֶशΤϯδχΞ B ʮ౷ܭ͕ڧ͍ʯ ʮNLP͕ڧ͍ʯ ػցֶशΤϯδχΞ C
ʮਂֶश͕ڧ͍ʯ ΞϧΰϦζϜ B ΞϧΰϦζϜ A ΞϧΰϦζϜϚωʔδϟA
͘ઙ͍AMͷԼʹɺઐ෦ୂ͕͍Δߏਤ Web։ൃνʔϜ ػցֶशνʔϜ CTO ཧͷνʔϜͱ PM AM
8F"SF)JSJOH