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仙台で12月16日(日)にものすごく面白そうな勉強会「テクノロジードリブンでビジネスインパクトを生み出す!-最前線でチャレンジをするチームの取組事例を大公開-」を勝手に紹介してみる

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仙台で12月16日(日)にものすごく面白そうな勉強会「テクノロジードリブンでビジネスインパクトを生み出す!-最前線でチャレンジをするチームの取組事例を大公開-」が開催されるのですが、公開されてそれなりに経つのに、申込みが少なすぎる! 

techplay.jp

なので、私自身がいろいろと調べた内容も交えて、紹介も含めながら、もっと参加者が増えろー! という祈りもこめつつ、個人的な気になるポイントを垂れ流そうと思います!(あと、個人的に勉強会は参加する前に下調べしておいたほうが得られるものが多いと思っているので。タグは勝手につけました。非公式)

まず、発表される方々の会社のラインナップがすごい・・・!(中の人もすごいんですが) Facebook楽天、LINE、サイバーエージェントリクルート、メルカリ。 内容的には結構多種多様な感じですが、個人的には、技術的なお話だけではなく、実際にサービスとしてビジネスとして展開した際の、経験、酸いも甘いも経験した結果が聞けるのではないか? というところにすごく期待しているイベントです。

BigData周りの活用アプローチや、データ分析基盤を会社で浸透させたお話、それらをベースにしたサービスへの展開方法、Chat botの活用、広告Product、AIのお話まで。今ちまたでメジャーなキーワードはほぼ網羅しているんじゃないでしょうか。

そして、モデレーターが及川(@takoratta)さん! MSでWindows製品の開発やGoogle でWeb 検索のプロダクトマネジメントをしていたすごい方! このラインナップのメンバーをまとめて、パネルディスカッションなどをされるみたいなので、すごく面白いことになりそうです!

及川さんをあまりご存じない方は、日本マイクロソフトの澤さん(@madoka510)との対談記事を読まれるといいかもです。

type.jp

続いて、それぞれのセッションについて触れてみたいと思います。


01 「ビジネスにインパクトを生み出す為のソリューションズエンジニアリング」Facebook 安藤祐介

Facebook広告プロダクトの提供、開発などを行うチームに所属している安藤さん(@yando)のセッション。なんだか改めて思ったんですが、Facebookの売上高の中心て、当たり前なんですけど、広告なんですよね。Facebook社2018年第3四半期のハイライトでは、総売上が137億ドル、うち広告売上高が135億ドルという、とてもわかりやすいものになっています。

そして、改めてFacebook広告って、どんなものがあるのだろう? と調べてみると、ベーシックな「リンク広告」「写真広告」から動きのある「カルーセル広告」「動画広告」などなど。そんな売上の核になっている機能の開発チームに所属している方なので、どんな形でFacebook広告が開発されているのか、Facebook社内のエンジニアリングのあり方なども含めて面白いお話が聞けるんじゃないかな! と期待しています。

next.rikunabi.com


02「カスタマーサポートにおけるAIチャットボットの導入」楽天株式会社 西山 貴之

今どこに行っても話題が豊富なAIチャットボット! 楽天で実際に運用・提供されているチャットボットの開発担当の西山さんのセッション。 せっかくなのでこののURLで触ってみましたよ、「https://chat.ichiba.faq.rakuten.co.jp/」 キャラクターとかは無い、シンプルなタイプのチャットボットですが、やっぱり選択肢型がすごくうまく使われている印象で、クレジットカードの変更手順とかはさくっとわかります。正答率は「8割」を維持しているらしいので、そのへんの工夫ポイントとか聞いてみたいですね。

あと、toC系のサービスは使っているユーザーの幅広さからも、サポートの重要性がかなり高いと思うんですが、次フェーズでは、商品紹介などを行うレコメンド系のチャットボットも計画されているらしいので、個人的に今後の展開も聞いてみたいなーというところです。

楽天さんのAI・チャットボットの展開については以下の記事を読んでおくといいかもです。

rakuten.today


03「Efficient And Invincible Big Data Platform」LINE株式会社 Neil Tu

LINEでは2016年からデータ専門研究開発を行う「LINE Data Labs」という組織があるらしいのですが、そこでデータアーキテクトなどを専門とするNeilさんのセッションです。

日々のLINE上のやりとりの中で生成される膨大なデータを、プロダクト開発や改善に役立てるために、どのようにビッグデータを提供しているのか。Hadoopといった実際の技術的な足回りから、LINEは実際にどんなデータをどんなカットで分析しているのか? いろいろと気になるところが多いですね。

「LINE Data Labs」がどんな組織なのかについては以下の記事がとてもわかりやすかったです。こういう専門のチームがある組織は強そう。

line-hr.jp


04「スタディサプリのデータ分析基盤とその活用事例」株式会社リクルートマーケティングパートナーズ 山邉 哲生

リクルートの英語学習アプリ「スタディサプリ」! 使ってます! そんなスタディサプリのデータ基盤の開発からデータ分析を担当されている山邊さん(@beniyama)のセッション。

以下の記事でもかなり詳しくスタディサプリが目指すデータ組織・データ活用事例、実際の基盤が解説されているので、参加前に読んでおくのがいいかもです。

www.recruit-mp.co.jp

一つ前のLINEとは違い、学習行動データが中心のスタディサプリ。ITによって学び方、学習というのが、大きく変わりつつある昨今において、この学習行動データをどのようにプロダクト開発・改善に活かしているのか? また、今後どんな学習スタイルの可能性があるのか? といった話も聞いてみたいところ。


05「メルカリのAIを活用した「簡単出品」と「安全な売買」」株式会社メルカリ 木村 俊也

今回の勉強会が開催される仙台にも拠点を構えるメルカリで、レコメンデーションエンジンやグラフマイニングエンジン開発を担当している木村さん(@kimuras)のセッション。私はようやく最近メルカリで商品を購入し始めました。

セッションの内容は出品画像を元に商品の推定を行い、商品名やブランドを補完するサービスについてらしいので、早速手元にあったNintendo Switchで試してみました!(売らないけどね)

しかし、惜しい! PSP 本体と認識されました。色が悪かったかも知れません。でも、カテゴリーやブランド、配送方法が自動で入力されるのはすごく便利! 一時期、出品のいろんな問題が出回ったメルカリですが、そういった問題にテクノロジーでどのように対処しているのか? 面白い話が聞けそうだなと思います。

木村さんがインタビューされている以下の記事も面白いです。

mercan.mercari.com


最後に免責事項というか、あれなんですが、このイベントに私は一切運営等に関わっていません。内容はあくまでイベントページに掲載されているものと、私が独自に調査した内容と、所感と期待を述べているだけなので、実際のセッションの内容とは違うと思いますので、ご注意ください! それはそれとして、ものすごく面白いイベントになることは間違いないと思うので、ぜひ皆さん参加してみてください!