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ブックマーク / techlife.cookpad.com (11)

  • クックパッドマートにおける実世界での配送を意識した注文の検証処理【連載:クックパッドマート開発の裏側 vol.1】 - クックパッド開発者ブログ

    はじめに こんにちは、買物事業部の勝間(@ryo_katsuma)です。 今日から5日間は、買物事業部のメンバーで連載記事を書かせていただきます。 買物事業部は、クックパッドの生鮮品ECサービスの新規事業「クックパッドマート」の開発を行っている事業部です。 クックパッドマートのサービスについての説明や、立ち上げ期の舞台裏については昨年の長野によるエントリをご参照ください。 リリース間近の新規事業「クックパッドマート」の立ち上げの話 - クックパッド開発者ブログ クックパッドマートは、iOS、Androidアプリのリリース、商品受け取り場所におけるスマートロックの設置、注文当日配送の実現など、 サービスをより多くの人に便利に使っていただくためのいろいろな新しい取り組みを行ってきました。 今回はこれらの取り組みについて多くの方にぜひ知っていただきたいと思い、連載形式で紹介させていただきます。

    クックパッドマートにおける実世界での配送を意識した注文の検証処理【連載:クックパッドマート開発の裏側 vol.1】 - クックパッド開発者ブログ
  • レシピのタイトルから材料を予測する🚀 - クックパッド開発者ブログ

    研究開発部のサウラブ(bira)です。 稿ではユーザがレシピの作成にかける労力を減らすために取り入れた、機械学習を利用した機能の一つについて 解説します。この機能を利用すると、ユーザがレシピのタイトルを入力することで、利用されるであろう材料が予測できます。 要約 レシピのタイトルから材料を予測できるモデルを作りました。 投稿開発部と協力してレシピエディタに材料提案機能を追加しました。 App Storeで入手可能な最新のCookpadアプリ(v19.6.0.0)でこの機能を使用できます。 前 今 モデルはどうなっているか 1. Embed 学習(Training): Word EmbeddingとSentence Embeddingを学習してS3にアップロードします。(次のセクションで説明) 前処理(Preprocessing): 特殊文字を削除します。 多くのCookpadユーザーはテ

    レシピのタイトルから材料を予測する🚀 - クックパッド開発者ブログ
  • 機械学習を用いてユーザーのご意見分類業務を効率化した話 - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは。研究開発部の @vanhuyz です。機械学習・自然言語処理を中心に研究開発しています。 今回は機械学習を活用してユーザーからのご意見を 81 のカテゴリーに自動分類し、ユーザーサポートスタッフによる手動分類の工数を半分にできた話を紹介したいと思います。 背景 クックパッドは現在約 5,500 万人の国内月間ユーザーがあり、日々ユーザーからたくさんのご意見やご要望を頂いています。創業してからユーザーの声を大事に扱う文化があり、どのご意見も一度目を通すようにユーザーサポートスタッフが努力しています。ご意見はスタッフによってさらに分類され、必要に応じてディレクターやエンジニアに振り分けられています。 例えば、こんな感じのご意見が来ています。「このレシピは簡単なので、子供とやってみました。楽しかったです」や「機種変更して、ログイン出来ません」や「もっと具体的な内容でも検索できるように

    機械学習を用いてユーザーのご意見分類業務を効率化した話 - クックパッド開発者ブログ
  • 仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ

    パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と

  • 日本語形態素解析の裏側を覗く!MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推

    日本語形態素解析の裏側を覗く!MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
  • 検索ログから「じわじわ検索頻度が上昇しているキーワード」を見つける - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは。トレンド調査ラボの井上寛之(@inohiro)です。 普段は法人向けサービス「たべみる」の開発を担当しています。 たべみるはクックパッドの検索ログを基にしたサービスで、任意のキーワードの検索頻度、キーワード同士の組み合わせ検索頻度、 およびそれらを地域や年代・性別で絞り込んで分析することができます。 トレンド調査ラボでは「たべみる」の開発のほか、 クックパッド上のトレンドを見つけるために日々調査を行っています。 ここでのトレンドとは、「流行っている」もしくは「流行りそう」といったものを指します。 消費者が気になっているキーワードが何かを知ることで、消費者が求めている情報を適切に提供できると考えています。 今回は、膨大な検索ログの中から「じわじわ検索頻度が上昇しているキーワード」を見つけるために 行ったことについて紹介したいと思います。 じわじわ検出 「じわじわ検索頻度が上昇して

    検索ログから「じわじわ検索頻度が上昇しているキーワード」を見つける - クックパッド開発者ブログ
  • 施策の効果をみんなで納得して前に進むための「箱ひげ図」 - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは、検索・編成部ディレクターの岡根谷です。 クックパッドを訪れてレシピ検索するユーザーさんの検索成功率を上げるために、日々施策を行っています。 自信を持って進めるためには客観的なデータ はじめはどんなによさそうと思った施策でも、進めていく中で、自分や一緒にやっているエンジニアが施策の価値に自信をなくして停滞する瞬間が必ずあります。 そんな時、A/Bテストの結果などの客観的な定量データは非常に心強いです。客観的な裏付けがあると、判断に対しての迷いがなくなり、前向きに改善に取り組んで価値を生み出していけるようになります。 客観的データを自分の言葉で伝えたい しかし、このよく言う「施策の効果を数字で」というのは、いざちゃんとやろうとすると非常に手間のかかるものだったりします。 ある機能が検索成功率を上げるのに有効ということを示すために、 「機能ありの方がなしの場合より検索成功率高めだから

    施策の効果をみんなで納得して前に進むための「箱ひげ図」 - クックパッド開発者ブログ
  • よく言われる「施策を数字で」というやつについて - クックパッド開発者ブログ

    新規広告開発部の大野です。今回は、「目標を達成するための施策を数字で考える」ということについて、普段やっていることを書きます。 施策の評価に関しては Rを使う などいろいろなノウハウがありますし、Web上の行動改善などはそれはそれで、世にノウハウがたくさんあります 。 今回は、例えば、期初に事業目標を決めた次のステップとして、全体の優先度を決めるあたりの段階の話をしましょう。 分解: 数字から取り組む施策を決める まず、どの施策をするかを決めるわけですが、必ず、最初に目標を因数分解しています。 広告なら「収益 = 単価 × 在庫 × 販売率」といういつもの式があるので、これが元です。例えば 単価がCPCなら在庫はクリック回数。つまり、imp(表示回数) × CTR 単価が表示なら、在庫は単純に imp となります。で、販売方法によって、どの項をあげるのが有効か、つまり、現実的に伸びるか、ど

    よく言われる「施策を数字で」というやつについて - クックパッド開発者ブログ
  • A/B テストで施策の効果を検証!エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows

    A/B テストで施策の効果を検証!エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
  • クックパッドのデータを研究者に公開します - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは。検索・編成部の原島です。 大学の研究者にお会いすると、「クックパッドのデータを研究に使用したいんですが...」と相談されることがあります。料理に関する研究をしているけれど、実際のデータがないため、なかなか研究が進まないという相談です。 料理に関する研究が進まないのは、クックパッドにとっても残念なことです。これらの研究は、クックパッドのサービスを改善するための「芽」でもあります。データがないだけで芽が育たないのは、非常に悲しい話です。 このような現状を打破するため、日から、クックパッドのデータを研究者に公開します。このエントリでは、我々が準備してきたデータ公開の仕様について QA 形式で解説します。 誰が利用できるの? 申請していただいた研究者です。ただし、公的機関(e.g. 大学、独立行政法人)の研究者に限ります。申請時には、クックパッドと国立情報学研究所(後述)による審査が

    クックパッドのデータを研究者に公開します - クックパッド開発者ブログ
  • OS X キーチェーンから環境変数をセットするツールを作りました - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは、技術部の福森 (@sora_h) です。 最近は環境変数に API トークンや credential といった認証情報を入れる事が増えてきています。 たとえば、AWS を利用するツールでは AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY といった環境変数にだいたいの場合で対応しています。 そのため、~/.bashrc や ~/.zshrc などシェルの設定に export を書いておき常に使える状態にしている方も多いと思いますが、 それって実は危険ではないでしょうか? 例えば、下記のようなリスクが考えられます: 意図せず情報が利用されて意図しない副作用が発生してしまう危険性 番に変更を与えるつもりはなかったけれど事故を起こしてしまう等 悪意のあるスクリプトを実行した際に環境変数を送信などされてしまう危険性 事故や漏洩を防ぐためにも、筆者はかな

    OS X キーチェーンから環境変数をセットするツールを作りました - クックパッド開発者ブログ
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