機械学習とビジネス課題をどう融合させるか？ メルペイ×エムスリー×Preferred Networksのユースケース Part.1

メルペイ、エムスリー、Preferred Networksの3社が登壇 藤倉成太氏（以下、藤倉）：藤倉：では、さっそく始めていきたいと思うのですが、パネルディスカッション、全体で時間としては30分程度を予定しています。 谷脇大輔氏（以下、谷脇）：Preferred Networksの谷脇です。よろしくお願いします。 （会場拍手） 竹原一彰氏（以下、竹原）：メルペイの竹原と申します。先ほど発表させていただきましたとおり、私はメルペイのMachine Learningチームのエンジニアリングマネージャーをやっております。会場からも質問とか受け付けるタイミングがあったら「どういうことやってるの？」など、気楽に聞いていただけるとうれしいです。よろしくお願いします。 （会場拍手） 西場正浩氏（以下、西場）：エムスリーの西場です。よろしくお願いします。ここにいるメンバーは懇親会もたぶんいるので、みんな

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“企業の方とそうやって研究成果を先に握っていることで、このあとのプロダクト開発の予算や費用のあたりを担保することができて、そのまま開発を順調に続けることができています。 ”