エンジニアの諸君、いま日本のIT事情はかなり厳しいことになっているのはご存じだろうか。日本は経済規模で中国に抜かれて久しく、様々な経済指標を見てももはや先進国とは言えない1状況になっているが、ITの状況を見ても、欧米諸国や、実はアジア諸国と比べても惨憺たる状況なのである。 日本の惨憺たるIT事情 日本では昔からITを戦略的投資と考えずに「ITはしょせん道具だ」ととらえてコストとみなし、まるまるアウトソースをしたり、社内異動で移ってきた専門家でない人間に任せていたりしていた。エンジニアの給料も他国と比べるとひどいもので、日本の平均は米国の平均の約半分2である。社内異動で移ってきた人間なので、あと2-3年すればまた別の部門に異動するため、学習意欲も低い3。社内でも、使えるパソコンは10年くらい前のスペックで、スマホで仕事をしたほうが早いのではないかと思うくらいのブツしか配布されない。 そして、

by stem.T4L 宿泊予約サイトのBooking.comはプラットフォームに機械学習を取り入れており、毎日いくつものA/Bテストを実施して最適なオプションや表示方法を模索しています。機械学習を取り入れるなかで失敗と成功の両方を何度も経験してきたBooking.comが、150の成功モデルから学んだことについて論文を発表しました。「機械学習が現実の企業やプラットフォームのパフォーマンスにどう影響するのか」を述べたこの論文を、VMwareのCTOを務めたのちにAccelのベンチャーパートナーとなったAdrian Colyer氏がかみ砕いて解説しています。 150 Successful Machine Learning Models: 6 Lessons Learned at Booking.com (PDFファイル)http://delivery.acm.org/10.1145/3340