データサイエンティストがサービス開始直後のプロダクトに貢献する方法 | CyberAgent Developers Blog
アドテクスタジオの木村です。今回は私がまだサービスが始まったばかりの頃のAI Messengerと調整していた時の「マインドセット」的なところをゆるく共有していきます。データを集計、視覚化（可視化）、分析しようとするエンジニアが、どのような問題に直面し、どのようにその問題を解決していくかに触れます。 問題設定：服を買いに行く服がない サービスが開始して間もないプロダクトで、データの集計や視覚化（可視化）や分析を試みようとした場合に、真っ先に直面するのが「データが無い（少ない）」という状況です。 通常、データに触れる人は、ビジネスで次の施策（アクション）に結び付くデータ分析結果の提示を求められます。ですが開始したばかりのプロダクトでは、まだマスタデータもオーディエンスデータも行動ログ（AI Messengerの場合はチャットのログがメインです）も、十分には設計されてはおらず、また蓄積もされて
サービス・プロダクトにおけるUI/UXに加える”遊び”について：Speed Feed：オルタナティブ・ブログ
実は少し前に、友人のポルシェ911を、わずかな時間ではあるが、軽く運転させてもらう機会があった。車好きなら（特にスポーツカー好きなら）911は、一つの頂点の車であり、憧れの車の一つだろう。今回初めて公道で実車に触れる機会を得たわけだが、その剛性というか、まるでカラダにぴったりと仕立てられた鎧を着るような感覚に驚かされた。 いわゆるスポーツカーを運転した経験はいくらかあるが、どちらかというとライトウェイトスポーツカーだったり、ラグジュアリーカーに近いものだったのかもしれない。何が違うかと言えば乗った瞬間に分かるほどのもので、上述のようにものすごく硬いものを身にまとったような感覚がいきなり訪れるのが911だとすれば、僕のその他の経験ではもっと緩いと言うか、柔らかい。ステアリングやアクセル類の重さも、911は電子制御によるアシストがあまりなく、自分の力で操作する感じ。 他の車が、多少ラフな扱いを
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