技術で良いサービスを生むには2つの方法しかない
技術はユーザーのためにある――。日々サービスやシステムの開発に勤しむエンジニアからすれば言わずもがなのことかもしれない。だが、意識の問題かマネジメントの問題かはさておき、実際の現場では技術ありき、自社の都合ありきで開発が進んでしまうことも少なくない。 その悪癖を断ち、「良いサービス」を作り育てるにはどうすればいいのか。決算書からIT・Web業界の最先端ビジネスモデルを読み解き、ロングセラーの書籍『MBAより簡単で英語より大切な決算を読む習慣』の著者であるシバタナオキ氏が、ユーザーローカル代表の伊藤将雄氏に迫った。 伊藤氏は、学生時代に作った「みんなの就職活動日記（現「楽天 みん就」）」をヒットサービスに育て、ユーザーローカルを起業。その後はビッグデータの解析・AI（人工知能）による情報提供サービスで同社を上場企業に成長させた。BtoCとBtoBの両方で実績を残してきた同氏が明かした、良いサ
「世界最速」機械学習技術、ヤフーがOSSで公開
ヤフーは11月15日、数十万の選択肢の中から適切な解を、世界最速・高精度に予測するという機械学習技術「AnnexML」（アネックスエムエル）を開発し、オープンソースソフト（OSS）としてGitHubに公開した。 ユーザーのサービス利用情報などビッグデータと、そのユーザーがクリックした広告などの数十万の選択肢との組み合わせを効率的に学習でき、「サービス利用情報のあるユーザーに対して、どの広告がクリックされやすいか」といった有力な候補の組み合わせを世界最速・高精度に予測するという。 テキストや画像、商品データ、ユーザーデータなど、複数の特徴を持つ高次元データを、大量のデータベースの中から高速に検索・特定できる技術「NGT」（OSSで公開済み）も活用。項目数を数十に圧縮したビッグデータをグラフ構造に整理・学習することで、高い予測精度と高速化を両立させた。 同種のビッグデータ分類技術と比較したとこ
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