システムインテグレーターとエンタープライズSaaSの交差点｜Shunsuke Sagara
こんにちは、相良です。日本と東南アジアを拠点にシードスタートアップへの投資を行うジェネシア・ベンチャーズでキャピタリストをしています。 SaaSを愛する多彩なメンバーが寄り集まって誕生したブログリレー企画 #SaaSLovers にお声掛けいただいたので、国内SaaSの黎明期にあたる2013年から2018年にかけて在籍したTreasure Dataで運良く積み上げた事業経験とVCとしての視点を織り交ぜつつ、予てからぼんやり考えていた掲題のテーマについて筆を執ってみたいと思います。 要旨は以下の通りです。 ITサービス市場においてSaaSのプレゼンスは依然として小さく、飛躍的な成長ポテンシャルがある。SaaSのGo-To-Market戦略はSMBかエンタープライズかの実質二択で、現在はSMB向け、もしくはSMBでマーケットエントリーして中長期でエンタープライズを狙うスタートアップが多い一方、
DBRE(Database Reliability Engineering)チーム始めました
業務のイメージとしては 信頼性と再利用性の高い（resilient）データストアを開発しプロビジョニング用のコンポーネントを開発チームに提供する チームの作業を支援するためのプラクティスと知識の提供 SLOを確実に達成できるように、データアクセスとストレージの微妙な違いを理解して教える（RDB/NoSQLでのデータ構造の違いなど） データストアのトラブルシューティング、リカバリーの専門知識を持って開発チームを支援する セキュリティなどの担保 などが挙げられます。 感覚としては、データストア領域でのSRE、 DBA + Infrastracture as Code （コード化・自動化の実現） といった概念になるかもしれません。 まとめると 開発チームがデータストアを正しく扱えるように導き、データストアにかかわる作業の自律化、自動化、再利用性を推進することで開発チーム全体の生産性向上させながら
なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか（一般公開版）
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
マーケティングとエンジニアの両立 - LIFULL Creators Blog
どうも【エンジニアの「市場価値」を向上する】をキーワードに活動している @サム です。 今回はエンジニアの新しいスキル『マーケティング × エンジニア』について書いていきます。 昔と今のITエンジニア 一概にITエンジニアといっても、Webエンジニア、インフラ（サーバ）エンジニア、フロントエンドエンジニア等、様々です。 携わる環境や言語の違いから、必要なスキルも変わってくるため、より専門性の高さが求められていました。 しかし最近は専門性の高さよりも、汎用性の高い（メインスキル ＋ サブスキルを持つ）エンジニアの需要が増えてきていると感じています。 例えば、ほんの数年前まではiDC（インターネットデータセンター）と契約したり自分たちで物理サーバを用意するのが当たり前でした。 用意したサーバにLAMP環境を構築したり、サーバやデータベースの保守運用も必要なので専用のエンジニアもいました。 けれ
DXの型 #1-5 | DX-Compass by Genesia. | 株式会社ジェネシア・ベンチャーズ（Genesia Ventures, Inc.）
はじめに DX。「デジタルトランスフォーメーション」の略語であり、近年メディアで目にする機会も多くなりましたが、文脈によっては、既存の業務フローやオペレーションをただ表面的にデジタル化することだけを指して使われていることも多いように思います。 翻って、私たちジェネシア・ベンチャーズの考えるデジタルトランスフォーメーションとは、自社が本質的に提供したい価値＝事業やサービスの“あるべき姿”を考え抜き、実際のビジネスに落し込むこと、そしてその実現のために、デジタルを中心に据えた持続可能な事業モデルや業務フローへ文字通り「転換」していくことを意味します。 産業のサービス化という大きなパラダイムシフトを背景に、あらゆるビジネスが売り切りからの脱却を余儀なくされ、メディアのソーシャル化によって情報の非対称性が解消され、あらゆる機器が常時インターネットに接続されていく（スマート化していく）現代社会におい
チーフデータオフィサーの仕事｜野口 真史 @データビジネスの人
自分がCDOとしてデータ戦略という名目で約3年半考えてきたこと、日々行っていることを目次的に書き出しておきます。 これからデータ活用したい、会社のデータ活用レベルを高めたい、と思っている方のヒントになれば幸いです。 各項目の詳細はご要望があればいつか書くかもしれません。 データ戦略の目的を決める・データ戦略そのものは手段であり、企業の目的、目標達成に貢献するものでなければならない。 ・企業が今目指しているものは何か、それを実現するための戦略は何かを確認する。 ・究極的にはデータの役割は以下の3点に集約される。 ・売上の増加 ・コストの削減 ・新規事業の創造 ・そこに対してデータはいかにして貢献できそうかを考える。 ・よく「データの民主化」がデータ戦略のタイトルになることがあるが、これは戦略の全体像からすると1段下のレイヤーだと思う。データ戦略の目的を達成するために、使うべき人が使える状態に
Microsoftが誰でも簡単に機械学習モデルが作れるツール「Lobe」を公開！ | Techable(テッカブル)
Microsoftは、WindowsやMacにダウンロードして無料で使える「Lobe」を公開している。同ツールでは、ネット接続やログインもなしで機械学習トレーニングができて、利用するデータはプライベートに保たれる。 Microsoftは2018年にLobeを買収し、同ツールをブラッシュアップしてきた。今では、誰でも簡単に機械学習モデルがトレーニングできるように…とのコンセプトを体現したものになっている。写真をインポートすれば自動でトレーニングLobeのWebサイトに掲載の紹介動画を観れば、このツールのシンプルな使い勝手が認識できるだろう。ナビゲーターがPCのWebカメラで水を飲む写真を複数通り撮影。同じく水を飲んでいないシーンを撮影すると、トレーニングが自動で行われる。 ラベルを調整して、Webカメラの前で水を飲むと「水を飲む」動作が検出できるように。また、モデルの修正も簡単にできるようだ
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