データ分析部研究開発チームの関です。 最近は10月のエビ中とBishの対バンイベントに向けて双方の楽曲の予習を行っています。 この度データ分析部では9月7日, 8日に成蹊大学で行われた第11回テキストアナリティクスシンポジウムに参加し, 7日は招待講演とパネルディスカッション、8日には2件の研究発表を行いました。 テキストアナリティクスシンポジウムとは テキストアナリティクスシンポジウムは電子情報通信学会の言語理解とコミュニケーション研究会（NLC研）が主催するシンポジウムで、 自然言語処理の結果をどのように分析・解釈・活用するかという点に着目した研究会です。 第10回まではテキストマイニングシンポジウムと呼ばれていましたが、業界全体のトレンドを考慮し、今回からテキストアナリティクスシンポジウムと改称されました。 参加者も学生や研究者だけでなく、企業の実務担当者が多かった印象です。 また自

29歳で転職し、現在32歳。約2年間で「Gunosy」QA（Quality Assurance：品質保証）チームの礎を築き、情報キュレーションサービス「グノシー」など同社が提供するスマートフォンアプリのクオリティーを担保するエンジニアがいる。 関根龍太さんは、これまでに4社の企業を渡り歩いてきた。その都度学び、前進してきた彼は、社会人になった当初からの“思い”を、今Gunosyで実現している。関根さんが実現した思いにどのような経緯でたどり着いたのか、転職ストーリーを聞いた。 【転職者プロフィール】 関根龍太さん（32歳） Gunosy 開発本部 開発・運用推進部 副部長（2015年5月入社） 【転職前】 東京工芸大学工学部卒業。回路CAD、スマホアプリの開発などに従事した後、QAエンジニアに。ソフトウェアの第三者検証会社でキャリアを積み、マネジメントも経験 【転職後】 GunosyのQAチ

こんにちは、データ分析部のクボタです。最近はアイドルではsora tob sakanaの『ribbon』とアイドルネッサンスの『前髪』と東京女子流の『鼓動の秘密』を良く聴いています。来年のTIFと@jamが楽しみですね。 www.youtube.com www.youtube.com www.youtube.com 現在Gunosyでは様々なプロダクトを運営・開発していますが、施策等における意思決定においてデータを非常に重要な指標として扱っています。そのため、日常より分析部以外のメンバーも含めたダッシュボードやSlackのリアルタイム通知によるプロダクトの現状把握の場を大事にしています。 GunosyがKDDI株式会社と共同で提供しているアプリのニュースパスでは現在ダッシュボードはRe:dashを用いて作成しています。Re:dashは細かいSQLクエリの更新スケジュール設定や、Slack通

こんにちは、新規事業開発室のエンジニアのちまきん（@__timakin__）こと高橋です。 先日開催された、builderscon tokyo 2017の方で、スピーカーとして登壇させていただきました。（上記写真の撮影はbuilderscon運営の方にやっていただきました！ありがとうございました！*1） スライドはこちら speakerdeck.com 発表内容について 概要 こちらの発表内容は、実際に弊社の新規事業開発室で開発したプロダクトの開発工程について話しています。 弊社は分析基盤チームやインフラチームの取り組みに関して、度々発表することはありますが、 実際の開発風景や温度感についてはそこまで見える機会がなかったので、今回こうして発表できたことを嬉しく思います。 少しでも閲覧者の方にGunosyのスムーズな開発体制が伝わればと思います。 当日の様子 当日は聞きに来てくださった方の中

gunosy-dm.connpass.com こんにちは。グノシー開発部のアルシャマンです。最近は、KID FRESINOのSalve feat. JJJをよく聴いています。 今日は4/12（水）に開催したGunosy DM #118について紹介します。前回に引き続きこれからの強化学習の1.3~1.5節の輪読と、論文紹介を行いました。 Gunosy DMとこれからの強化学習については、以下のブログ記事で紹介しています。 data.gunosy.io 書籍輪読（これからの強化学習） データ分析部の大曽根と吉田からそれぞれ1.3~1.4節と1.5節についての発表がありました。 1.3節では、MDP（マルコフ決定過程）における価値関数の表現と、それを推定するアルゴリズムについて学びました。具体的には、ある方策πのもとでの行動価値関数について成立する再帰式であるベルマン方程式とSarsaという学習

gunosy-dm.connpass.com こんにちは、データ分析部の阿部です。 今回は、先日開催したデータマイニング研究会という勉強会についてご紹介します。 データマイニング研究会とは 本勉強会では書籍の輪読と論文紹介を行い、データマイニングに関する基礎知識の向上及び、先端事例の共有・議論を行うことを目的としています。 ２週間に１回のペースで開催されており、社外にも公開し広く知見を共有することを目指しています。 Gunosy創業時から取り組んでいるためこの手の勉強会としては歴史は長く(?)、今回で117回目になりました。 これからの強化学習 今回からは「これからの強化学習」を進めていて、1.1と1.2を終わらせました。 内容は強化学習の基礎的なところで、強化学習の構成要素が中心となっています。 これからの強化学習 作者: 牧野貴樹,澁谷長史,白川真一,浅田稔,麻生英樹,荒井幸代,飯間等

こんにちは、広報のおだんみつです。 本日4月3日、Gunosyでは平成29年度入社式をおこないました！ このたび、7名の新入社員を迎え、Gunosyの新卒採用においては過去最多の人数となります。（7名のうち：広告企画2名、マーケティング1名、開発エンジニア2名、データ分析エンジニア2名） 写真の最前列に座っているのが新入社員の皆さん。入社おめでとうございます！ 入社式は、オフィス内のオープンスペース・スキップヒルで行われ、CEO福島からは「今日からの配属先は、永遠のキャリアではない。仕事の範囲にとらわれず、何でもチャレンジしてほしい」COO竹谷からは「これから始まる戦いは、無差別級。厳しいときもあるかもしれないが、さらなる高みを目指してほしい」と、Gunosyの次のステージを担う彼らへエールを送りました。 また、昨年度に入社した先輩社員3名からもスピーチがあり、「Gunosyには、さまざま

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獲得競争が激しいITエンジニアの中でも、データ分析や人工知能（AI）に長けたエンジニアは特に人気の高い職種の一つだ。日々蓄積される膨大なデータをビジネス拡大に生かす能力は、多くの企業にとって垂涎の的になっている。より働きがいのある場を求めて、転職するエンジニアも少なくない。 2015年末からGunosyでエンジニアとして活躍する大曽根圭輔氏も、その一人だ。同氏は現在、同社の開発本部 データ分析部で、KDDIと共同で提供するニュースアプリ「ニュースパス」の開発に携わっている。 元々、大学院でAIの応用を研究していた大曽根氏。Gunosyへの入社前も、別のネット系企業でスマートフォン向けゲームなどのデータ解析を手掛けていた。ユーザーの利用動向などのデータを分析し、結果をゲームの開発関係者に説明する。その結果を基に、開発者がゲームを改良するといった流れだった。やりがいはあったが「もっとユーザーに

30歳未満のエンジニアによる、30歳未満のエンジニアのための技術カンファレンス『Battle Conference U30』（運営：株式会社サイバーエージェント）。 基調講演「U30な僕らの生存戦略」で松本が語った、若手エンジニアとしてこれからいかに戦い、生き抜いていくか？その考えをイベントの様子とともに紹介します。 開発経験ゼロの状態でいきなりCTO 今でこそGunosyの技術全般を牽引する松本ですが、元はAWSもGoにも触れたことがない開発未経験者だったそうです。 松本：「ユーザーに使われるモノづくりがしたい！」というモチベーションから、数社のベンチャーを経て時間割アプリの開発を経験しました。技術力がない状態でも、プロダクトを作りながら全てのレイヤーの技術に触れることで、次第にRubyやiOSを学んでいきました。 プロダクト改善に必要な技術を必死にキャッチアップした 同じ大学の先輩にあ

データ分析部の久保です。 最近行ったライブはAimerのAcoustic Live Tour 2017です。 早いもので2017年も3月になりましたが、機械学習分野は相変わらずとてもホットな分野です。 去年はAI、人工知能という言葉がディープラーニングとともにバズワードになり、その傾向は尚も続いています。 その流行の元となったのが機械学習なわけですが、今その最先端ではどういう人がどのような研究をしているのかをかなりざっくりと見ていきたいと思います。 調査方法は2013年に同様のことを行ったとき qiita.com と同じく、NIPSとICMLという機械学習の代表的国際会議の過去3年分を対象とし、1st authorの重要度をそれ以外の著者よりも重くしてスコアづけしました。具体的には複数人の著者がいる場合は1st authorを0.8として、残りの0.2を他の著者に分配、1人の場合は1として

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はじめに こんにちは、データ分析部の森本です。主な業務は記事配信アルゴリズムの改善とログ基盤の整備です。 Gunosyでは、ユーザーへより良い記事を提供するためにアクセスログをストリーム処理し、集計結果を記事配信アルゴリズムに活用しています。 ストリームログ基盤にはSpark Streamingを利用していますが、現在Kinesis Analyticsへ移行中です。 この記事ではKinesis Analyticsへ移行する理由や運用上のTips等についてお話します。 Spark Streamingを利用したストリームログ基盤構成 現在のストリームログ基盤はSpark Streamingで集計を行い、結果をRDSに保存しています。 なぜSpark StreamingからKinesis Analyticsへ移行するのか サーバーコストと運用コストの削減を目的としています。 サーバーコストについ

こんにちは。広報のおだんみつです。今日は新しく募集をはじめた求人ページ用の写真撮影をおこないました！ ▶採用情報： 5年、10年先のGunosyの未来をつくる新規事業開発エンジニアの募集をはじめました！ 新規事業開発室は、CEO福島が直轄する新設の部署です。「グノシー」や「ニュースパス」で培った開発ノウハウを活かして、VR・ARや音声UIなど拡大が見込める技術を研究し、新しいサービスの可能性を検討しています。 直近では、CtoCコマースの横断検索サービス「Bazzary（バザリ―）」（※1）を開発したエンジニアの榎本が「Gunosy MVP Award」に選ばれていて（※2）これからの活躍が期待されているチームです。 ※1…「Bazzary」の開発はこちらのインタビュー記事で詳説明しています ※2…MVP受賞の様子はこちらのブログで紹介しています VRゴーグルに音声アシスタント端末にドロー

こんにちは、データ分析部の石塚 (@ij_spitz) です。 最近聴いている曲は久保田利伸さんのLA・LA・LA LOVE SONGです。 ロンバケ最高でした、月曜９時はOLが街から消えるというのも納得です。 Gunosyではプロダクト改善のためにABテストを用いて意思決定を行っています。 今回はタイトルにもある通り、ABテストを実現させる上で必要となる対象の割り振り方法を、Gunosyで以前使っていた従来の手法と半年ほど前に新しく導入した手法の2つをご紹介します。 いい感じってなんだよと思われるかもしれませんが、従来の手法の課題を解決するようにいい感じに割り振る方法と理解していただければと思います。 それぞれの運用上で気づいたメリット・デメリットなども合わせてご紹介します。 従来の手法 以前はユーザIDを100で割った余りを使用していました。 例えば、全ユーザの1%でテストしたいという

2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod

こんにちは。広報のおだんみつです。先日、半期に一度おこなわれる「Gunosy MVP Award」2016年度上半期の表彰パーティーがありました。 写真で記念トロフィーを持っている3名が今回のMVP受賞者。以下3つの部門賞と、最優秀賞が発表されました。 Gunosy Best チャレンジ Award 失敗を恐れず、多くのことにチャレンジした社員に送られる賞。受賞者は、新規事業開発室エンジニアの榎本さん。 フリマアプリの商品を横断的に検索できる「Bazzary（バザリ―）」という新しいアプリの開発や、マイクロサービスの導入などに携わりました。新しい技術にも果敢に取り組む姿に、刺激を与えられた半年間でした。 Gunosy Best コミュニケーション Award 部門を超えた議論をし、多くの課題解決ができた社員に送られる賞。受賞者は、コーポレート本部広報の小田。入社から半年、部署の垣根を超えて

久しぶりの投稿になってしまいましたが、ニュースパス(現在CM放映中!!)開発部の大曽根です。 作業中はGrover Washington Jr のWinelightを聴くと元気が出ます。参加ミュージシャンが素晴らしいですね。 なぜ時系列分析をするのか 季節調整 実演 おまけ: 時間別に見てみる まとめ 今後 なぜ時系列分析をするのか 数値を非常に重視している弊社では、数値を知るためのツールとしてRedashやChartioおよびSlackへの通知を活用しています。現在の数値を理解する上では、長期のトレンド(指標が下がっているのか、上がっているのか)を知ることが重要です。しかし、日々変化するデータ(特に売上やKPIと言われる指標)は、ばらつきも大きく、変化を適切に捉えることが難しいこともあります。 特にSlackなどへの通知を行っていると、日々の変化に囚われがちです。例えば、弊社ではニュース

風邪ひいてうんうんしてたら2017年がきてしまいました。 だらだらして風邪ひいたら1月も半ばになってました。 いまさらだけど、意識高く2016年を振り返ろうと思います 総括 とてもとても躍進できた年でした。できることが増えました。 いまの会社に入社して1年たった えいやで転職しましたが、とてもいい会社でした。「うちはKPIみてます（DAUしかみてません）」みたいな会社はごまんとありますが、真の意味で数字みて活用している会社です。ひとつひとつの細かい施策ごとに振りかえって数字の要素分解を行い、新しい施策をたてたり、撤退判断をする高速なPDCAがまわっています。どれだけ時間や思いをこめた開発でも、RR等が伸びなかったら即座に元に戻すのです。数字が共通言語なので、「俺はこうおもうんや！！」みたいな主観のぶつかり合いがなく、「過去似た施策やったけど数字ダメだったよね」みたいな含蓄のもとに冷静な議論