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当社従業員が、同人が妊娠したことに対して当社代表者がマタハラ（マタニティ・ハラスメント）に該当する発言を行ったかのような内容をTwitter上でツイートした件につき、お問合せが寄せられていますので、当社による事実確認結果につき、以下のとおりお知らせします。 ・ 2019年11月13日、当該従業員（部長職）が、当社代表者を会議室に呼んで、懐妊の事実を報告するとともに、いずれ自宅勤務を行いたい旨、及び、産休・育休の取得を希望する旨、申し出ました。 ・ この申出に対し、当社代表者は、同日その場で、自宅勤務に応じられる旨、返答しました。その際、併せて、これに伴って仮に就業時間が減少する場合には、それに応じて給与支給額が減少することに言及しましたが、「妊娠を理由とする減給」を提案した事実はありません。また、当然のことながら、当該面談の後、当社が当該従業員に支給した給与において減給など一切行っておらず
不登校をAI（人工知能）で予測する――。こんな取り組みが2024年3月末まで埼玉県の戸田市で行われていた。2023年11月に戸田市内のパイロット校で試行を始め、同年12月から同市内の公立小学校12校、同中学校6校の計約1万2000人の児童生徒のデータを分析対象に、「不登校予測モデル」構築の実証をした。事業はこども家庭庁の「こどもデータ連携実証事業」として戸田市が受託し、内田洋行、PKSHA Technologyグループとともに進めたものだ。 不登校リスクモデルの目的は学校現場での「プッシュ型支援」につなげること。いち早く不登校の兆候がある児童生徒を把握し、教員が事前に支援する。自らSOSを発信できない児童生徒に対しても、先手を打って手を差し伸べる。経験の浅い教員でも支援のきっかけを得られる。 一方で個人の、それもネガティブと捉えられる傾向を予測する取り組みは、データの取り扱いだけでなく判定
2023年2月16日開催、サイバーエージェント メディア事業部主催のデータ活用に関する勉強会「メディアサービスにおけるデータ・AIの活用事例 #2」登壇資料です。 https://cyberagent.connpass.com/event/270224/
1月31日付にて、本ページにて当社の事実確認結果をお知らせした当社従業員のTwitter上でのツイートに関し、お取引先様を含む関係者の皆様に多大なご心配をお掛けしておりますこと、あらためてお詫び申し上げます。 本件について、当社は、この間、当該従業員と協議を行ってまいりましたが、その結果、当社代表者から当該従業員に対し「妊娠を理由とする減給」という発言はなかったこと、また、その後も当社にマタハラ（マタニティ・ハラスメント）に該当する発言がなかったことについて、当該従業員からも理解を得るに至りました。 当社としては、今後、代表者以下、本件を反省し、役職員間の日頃からのコミュニケーションにいっそう留意し、このような誤解を招くことがないように、また、誤解が生じても社内で話し合って前向きに解決できる職場づくりに、真摯に取り組んで参ります。 なお、このリリースの文面について、当該従業員も確認し、了承
統計学に魂が震えた体験をもとに、何を選択できるようにしてきたか？ データ活用職のキャリアプランを考える - Findy Engineer Lab
統計屋のあんちべ（@antibayesian）です。 さまざまな企業でデータ解析やコンサルを請け負ったり、データ活用部署の立ち上げをしたりしながら生活しています。 この記事では、データ活用系職種のキャリアプラン形成に悩んでいる方の参考になればと、私のこれまでのキャリアや、キャリアプランニングの考え方についてシェアしたいと思います。 というのも、データ活用系職種の中でも特に2010年くらいから注目を集めている1データサイエンティスト界隈のキャリアは、まだ職種として歴が浅いこともあって不透明な部分が多く、データサイエンティストなるものの解釈やポジションも多様なため、先行きに懸念を抱いている方も多いかと思います。 また、周辺環境も日進月歩の勢いで成長しています。例えば、全自動で簡単に売上予測や画像の分類などができるCloud AutoMLというサービスも提供されています。この手の仕組みはどんどん
こんにちは、今年の1月に会員事業部から技術部データ基盤グループへ異動した佐藤です。先日、京まふ2019前夜祭イベントに参加するために人生で初めてピカピカ光る棒を買いました。 新卒で入社してから2年ほど分析作業をしていた身から、データ活用基盤を作る側へ立場を変えました。今回は新たに身を移したデータ活用基盤の外観を説明したいと思います。 2017年にも同内容の記事が投稿されていますので、当時との違いを中心に説明していきます。 外観図 以下が2019年10月現在におけるクックパッドのデータ活用基盤の全体像です。 クックパッドのDWH外観図 masterデータのインポートがMySQL以外にも複数種対応し始めたことと、PrismとSpectrum（S3＋Glue）周りと、Tableau Serverが大きな変更点となっています。2017年の図にDmemoはありませんでしたが、記事本文にある通り当時か
野球界に増殖中の“ネット系コーチ”に振り回される選手たち…巨人・久保康生コーチが語るデータ活用の利と害「今日伝えたことが、翌日には違っている」（鷲田康）
巨人・久保康生巡回投手コーチの“魔改造”に迫る第2回は、データが氾濫する中で、どう若い投手を育てていくべきなのか？ 久保コーチの視点と巨人の若手投手の“魔改造”の進捗状況を聞いた。〈全2回の#2／#1へ〉 日本中を熱狂に巻き込んだワールド・ベースボール・クラシック（WBC）の優勝。その舞台裏を宮崎キャンプから取材していて印象に残ったことの1つが、ダルビッシュ有投手や大谷翔平投手が1球ごとにデータを精査しながら投球練習を行う姿だった。 2人の姿に感化されたように代表メンバーの投手たちも、ボールの回転数や回転軸の傾き角度などの数値チェックを投球練習の中でさらに重視するようになった。大会後に何人かの投手からは「データの活用の仕方が勉強になった」という証言も聞いた。
商圏人口の分析は、新規飲食店の出店を検討する上で欠かせない作業です。また、既存店でも運営を最適化する上で手に入れることができる機会になります。 飲食店を成功させるためには、人の動きに関するデータを収集・分析し、それをもとに新規店の出店場所やターゲット層、広告宣伝を実施する範囲を決める必要があります。 商圏人口の効率的な調べ方、飲食店での商圏人口に関するデータの活用方法について分かりやすく説明します。 こんな人におすすめ 新しく飲食店の出店を検討している 商圏人口の調べ方を知りたい お店の集客を増やしたい 商圏とは？ 商圏分析の第一歩。円商圏を作成し「自店に合った商圏」と商圏人口を見極めよう 商圏分析をする2ステップ 商圏人口の調査・分析の3つのポイント 1. 対象地域の人口や交通状況を確認する 2. 住民のライフスタイルを確認する 3. 商圏バリアを確認する 商圏人口を調べたらLINE公式
データドリブンにプロダクトを改善していきたい、とはどんなプロダクトマネージャーでも志すことですが現実には上手く行かないこともあると思います。その時に、参考になる動画を見つけたので紹介します。 Product School のチャンネルで公開されている Webinar: Top 10 Digital Analytics Mistakes by Amplitude's Adam Greco and WillowTree's Jeremy Stern です。登壇者の Adam Greco さんは Amplitude という分析プラットフォームの Product Evangelist 、 Jeremy Stern さんは WillowTree というプロダクトでのデータ活用を支援するコンサルティングサービスの Director of Product Analysis を担当されています。動画の見ど
個別最適な学習、３０年までに実現 教育データ活用で行程表―デジタル庁 2022年01月07日13時56分 オンラインによる都立高校の授業で、タブレットやスマートフォンを駆使する教員＝２０２１年５月、東京都内 デジタル庁は７日、学習履歴など教育データの利活用に関する政府の取り組み方針をまとめた行程表を公表した。校外活動も含めた学びの情報を連携させるためのＩＤの導入などについて検討し、教育データを生涯にわたり蓄積・活用できる仕組みを構築する。２０３０年ごろまでに一人ひとりに合った個別最適な学習を可能にし、「自分らしく学べる社会」の実現を目指す。 学校ごとに形式が異なる教育内容や活動に関するデータを標準化し、２５年ごろまでに学校や自治体間でデータ連携を可能にする。データを活用した新たな学習法の創出などにつなげる。 教育データは一元化せず分散管理し、ＩＤによってひも付けする。塾や社会教育施設での学
＜独自＞郵便局の顧客データ活用へ 総務省が来夏まで指針
転居や居住者情報など郵便局の顧客データを活用した日本郵政の新事業に向けて、総務省がデータの活用範囲の留意点などを示す個人情報保護のガイドラインを来夏までに見直すことが１１日、分かった。デジタル庁など関係省庁や個人情報保護の有識者が参加する専門会議を新たに設置し１５日から議論を開始する。 郵政グループは、郵便物の配達時の状況からリアルタイムの居住者情報や自動車の保有状況、商店の開店・閉店情報などを把握している。今後、居住者情報を災害が発生した自治体に提供することで安否確認に利用してもらうことや、自動車保有状況などをデータベース化して自動車販売の営業に利用してもらうなどの新規事業が想定される。 しかし、こうした個人情報は「どこまで郵政グループ以外で使っていいデータなのかなどをしっかり線引する必要がある」（総務省幹部）。このため、総務省は関係省庁と専門家による有識者会議を設置。データ活用が、郵便
児童の虐待や孤立を行政データの分析から見つけ出す――。政府は児童の見守りに関する新たな構想を、2023年4月に発足するこども家庭庁で実現させる考えだ。仕組みづくりに向け、デジタル庁が主導して7つの地方自治体が2022年7月から順次、実証事業をスタートさせる。 しかし現時点の想定のまま国や自治体が行政データを分析するシステムやサービスを構築しても、将来無駄になったり、児童相談の現場に無用の混乱を招いたりする恐れがある。実際に政府構想を実現させるためのデータ活用方法について、一部の専門家や地方自治体の関係者から「個人情報保護の国際的なルールに抵触する」「データによる差別を助長する」と、問題を指摘する声が出始めている。 児童の見守りに、納税記録や家族の情報も活用 一部専門家らが問題を指摘するのは、前述の実証事業「こどもに関する各種データの連携による支援実証事業」である。相談や通報だけでは発見しに
データ活用の知見や困り事を共有する「突撃! 隣のダッシュボード」会をやっている話 - Hatena Developer Blog
こんにちは。MackerelチームにおいてCRE（Customer Reliability Engineer）をしているid:syou6162です。主にカスタマーサクセスを支えるデータ基盤の構築や、データ分析を担当しています。 最近、はてな社内のさまざまなチームでデータ活用が進んでいます。しかし、そういったデータ活用の知見は、それぞれのチーム内でとどまってしまいがちです。この記事では、チームを横断したデータ活用を推進するため、昨年の秋から開催している「突撃! 隣のダッシュボード」という会の企画を紹介します。 データ活用についてラフに議論できる場所 ダッシュボードの事例：種類といくつかの観点 ダッシュボードの設計という観点から ダッシュボードの作成という観点から ダッシュボードの活用という観点から ダッシュボードの育て方 データ活用の課題感と解決に向けた動き データ活用の3つの壁とメンバー固
大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05）
1. © 2019 NTT DATA Corporation 1 © 2019 NTT DATA Corporation NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 大規模データ活用向けストレージレイヤソフトの これまでとこれから 2019年9月5日 株式会社NTTデータ システム技術本部 吉田 耕陽 福久 琢也 2. © 2019 NTT DATA Corporation 2 ※Deepな話題に興味がある方は当チームメンバによる過去のカンファレンスでの発表資料もご参照ください。 ( で検索) 本セッションでお伝えしたいこと Hadoop誕生(2006年ごろ)からのストレージ系OSSを中心と した技術の発展と、残存する技術課題に対する近年出現して きたプロダクトのアプローチを若干寄り道しながら紹介します。 • お話ししない内容 • 個別の技術/ミドルウェアの”Deepな”話題(※)
テルモが糖尿病のインスリン注射を自分で打たずにすむシステムを開発中だ。体に貼る血糖測定器とポンプが連携し、血糖値などの情報を人工知能（AI）が解析して最適な量を自動で投与する。機器が生むデータをスタートアップと生かし、糖尿病事業を2.5倍の500億円に拡大する。テルモが開発するのは「人工すい臓」。親指などから採血して血糖値を測り、1日に何度もインスリン注射が必要な1型糖尿病患者が対象だ。患者
ランサーズ Advent Calendar 2020 24日目の記事です。 昨日は まなみん さんの 「思考発話法でUXリサーチをしてみた話」 でした。 概要 社員ではなく、1人のフリーランス人材（ランサー）として、ランサーズ社を手伝っています。 「こんなことをやってきたよ！」という話を、書ける範囲で書きます。 CRM（顧客管理）x データ活用 の案件を主に担当しています。 注意 本稿は筆者個人の見解に基づく内容であり、関係組織を代表するものではありません。 不適切・考慮不足だと感じさせてしまう点があれば、それは筆者個人の責任によるものです。 どうぞ筆者個人宛てにご指摘のコメントをいただけますと幸いです。 もくじ 概要 注意 もくじ きっかけ 案件1:顧客セグメント可視化 案件2:社内システム改善 案件3:オープンデータ活用 その他:データプラットフォームのメンテナンス性向上 意識している
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
政府は小中学生の学習履歴やテストの成績をマイナンバーにひも付けてオンラインで管理する仕組みをつくり、2023年度にも試行する方針を固めた。蓄積した教育ビッグデータを指導方法の改善や教育政策の検証に役立てるのが狙い。海外に比べ遅れている教育分野のデータやICT（情報通信技術）化を急ぎ、優れた人材の育成につなげる。政府の教育再生実行会議が設けた「デジタル化タスクフォース（TF）」が今月上旬、ICT
データ活用視点に立つ「指標」のエンジニアリング 〜DataOps Night#1 登壇後記〜 - MonotaRO Tech Blog
データサイエンスグループでエンジニアやっています 竹野です。 本日は先日登壇したDataOps Nightについて参加報告させていただきます。 DataOps Nightについて finatext.connpass.com 「データガバナンス」や「アナリティクスエンジニアリング」、「DataOps」といったキーワードは近年注目の大きい分野となり、イベントも盛んに行われるようになりました。 DataOps Nightもその一つで、そのテーマに「データ品質の向上に取り組むエンジニアを集めて知見を共有する勉強会」を掲げています。 データを溜めるだけではなく活用するところにまで踏み込んでいくためには、解決すべき問題が数多く存在しています。 この知見を共有しようというのがこの勉強会の主旨です。 登壇するにあたってお声がかかった際に悩んだのは、 私自身はモデル開発や施策レポーティングといった形でデータ
DMMのデータ活用を支えるビッグデータ基盤・ML基盤のクラウド移行 (CUS-40) #AWSSummit | DevelopersIO
本記事は、AWS Summit Japan 2021のセッション動画「CUS-40: AWS移行事例紹介 ~DMM のデータ活用を支えるビッグデータ基盤・ML基盤のクラウド移行 ~」のレポート記事です。 概要 "50以上の事業を展開するDMM。年々増えるデータ、バッチ、業務。そんな状況をAWS上での基盤構築を通じて打開した事例紹介" 50以上のビジネスを展開するDMM.comでのデータ活用基盤（データレイク基盤と機械学習基盤）をAWS上に構築した事例を紹介します。 データレイク基盤はオンプレ上で動いていた3000以上のJobの完全移行を実施し、よりスケーラブルな分析、データ処理、Single Source of Truth (SSoT)を実現しています。 機械学習基盤はArgoなどエコシステムが豊富なAmazon EKS Kubernetesを採用し、機械学習モデルの継続的なデプロイを行う
はじめに Baikal について Baikal を支える技術と工夫 AWS アカウント Terraform ワークフロー基盤 Athena Lake Formation アーキテクチャ Extract & Load データ生成元 AWS アカウントにある RDS からデータ抽出 データ生成元 AWS アカウントにある DynamoDB からデータ抽出 社外の API からデータ抽出 Transform workspace に配置されたデータの変換 データ生成元 AWS アカウント内の生ログ変換 ウェアハウス内での加工 Share 今後の課題 開発の一部を他チームへの委譲 データ異常検知 BI ツールの導入 はじめに DRE チームの hyamamoto です。 新卒の方々が入社されて 4 ヶ月ということで、時の流れの速さを感じています*1。なお、現在、新卒の方々でリレー方式でブログを書いて
LLM技術と外部データ活用による検索・回答精度向上手法（ファインチューニング、セマンティック検索、In-Context Learning、RAG）と著作権侵害｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
LLM技術と外部データ活用による検索・回答精度向上手法（ファインチューニング、セマンティック検索、In-Context Learning、RAG）と著作権侵害 第1 はじめに FAQシステムやチャットボットなど「何か知りたいこと（検索文・質問文）」を入力して検索や回答生成を行うに際して、検索や回答精度を向上させたり、回答根拠を明示させるために、LLM技術と外部データを組み合わせたシステムの研究開発や実装が急速に進んでいます。 LLMが外部データを参照できるようにするには、LLMそのものをFine-tuningする方法、プロンプトで情報を与える方法、RAGによって外部データを保存したデータベース (Data Base; 以下DB) から呼び出す方法の3つがあります。 ここでいう「外部データ」とは、「LLMの外部にあるデータ」という意味でして、その中には社内文書や、書籍・ウェブページ上のデータ
プロダクトチームの自走データ活用を技術で支えるデータ基盤整備エンジニアリングとは - pixiv inside
こんにちは。ピクシブの社内エンジニア職横断組織「エンジニアギルド」マネージャのbashです。主にエンジニア採用プロセスを取りまとめています。 ピクシブでは複数の事業部があり、様々な専門性を持ったメンバーが集って事業領域にフォーカスする体制を取っています。各事業部にいる技術のキーパーソンがどのような考えでエンジニアリングを進めているのかを紹介したいと思います。 今回はCTO室プラットフォーム開発部に所属しデータに関するエンジニアリングをリードしているtohhyに、データ分野の技術的な取り組みについて話を伺いました。 まずは自己紹介をお願いします。 CTO室プラットフォーム開発部データ基盤チームのtohhyと申します。 2017年にピクシブに新卒で入社し、pixivプレミアムの開発チームでサーバサイドのエンジニアとして活動しつつ、並行して数値分析系の仕事を担当していました。 その過程で、分析で
すし職人がレーンに皿を載せ、客がそれを取る──回転すし店では当たり前の動作だが、こんな動きから年間約10億件ものデータを集め、事業に役立てている企業がある。回転すしチェーン「スシロー」を運営するあきんどスシローだ。 同社は皿に取り付けたICチップを活用し、ネタの人気度や、どのすしがいつレーンに載り、いつ客に取られたかといった情報を収集。材料の発注や売れ筋商品の分析に活用し、フードロスの削減などに役立てているという。 スシローではどんな方法で皿からデータを集め、事業に役立てているのか。あきんどスシローのグループ会社で、同社の情報システム管理などを手掛けるFOOD & LIFE COMPANIES（大阪府吹田市）の坂口豊さん（情報システム本部部長）が、米Snowflakeの日本法人が開いたオンラインイベント「SNOWDAY JAPAN」（12月7～8日）で解説した。 レーンに隠したICリーダー
全社データ活用基盤をTreasureDataからBigQueryへ移行しました - Leverages データ戦略ブログ
はじめに こんにちは。データエンジニアリンググループの森下です。今回は、私がプロジェクトマネージャーとして約3年間かけて実施した、TreasureDataからBigQueryへの全社データ活用基盤移行プロジェクトについてお話します。このプロジェクトは、全社で1日あたり数千件のクエリが実行されるデータ基盤を移行するという大規模なもので、関係者の数は200〜300人に上りました。プロジェクト期間中は、データ活用基盤の技術調査から始まり、関係者への説明や調整、データ移行、クエリ移行、ETLやReverse ETLに使用する各種ツールの導入など、本当に多くのタスクがありました。 プロジェクト背景: TreasureData導入とその課題 TreasureData導入の背景 2024年時点ではGoogle BigQueryを使用していますが、その前の環境が導入された背景を説明します。 2018年12
データ活用のための数理モデリング入門 作者:水上 ひろき,熊谷 雄介,高野 雅典,藤原 晴雄発売日: 2020/04/15メディア: 単行本（ソフトカバー） 「データ活用のための数理モデリング入門」をご恵贈いただきましたので、このブログで紹介したいと思います。私は著者の一人からお声がけいただき出版前に原稿をレビューさせていただく機会がありましたので、実はあとがきにこっそり名前が載っていたりします。 本書について この本は、ビジネスにおける様々な課題を数理モデリングを通じて解決するための入門書です。ビッグデータから人工知能/AIへと言葉を変えつつも、世の中の流行として注目され続ける企業のデータ活用ですが、どういったデータに対して何をするかという活用の実態は多種多様です。ECサイトにおける商品のレコメンドに始まり、広告配信の配信の最適化や業務効率化、または社内に眠っている情報を素早くアクセスで
背景: データマネジメントのアセスメントのために各部署に現場の課題感をヒアリングしたい 課題: よいヒアリングをするのは簡単ではない 解決案: ヒアリングの型を決める ヒアリングの質問とリサーチの質問を別々に持っておく ヒアリング対象者について事前に理解を深める 全員に同じ項目を聞かない & 全体のカバレッジも担保する その場で問題解決を始めない まとめ 参考 背景: データマネジメントのアセスメントのために各部署に現場の課題感をヒアリングしたい データガバナンスを強化したいときにアセスメント(データマネジメント成熟度アセスメント)をやる人は多いと思う。データ基盤やデータに強い人だけでアセスメントをやって「えいや!!」と優先度を決めるのも一つの手ではある。 しかし、データを通じてユーザーに価値を届けるということまで考えると、データ活用に関わる幅広い職種の現場へヒアリングに行くことが、データ
カルチュア・コンビニエンス・クラブ（CCC）は10月15日、マッチングサービス「D-AI（デアイ）」を開始した。Tカードデータから約300種類の顧客DNAと呼ばれる項目を抽出し、AIを活用した独自のマッチングアルゴリズムを使用することで、パートナー探しをサポートする。 手掛けたのは、CCCのグループ会社であるCreative 1（クリエイティブワン）。開発にあたっては、クリエイティブスタジオのワントゥーテンと協業したほか、東京大学大学院人文社会系研究科 赤川学教授、エクシオジャパン、一般社団法人日本カラーコーディネーター協会、what3words Limited「what3words」、180（ワンエイティー ）、美術出版社、主婦の友社、C-パブリッシングサービス、徳間書店、ネコ・パブリッシング、復刊ドットコム、CCCフォトライフラボ「torutte」がパートナー企業として参加している。
データ分析者がSQLを書かなくてもいい時代に。"SQLビルダー"機能でデータ活用シーンに革新を。株式会社nehanは、分析ツールnehan上にて、プログラミング不要でSQLを作成・データを取得できる機能の提供を開始いたしました。 現在、多くのデータ活用シーンでSQLを使ってデータを取得する業務が行われています。しかし、 SQLを書ける人材が不足しており、業務が担当部署に集中しやすい 複雑なSQLは保守性が低下しやすく、結果、業務が属人化しやすい といった課題を抱える現場は多いと感じております。 SQLビルダーは、それらの課題を解決するための手段です。下記2点が最大の特徴です。 SQLのスキルがなくても、簡単操作でデータを取得可能 データ加工プロセスを見える化し、保守性を向上。脱属人化を実現 本機能を活用いただくことで、SQL業務の効率化・民主化による、ビジネスにおけるデータ活用の促進を実現
こんにちは。はてなブログのサブディレクターをやっている id:AirReader と申します。 さて、2022年3月16日にGoogleよりユニバーサル アナリティクスの終了予定とGoogle アナリティクス 4(以下、GA4)への移行のアナウンスが行われました。GoogleがGA4を推しているのは知っていましたが、これほど早い終了は予想していませんでしたのでとても驚いたのを覚えています。 はてなブログでは、他のブログサービスと比較しても早い段階でブログのGA4に対応いたしました。また、単に対応するだけではなく、はてなブログの解析に最適化したデータを送信する付加価値もつけておりますので、ぜひご利用いただければと思います。 staff.hatenablog.com はてなブログの開発においては、終了の案内以前からGA4を導入して利用しておりました。また、GA4とは別にはてなブログの利用データ
郵便局の顧客データ活用へ 総務省が来夏まで指針
郵便局の顧客データを活用した日本郵政の新事業に向けて、総務省がデータの活用範囲の留意点などを示す個人情報保護のガイドラインを来夏までに見直すことが分かった。デジタル庁や有識者が参加する専門会議を新たに設置して議論を始める。 転居や居住者情報など郵便局の顧客データを活用した日本郵政の新事業に向けて、総務省がデータの活用範囲の留意点などを示す個人情報保護のガイドラインを来夏までに見直すことが10月11日、分かった。デジタル庁など関係省庁や個人情報保護の有識者が参加する専門会議を新たに設置し15日から議論を開始する。 郵政グループは、郵便物の配達時の状況からリアルタイムの居住者情報や自動車の保有状況、商店の開店・閉店情報などを把握している。今後、居住者情報を災害が発生した自治体に提供することで安否確認に利用してもらうことや、自動車保有状況などをデータベース化して自動車販売の営業に利用してもらうな
2023/04/17 開催された、Kubernetes Novice Tokyo #24 にて話したスライドです。 https://k8s-novice-jp.connpass.com/event/278196/
LINE社内でのサービス横断データ活用の取り組み「Feature as a Service」の全体像 Feature as a Service at Data Labs #1/2 2019年11月20、21日、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。20日は「Engineering」をテーマに技術的な内容のセッション、21日は「Production」をテーマに実践的な内容のセッションを多数取り揃え、LINEのエンジニアリングにおける知見を各プロダクトのキーマンがシェアします。「Feature as a Service at Data Labs」に登壇したのはLINE Machine LearningチームのChaerim Yeo氏。データ専門研究開発組織「LINE Data Labs」での機械学習の特徴量
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でレコメンデーションエンジンの開発を担当している吉井と小出です。 今回は、レコメンデーションと横断データ活用の事例として、各種データからユーザーの意図を抽出し、レコメンデーションの性能改善につなげる取り組みについてご紹介します。 ※レコメンデーションエンジンの開発はプライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを用いて行っています レコメンデーションとは レコメンデーションは、サービスの利便性を向上させるために欠かせない技術となっています。 代表的なレコメンデーションの利用事例としては、 今閲覧しているアイテムに関連するアイテムを提示する あるアイテムと一緒に買われやすいアイテムを合わせ買いアイテムとし
滋賀大学データサイエンス学部（2017） 横浜市立大学データサイエンス学部（2018） 武蔵野大学データサイエンス学部（2019） 長崎大学情報データ科学部（2020） 立正大学データサイエンス学部（2021） ※（）内は設立年度 ただ、個々の大学で公開されているシラバスやカリキュラムを調べてみても、「データエンジニアリング」で独立したような講義はほぼ見つかりません。全体の講義内容を詳しく見ても、データエンジニアリングとして取り扱われるものは先ほどと同様にコンピュータの仕組みとプログラミングの基礎が中心であることが多く、一部でデータベースについて取り上げられているくらいです。 なぜデータエンジニアリング教育が難しいのか このような現状になっている背景を考えてみましょう。それは、データエンジニアリング教育が難しいことにあり、具体的には3つの要因があると考えます。 時間的余裕がない まず、そ
※ちなみに①の状況で、データの統制にはdbtやLookerのLookMLなど、リソースの競合にはDWHのチューニングやシステム変更など、技術面の対応も重要な解決策になりますが、本稿ではその側面は割愛します。 これらの①～③のあり方に共通するのは、データ分析基盤を構築するデータエンジニアと、基盤を利用する非エンジニアで連携が取れていないことです。そしてこの間を埋めるものとして、データエンジニアリングスキルがあると考えています。 より理解を深めるために、いくつか職種を取り上げて、それぞれがよく陥る問題と、スキルがあることでどういった取り組みができるかを整理してみます。 職種別にデータエンジニアリングスキルの価値を考える 例1）データアナリスト まずは、データエンジニアと最も近い関係で業務をすることの多い、データアナリストです。データエンジニアリングに関連してデータアナリストがしばしば抱える問題
中国のウイグル人弾圧、ビッグデータ活用で加速 HRW報告
中国・新疆ウイグル自治区にある施設に掲げられた国旗（2019年6月4日撮影、資料写真）。(c)GREG BAKER / AFP 【12月9日 AFP】中国は、新疆ウイグル自治区（Xinjiang Uighur Autonomous Region）で逮捕するイスラム教徒を、コンピュータープログラムによって「恣意（しい）的に」選んでいるとする報告書が9日、公表された。報告書には、中国当局による同自治区の弾圧にビッグデータが果たす役割が詳細に記されている。 米国を拠点とする国際人権団体ヒューマン・ライツ・ウオッチ（HRW）による報告書は、匿名の情報提供者から入手した警察データに基づいており、これにはアクス（Aksu）地区で2016年中ごろから2018年末まで拘束されていた2000人以上のリストが含まれている。 HRWは、中国政府が同自治区におけるイスラム教徒に対する残酷な弾圧を技術によって加速さ
転居や居住者情報など郵便局の顧客データを活用した日本郵政の新事業に向けて、総務省がデータの活用範囲の留意点などを示す個人情報保護のガイドラインを来夏までに見直すことが１１日、分かった。デジタル庁など関係省庁や個人情報保護の有識者が参加する専門会議を新たに設置し１５日から議論を開始する。 【写真】日本郵政の増田寛也社長 郵政グループは、郵便物の配達時の状況からリアルタイムの居住者情報や自動車の保有状況、商店の開店・閉店情報などを把握している。今後、居住者情報を災害が発生した自治体に提供することで安否確認に利用してもらうことや、自動車保有状況などをデータベース化して自動車販売の営業に利用してもらうなどの新規事業が想定される。 しかし、こうした個人情報は「どこまで郵政グループ以外で使っていいデータなのかなどをしっかり線引する必要がある」（総務省幹部）。このため、総務省は関係省庁と専門家による有識
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データゲートウェイ(DataGateway) News | データ活用社会の実現へ
不登校になりそうな児童生徒をAIが予測、戸田市の教育データ活用実証が示したこと
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データゲートウェイ(DataGateway) News | データ活用社会の実現へ
データ活用基盤の今 〜DWH外観図〜 - クックパッド開発者ブログ
商圏人口の調べ方とは。無料の分析ツールとデータ活用方法を紹介 - おなじみ丨近くの店から、なじみの店へ。
プロダクトでのデータ活用を推進するために回避すべき 10 の罠｜piqcy
データ分析って何したらいいの？ マーケターに必要な「データ活用７つの視点」 | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2021 Summer
個別最適な学習、３０年までに実現 教育データ活用で行程表―デジタル庁：時事ドットコム
児童見守りの行政データ活用に国際ルール抵触の恐れ、「OECD原則」を巡り議論噴出
データ活用が苦手な人にこそ読んでほしい！ データ分析初心者から中級者になるための4冊！ | Web担 オススメの課題図書
テルモ、糖尿病注射いらず AIがインスリン自動投与 データ活用 GAFAとの競争を意識 - 日本経済新聞
ランサーズのデータ活用を手伝っている話 - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
なぜ「データ分析力」ではなく「データ活用力」が必要なのか？ これから身につけるべきスキルとは
マイナンバーで学習管理 教育ビッグデータ活用へ 政府、2023年度にも試行方針 - 日本経済新聞
Gunosy のデータ活用を支える統合データ基盤 Baikal の話 - Gunosy Tech Blog
皿から10億件の情報収集 スシローが「データ活用すし屋」になっていた
「データ活用のための数理モデリング入門」で、アイデアを数式に落とし込む - yag's blog
データ活用の関係者に課題感のヒアリングをする時の型を紹介する - yasuhisa's blog
CCC、Ｔカードデータ活用のマッチングサービス「D-AI」--“夫婦円満度”をAIでかけあわせ
データ分析者がSQLを書かなくてもいい時代に。"SQLビルダー"機能でデータ活用シーンに革新を。
はてなブログとGA4とデータ活用 - Hatena Developer Blog
Prometheusでの監視データ活用マニュアル
LINE社内でのサービス横断データ活用の取り組み「Feature as a Service」の全体像
レコメンデーション領域における横断データ活用の取り組み事例紹介 #機械学習
データ活用の基盤を築くデータエンジニアの育成に向けて：大学におけるデータエンジニアリング教育の観点から | gihyo.jp
データ活用社会で活躍するための、非エンジニアのデータエンジニアリングスキル育成のヒント | gihyo.jp
＜独自＞郵便局の顧客データ活用へ 総務省が来夏まで指針（産経新聞） - Yahoo!ニュース
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