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こんにちは。Gunosy TechLab R&D チーム リサーチインターン の北田 (shunk031) です。今回はようやく皆様にお見せできる、可愛い我が子（もちろん研究のことです）について書きます。 今回採録された論文の全体像：広告クリエイティブを最適なタイミングで停止するよう支援する深層学習を元にした枠組みを提案しました。 この度、私と研究開発チームの 関さん で取り組んでいた研究が MDPI 社が発行する Applied Science 誌 という論文誌 （査読付き journal article) に掲載されました。 www.mdpi.com 今回の論文は "Ad Creative Discontinuation Prediction with Multi-ModalMulti-Task Neural Survival Networks" というタイトルで、 配信効果が悪くなっ
はじめに アンケートにおける注意点 「何のためにこの質問をするのか」を明確にする できる限りバイアスを排除する 質問文はわかりやすく、誤解のないように よく使う統計手法 母比率に関する検定 適合度の検定 独立性の検定 マン・ホイットニーのU検定（ウィルコクソンの順位和検定） おわりに はじめに おはようございます。BIチームの齊藤です。 サンタさんには善玉コレステロールと来年1月末の某ライブのチケットをお願いしようと思います。マジで頼む。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の18日目の記事です。 昨日の記事は同じくBIチームの田辺さんの「オンラインホワイトボードを使った振り返りで数値意識が向上した話」でした。Good Article！ さて、みなさんは仕事でアンケートをとったことはありますか？ Webサービスでユーザー行動を分析する際には、各種の行動ロ
はじめに 可視化で何を改善したいか 目的 1. 指標や施策・開発の関係を俯瞰できる 目的 2. 新たな施策を始める際の仮説立てと整理が行いやすくなる 実際に作ってみた 作ってみて おわりに はじめに こんにちは！BI チーム新卒*1の田辺です。こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の 17 日目の記事です。 昨日の記事はくらさわさんの『VS Code の拡張機能を作ったけどもっと便利なやつがあったどころか標準機能にあった話』でした。 本日は、週次振り返りの数値確認にオンラインホワイトボードツールのMiroを導入した話をご紹介します！ 確認する数値や可視化は多くの社員が目にするものですが、弊社では「八百屋にサンマは注文しねえよ」の精神により新卒でもこのような仕事ができるチャンスがあります。 可視化で何を改善したいか Gunosyではエンジニア・非エンジニアに
こんにちは。 GunosyTechLab の Ads ML チームの村田 (id:marice0819) です。ELDEN RING を PS5 でプレイしたいので PS5 を求めてるこの頃です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の14日目の記事です。昨日の記事は ism-kit さんの「Athena view と Terraform による宣言的データモデリングとレイクハウスへの道標」でした。 今年の8月14日~8月18日にシンガポールで開催されていた KDD 2021 のワークショップである AdKDD に主に参加してきました。この記事では参加レポートとして KDD、AdKDD のアドテク関連の発表を中心にいくつかの研究と Keynote の紹介をしたいと思います。 AdKDD True Post-Click Conversion via Gro
はじめに こんにちは、DR&MLOps*1 チームの楠です！ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の 13 日目の記事です。 昨日の記事は大曽根さんの『Gunosyの施策運用におけるインスティチューショナルメモリ』でした。 本日は、データ分析の民主化を促進するためのデータレイク上での分析用データマートとしての Athena view の利用方法と、IaC のための Terraform による宣言的な Athena view の定義方法をご紹介します！ はじめに 背景 前提知識: Athena における view Athena view の利点 利点1. SQL と view カタログ定義のみからなるので、データ転送ワークフローを組まなくてよい 利点2. テーブルのスキーマを容易に変更できる 利点3. よく利用する共通テーブル式をきちんとテーブルとして定義
はじめに こんにちは、DR&MLOps チームの hyamamoto です！ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の 6 日目の記事です。昨日の記事は楠さんの『SaaS Redash 終了に向けた対応と分析の民主化（方針編）』でした。 今回は前回記事の続編になるので、ぜひ前編から読んで頂けると幸いです。 前回の振り返り 前回の振り返りとして、SaaS Redash の終了に向けて、次のような方針を打ち出しました。 社内で Redash 環境を整備し、SQL によるアドホックな分析環境の整備 Amazon QuickSight を用いた、規格化された分析環境の整備 ここで、1 の方法については Redash が公式に提供する Helm Chart を利用することで解決します。 そこでこの記事では 2 を達成するに至った方法とその振り返りを示していきたいと思
はじめに こんにちは、DR&MLOps*1 チームの楠です！ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の 5 日目の記事です。 昨日の記事は UT さんの『更新できるデータレイクを作る 〜Apache Hudiを用いたユーザデータ基盤の刷新〜』でした。 5 日目と 6 日目では、DR&MLOps チームメンバーで前後編に分けて『SaaS Redash 終了に向けた対応と分析の民主化』をテーマにした記事をお届けします。 本日は、SaaS Redash サービスの終了に合わせて Gunosy ではどのような対応を執ったのか、その意思決定の部分をご紹介します！ はじめに 前提知識・背景 Redash とは？ SaaS 版 Redash の終了(End of Life) 方針1. 分析の方法と結果をシェアする文化を残したい 方針2. SQL を書かなくても分析の入り
はじめに Gunosy Tech Lab - Media ML のsuchidaです。 最近はPythonの型アノテーションがないとあたふたする人生です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021の3日目の記事です。 前回の記事はid:skozawa さんの施策の優先順位付けのために分析Dayを実施しましたでした。 さて皆さん、Pythonを利用する際に静的解析ツールを利用していますか？これは、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするために非常に重要なツールです。 本記事では、Pythonコードフォーマッターなどの静的解析ツールとその設定ファイルの管理方法について簡単に紹介します。 静的解析ツールの導入 チーム内では主に、アルゴリズムの開発・運用にPythonを利用しています。 また、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするためにコードフォーマッターな
こんにちは、Gunosy Tech LabのMedia MLチームでマネージャーをしている id:skozawa です。 もう年末、早いですね。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021の2日目の記事です。昨日の記事は加藤さんのチーム再編とCompany Betsでした。 今日はMedia MLチームで施策の優先順位付けのために分析Dayを実施した話です。Gunosyでは6月から期が始まり、12月からは下期となります。そこで下期にやることの案出しと、出てきた施策案に対して優先順位の見積もりをするために分析Dayを実施しました。 分析Day 分析Dayは2日間行いました。今は在宅勤務中なので1日目はリモートで行い、2日目だけオフィスに集まって実施しました。分析Dayの2日間は通常業務はせず、施策の効果などを見積もるための分析を分担しながら行いました。基本はSla
こんにちは、研究開発チームの飯塚です。11/1~11/5にオンラインで行われた、CIKM2021に発表参加しました。CIKMとはACM International Conference on Information and Knowledge Managementの略称で、機械学習やWebマイニング、情報検索/推薦といったトピックを扱う国際会議の1つです。今年のCIKMも、新型コロナウィルス感染症対策の観点からオンラインで開催されました。Gunosy社として、このCIKMに参加するのは初めてでした。本記事では、今回投稿した論文の経緯や概要、ニュースに関する他研究者の発表の一部をご紹介します。 投稿論文 近年オンラインメディアでは、タイトルや画像などを誇張したクリックベイト記事、ユーザーをミスリードするような釣り記事の問題が指摘されています。また、推薦システム側の問題としては、パーソナライゼ
はじめに こんにちは、Gunosy Tech Lab - Media MLの suchida です。 気温の低下とともに起床時間が遅くなってる今日この頃です。 早く春にならないかなぁ（笑）。 さて本記事では、知識辞書構築の自動化について紹介します。 特に記事配信システムの一部で利用している人名辞書について取り上げます。 人名辞書とは 人名辞書は、社内で独自に作成している知識辞書です。 具体的には、以下のように人名やグループに対してカテゴリの紐付けを定義している辞書です。 ちなみに、直近では約19万単語が収録されています。 さだまさし: エンタメ, ヨハン・クライフ: スポーツ, ジョセフ・スミス・ジュニア: エンタメ, ボリス・スパスキー: スポーツ, ルーホッラー・ホメイニー: 国際, この辞書は、Wikipediaのデータをベースに構築しています。 具体的には、Wikipediaにおけ
はじめに こんにちは、Gunosy Tech Lab - Media MLの suchida です。 2020年に入社して1年ちょっと経過しました。 在宅ワークは未だ継続中ですが、たまにWeWorkに出社して気分転換してます✨ 本記事では新プロダクト「auサービスToday」の開発において、Media MLチームが関わったことについて紹介します。 また記事ロジックの詳細については、別のブログで今後掲載予定です。 アプリイメージ auサービスTodayってなに？ auサービスTodayとは、KDDI株式会社と共同で開発を進めているアプリです。 前身は「auサービスTOP」というアプリで、今回リニューアル開発に携わることになりました。 詳細については、以下の記事をご参考にしていただけると幸いです。 gunosy.co.jp www.appbank.net どんな開発に携わったの？ 私の所属する
はじめに なぜマーケティングチームに配属された？ マーケティングチームでやったこと グノシーのマーケティングチームはどんな仕事？ 広告が配信されるまで マーケティング修行を終えて BIチームに合流してから OJT で、マーケティング修行は活きたのか？ 最後に：入社4ヶ月を振り返って はじめに こんにちは。Gunosy Tech Lab BIチームに所属している新卒 田辺です。 今回は21卒新卒ブログの第二弾として、私がマーケティングチームに修業に行き、BIチームに合流するまでを紹介しようと思います。第一弾はこちらから読めます。 (※ちなみに配属ガチャを外した話ではありません。) data.gunosy.io BIチームはユーザーの行動分析や経営の意思決定支援を主な業務としています。ただデータを集計するだけでなく、プロダクト開発のための仮説立てや検証、施策のマネジメントなど幅広い場面で会社の
はじめに GTLという組織・Media MLチームについて 入社〜現在までの流れ OJT：スポーツタブのロジック改善 既存ロジック 改善までの道のり （1）パーソナライズアルゴリズム （2）記事wiseな時間減衰 学んだこと、気がついたこと コストの意識 タスク管理 コミュニケーションの重要性 1つのアプリを運用していくことのすごさ 研究で学んだことが生きる場 はじめに こんにちは！今年の3月に大学院の修士課程を修了し、4月に新卒としてGunosy Tech Lab (GTL) Media MLチームに配属になりました大竹です。本記事は、新卒エンジニアがそれぞれの視点から入社以降の取り組みやエピソードを紹介する新卒ブログの第一弾です。今年エンジニアとして新卒入社した同期は私を含めて4名おり、今後各人によるリレー形式で更新していきます。 GTLという組織・Media MLチームについて Gu
はじめに DRE Team の hyamamoto です． 皆さん，Spark は利用されていますか？ Gunosy では Digdag + Athena によるデータ整形が増えてきており，徐々に Spark の利用は減ってきています． 思い返すと，昨年入社後の OJT も Spark から Digdag + Athena への書き換えタスクでした． 一方で，決して多くはないものの，この構成ではカバーし切れない処理もあり，そういったものに関しては Spark を用いています． 話は少し飛びますが，DRE Team では Digdag や派生するバッチ処理を実行するための Kubernetes Cluster を EKS 上に構成しています． また，一部のタスクは Kubernetes の Job として Digdag から投げることで，リソースをスケールさせつつ様々な処理が可能となっていま
こんにちは、株式会社Gunosy新卒一年目の谷口です。3月15日〜3月19日に開催された言語処理学会第27回年次大会(NLP2021)に弊社からも「ポスター発表」・「スポンサーイブニング」・「ワークショップ登壇」という形で参加しました！本記事ではそちらについて述べていきます。 今年も一般参加者が集まるのは難しいということで、前年に引き続きオンラインによる開催でした。私自身、オンラインの学会に参加するのは初めてのため少し緊張と不安があったのですが、運営の方々のご尽力のおかげで滞りなく参加することができました。しかし、開会式でがらんとした会場が映し出されたときは何とも複雑な感情がこみ上げてきました。いつか皆さんと画面を通さずにお会いできることを心待ちにしております。 ポスター発表 「扇情的な記事判定に向けた定義作成とアノテーション」というタイトルで論文を投稿し、ポスター発表で参加しました。ニュ
こんにちは。Gunosy TechLab MediaMLチーム所属の桾澤 (@gumigumi4f) です。 前回の記事に引き続き、グノシーのパーソナライズアルゴリズムを刷新した話について、アーキテクチャの部分を説明したいと思います。 前回の記事から読んでもらえると、パーソナライズの全体像が見えるのでおすすめです。 data.gunosy.io パーソナライズに求められるレスポンスタイム アーキテクチャ ユーザーと記事のベクトル生成とデータストアへの保存 ユーザーリクエストに対し適切な記事リストを生成する処理 どれくらい高速なのか おわりに パーソナライズに求められるレスポンスタイム 前回の記事ではモデルの学習方法やオフラインでの実験などをメインに説明してきましたが、オンラインで実際にA/Bテストするときに考えなければいけないのがレスポンスタイムです。 ユーザーに対して完璧にクリック非クリ
こんにちは。Gunosy TechLab MediaMLチーム所属の桾澤 (@gumigumi4f) です。 この記事では、弊社で配信しているニュースアプリであるグノシーのパーソナライズアルゴリズムを刷新した話について書きたいと思います。 アーキテクチャの部分まで含めて記事にしてしまうと非常にブログが長くなってしまうので、本記事ではリアルタイム性の高い重要なニュース記事についてどのようにレコメンドするかについて注目して述べます。 アーキテクチャの部分についてはブログ後編のアーキテクチャ編にて書きたいと思います。 後編はこちら data.gunosy.io ニュースアプリのパーソナライズ グノシーにおける旧来のパーソナライズアルゴリズムとその課題 グノシーの新しいパーソナライズアルゴリズム オフライン実験とA/Bテスト おわりに ニュースアプリのパーソナライズ グノシーというニュースアプリで
はじめに おはようございます、BIチームの齊藤です。 この記事はGunosy Advent Calendar 2020の22日目の記事です。昨日の記事は板谷さんによるFitbitのカスタムレポートを作成してLINEに通知する でした。 はじめに 背景 ユーザーインタビューとユーザーテスト ユーザーインタビュー ユーザーテスト おわりに 背景 プロダクト開発では、「このプロダクト / 施策によってユーザーが〇〇という課題が解決されるのではないか？」「この改修を入れればユーザー体験は良くなるのでは？」などの仮説を持って開発を行うことが一般的です。しかし、ある課題に対する施策やアプローチの候補というものは大量に存在します。これらの中から 「う〜〜〜んこれが最高！これしかありえない！！！はい実装即リリース！！！！！」 と施策を選び取ることは常人には不可能です。そこで、単一または複数の施策に対して効
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 19日目の記事です。 昨日はサンドバーグさんの Amazon AthenaのPartition Projectionを使ったALB Access Logの実例 (w/ terraform & glue catalog) - Gunosy Tech Blog でした。 こんにちは、GTL(Gunosy Tech Lab) 所属のクボタです。 社内では主にニュースパスというアプリの分析などを行なっています。 本記事ではA/Bテストの実施が難しい場面でチームでも利用している因果推論による効果検証について簡単に紹介させていただきます。 はじめに Gunosyではアプリ内でのロジックやUIの変更、キャンペーンなどの施策においてデータに基づく効果検証をしています。 効果検証では分析対象の施策起因による変化である因果効果のみを求めたいです
はじめに こんにちは、研究開発チームの関です。 2020年もまもなく終わりを迎えますね。皆さんどんな一年だったでしょうか。 私にとってはアイドルのライブがほとんどなく、生きがいの一つがなくなって辛い一年でした。 オンライン特典会やライブ配信で名前を読んでもらうことを楽しみに生きる日々です。 空いた時間でリアル脱出ゲーム・謎解きに夢中になり、この一年で約40公演に参加しました。 本記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 16日目の記事です。 昨日はQAチームakinkさんの 歴史と向き合い既存機能の棚卸しをした話 - Gunosy Tech Blog でした。 本エントリでは昨年に引き続き今年も研究開発チームの振り返りをしていきたいと思います。 昨年の記事はこちらです。研究開発チームの立ち上げの経緯なども書いているので、まだ読んでいない方はよろしければこちらも合わせて
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 12日目の記事です。 昨日はGTL所属の山本さんの「Terraform のエラーに落ち着いて立ち向かうために - Gunosy Tech Blog」でした。 GTL(Gunosy Tech Lab) 所属の大曽根です。オンライン会議は耳が痛くなるのでスピーカー+指向性マイクで運用しています。ダイナミックマイクは不要な気がしてきました。 はじめに Gunosy (に限らず多くの企業) では、日々の施策の解釈にデータを活用しています。 しかし、データを集計するだけで結果がわからないこと (解釈の難しさ) や結果がわかりやすくても回答を見誤ることも多くあります。 その中で気をつけないといけない部分に関してざっくりまとめます。 基本のサイクル まず、非常によく使われる、仮説から検証可能なモデルを作成し、計測、学習する改善のサイクルで
Gunosy Tech Lab リサーチインターンの北田 (@shunk031)です。 深層学習の論文を読んでいるときに著者実装が公開されている旨を見ると嬉しい気持ちになりますよね。 いざ公開レポジトリに飛んだ瞬間その嬉しさは無となることが多いですが、くじけずにやっていきたいです。 著者実装のrequirements.txtをベースにpythonモジュールをインストールするとよく見るやつ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2020 6日目の記事です。昨日は @625 さんの goで作るfirehoseのデータ変換lambda でした。 tech.gunosy.io その実験、再現できますか？ リサーチインターンでは主にGunosyのデータを使った研究をしています。 特に私は深層学習による広告クリエイティブの評価や運用支援に焦点を当てて取り組んでいます*1。 深層
はじめに こんにちは！Gunosy Tech Labのコウ（@yuanzhi.ke）です。2020卒です。９月にようやく博士課程を修了し、正式に入社させていただきました。今はグノシーのクーポン推薦のロジック開発をしています。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2020 の４日目の記事です。 昨日の記事は片木（@jkatagi）さんの AWS Gamedayに参加した話 でした。 今日の話は、クーポンロジックの改善についての話です。とはいえ、僕はIR分野のサマースクールを一回参加ぐらいの経験しかなく、入社当時は推薦システムの分野の初心者です。この記事では、クーポンロジックの改善のために、初心者である僕のサーベイと感想をできるだけわかりやすくまとめてみました。間違ったところや不明なところがあれば、コメントください。 クーポン推薦について 皆がご存知でしょうと思います
はじめに こんにちは、GTL Media ML チームの谷口（2020新卒）です。本記事では、現在私が関わっているプロジェクトの一つである「扇情的な記事の判定」についてお話しします。 現在当社では、中長期的な成長を見込んで、アプリで提供するニュース記事リストの健全化を進めるという方針をとっています（詳しくは東洋経済ONLINEでの当社インタビュー記事をご参照ください）。そして、その方針に沿った複数の施策が行われています。私はその一つである、扇情的な記事を自動で判定してリスト生成に活用するという試みに携わっています。 toyokeizai.net 実際にどのようなことを行ったか 1. 扇情的な記事とはなんなのか、その定義を決める この施策は、 扇情的な記事とは一体何なのか ということを検討するところから始まりました。実際に記事を分析しながら扇情的な記事の分類を定義していきます。ここで難しいの
はじめに こんにちは、20卒 Gunosy Tech Lab 所属の上村です。 Gunosy Tech Labでは、グノシー・ニュースパス・ルクラなどで用いられる記事配信ロジックのアルゴリズム改善を行っています。 Gunosyではニュース記事をベクトルで表現し、様々なロジックに組み込むことで、ユーザ体験の向上を図っています。 活用事例に興味がある方はこちら data.gunosy.io 今回は、記事ベクトルを定量的に評価する手法を紹介していきます。 性能評価の手法として、単語ベクトル評価用データセットのような、 公開されたデータセットを用いて作成した文章ベクトルの評価を行うことはできますが、 独自のサービスのデータから生成したベクトルをそのサービスレベルで評価することは難しいです。 というのも、ドメイン（この場合はサービス）に特化した文章ベクトルはそれぞれ異なるはずであるため、 オープンな
はじめに こんにちはGunosy Tech Labの森本です。現在MLOps基盤を再整備しています。そこで調査した海外Tech企業の事例やMLOpsのフレームワークを紹介します。 Gunosy Tech LabのMedia MLチームではニュースアプリ（グノシー、ニュースパス、ルクラ）やクーポンアプリ（オトクル）の推薦アルゴリズムの改善を中心に機械学習を活用してアプリのサービス改善を日々行っています。過去にはチームが独立しており開発者も少数であったことから各チームがJupyter Notebook等でオフライン実験を行い、良い結果のものは本番環境に適用するためプロダクションコードを書き、レビューを行い、本番環境でA/Bテストするという流れでした。最近は開発者の人数も増え横断的にアプリのサービスを改善しているので、より効率的なMLOps基盤が求められています。 はじめに MLOpsとは 実現
はじめに こんにちは、研究開発チームの関です。 いつのまにやら年末感が漂ってきましたね。今年もクリスマスは赤レンガ倉庫でカップルたちの中アイドルライブを見て過ごしました。*1 年越しはCDJででんぱ組と年越しを迎えるので、クリスマスも年越しも推しと過ごせて幸せです。 さて、この記事はGunosy Advent Calendar 2019の21日目の記事です。*2 この記事では研究開発チームのこの1年の振り返りと、今後について書いて行こうと思います。 自分なりの整理や、社内広報の役割も兼ねています。 はじめに 2018年までの研究開発 2019年の主な活動 業績 学会・研究会への参加 参加した国際学会（いずれも発表参加） 参加した国内学会・研究会 スポンサーした学会 参加レポート 大学での講義 ウェブ工学とビジネスモデル ウェブサービスにおけるデータ分析と機械学習 2019年の振り返り よか
はじめに こんにちは！Gunosy Tech Lab の石川（@takaishikawa42）です。 この記事は Gunosy Advent Calendar 2019、12日目の記事です。 昨日の記事は id:mgi さんによるグノシーにおける AWS Transit Gateway 活用事例 でした。 12月11日・12日の2日間の日程で六本木の Google Japan のオフィスで開催された Kaggle Days Tokyo に参加してきたので、本記事ではそのレポートを書きたいと思います。普段趣味で Kaggle を楽しんでいる身として Kaggle Days が東京で開催されることを知り、前のめりで参加してきました。 当日の様子は Twitter のハッシュタグ #kaggledaystokyo で呟かれており、togetter でもまとめられています。*1 はじめに Kagg
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