誤差1%、驚異の需要予測 勝ち筋つくる数学マーケティング
それは、AI（人工知能）でも簡単に導けないような予測だろう。長崎県佐世保市のテーマパーク「ハウステンボス」。2023年10月の月間入場客数を約3カ月前の予測値と照合すると1％しかずれがなかった。精度は通常8割で高いとされるが、1日単位の予測でも9割超えは常。99％のときもある。 驚異の誤差1％。なぜ、これほど正確なのか。22年秋、刀が運営支援に加わったからだ。大阪市のユニバーサル・スタジオ・ジャパン（USJ）を再建した刀最高経営責任者（CEO）の森岡毅が培った「数学マーケティング」がいかんなく発揮されている。 「ここまで緻密なのか」。ハウステンボスインテリジェンス部長の松永一朗は、刀から示されたトラッキングシートのフォーマットを見て驚いた。 シートにはこの先の日々の入場客数や単価の予測がびっしりと書き込まれていた。従来も1年先、1カ月先の需要は見積もっていたが、1日単位まで細分化されていな
ChatGPT for Developer - Promptのチカラ
ChatGPT がアプリケーションに最初に組み込まれたのは GitHub Copilot かもしれません。ここでは、ChatGPT そのものと、GitHub Copilot の双方を使って、アプリケーション開発を爆速させ、品質を少しでも向上させ。そして、Developer の皆さんのスキルを上げていくための入り口として、機能の概要を取り上げます。 内容: - Promptだけで出来るコト: 業務で使うために抑えておくべきポイント。データ・変換・抽出 - PromptのEngineeringへの適用: 企画から要件定義、設計、実装、デプロイも。 - 開発の生産性と品質をあげるための戦略: Prompt自身の現在の能力、チーム開発に向けて サンプルのPrompt: https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prompt-Sample-Japanese/tree/m
Webブラウザのもう一つのパーサ: Preload Scanner | PerfData
Firefoxでは、Preload Scannerという呼称ではなく、Speculative Parserと呼称されています。 Shallow Parsing Preload Scannerは、Shallow Parsing(浅いパース処理)という手法を使います。 Shallow Parsingシャローパーシングとは、文法解析の一種であり、構文解析の表層的なレベルで行われる解析手法です。 Shallow Parsingは、文法構造を完全に解析する深層解析（Deep Parsing）とは異なり、文書やコードの全体的な構造を理解しようとはせず、特定の情報やパターンを効率的に抽出することに焦点を当てています。 WebブラウザのPreload Scannerにおいては、Shallow ParsingがHTMLドキュメントの表層的な構造を迅速に解析する役割を担っています。 Preload Scann
バリューチェーン事例集（主要業種のバリューチェーンをすべて掲載）
業種別バリューチェーン事例集 バリューチェーンとは、原材料の調達から製品・サービスが顧客に届くまでの企業活動を、一連の価値（Value）の連鎖(Chain)としてとらえる考え方です。 競争戦略の第一人者であるマイケル・Ｅ・ポーターが提唱した理論で、昨今、企業戦略の策定には欠かせないフレームワークとなっています。バリューチェーンについて詳しく知りたい方は以下のページをご覧ください。 誰でも簡単に使える戦略策定ツール － バリューチェーン分析 当サイトでは、各業種の標準的なバリューチェーンを分析し、その結果を無料で公開しています。これだけ豊富なバリューチェーン例を提供しているサイトは他にありません。掲載業種は逐次増やしていくので、定期的にチェックしてください。 製造業編 ※業種名をクリックするとバリューチェーンがご覧になれます 製造業編トップ 食料品 繊維製品 紙・パルプ 化学（石油化学） 医
バリューチェーン分析とは 業種別適用事例 活用目的
バリューチェーン分析（価値連鎖）とは、企業活動において付加価値を生み出すプロセスを分析し、課題を洗い出し事業戦略の構築を行うフレームワークです。バリューチェーン分析の業種別適用事例と、実際の企業で活用された事例、および活用目的を考察します。 バリューチェーン分析（価値連鎖）とはバリューチェーンは、ハーバード大学経営大学院のマイケル・ポーター教授によって、1985年に出版された「 競争優位の戦略 」で提唱されました。 バリューチェーンは、一連の事業活動を価値 (Value) の連鎖 (Chain) ととらえます。自社のどこで、何の活動によって利益を生み出しているかを明らかにします。 他社のバリューチェーン分析は、主に競合対策のために行われます。自社の強みや弱みと比較検討します。 バリューチェーン分析とはバリューチェーン分析では、企業における各活動を主活動、支援活動に分類します。 主活動主活動
なぜ営業組織と開発組織の仲は悪くなるのか？を考えて体制構築したらBizDevの重要さがわかった話｜井原 真吾
前提として、私は営業組織でも開発組織でも働いた経験があります。 営業組織で学んだこと私は新卒でリクルートに入社し、キャリアの最初は「カーセンサー」という中古車メディア（当時からWEBが中心）の広告営業でした。 新規顧客開拓では都内の中古車店にひたすら飛び込む中で辛い経験も味わいながらも、噂に聞いていたリクルートの営業部隊を現場で体感できたのは非常に学びが多かったです。 私が働いていた当時、大規模な顧客向けシステムのリプレイスがありました。当時はシステムのことなど何もわからず、営業の立場として聞いたときには、「なんでこれまで慣れてきた画面を変えるんだ！」と思いましたし、リリース後にバグがあると「なんでこんな品質のものを開発部隊は当たり前に提供するんだ！」と激怒していたものです。「せっかく俺たちが（売上を）作っているのに・・・」と飲みながら話すことがよくありました。 何よりも、今動いているシス
データセットの本質的な性質を踏まえないデータ分析には、大抵何の意味もない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回のブログ記事は、論文紹介という地味なテーマだったにしてはだいぶ話題を呼んだ*1ようで、個人的にはちょっと意外な感があったのでした。確かに、今をときめくTransformerにも苦手なものがあるという指摘は、NN一強の現代にあってはセンセーショナルなものと受け止められても不思議はなかったかと思います。 しかし、それは同時に「データセットが持つ本質的な性質」と「データ分析手法の性質」とのミスマッチと、それが引き起こす問題とについてこれまであまり関心を持ってこなかった人が多いということなのかもしれません。そして、そのミスマッチは冗談でなく古来からある程度定まった類型があり、データ分析業界の古参なら「そんなの常識だよ」というものばかりだったりします。 ところが、最近僕の周囲でもそういうミスマッチが深刻な実問題を招いているケースが散見され、思ったよりもそれは常識ではないのかな？と思わされることが
機械学習をやる上で線形代数はどのように必要になるのか
株式会社pipon代表取締役。 キャリアはADK(広告代理店)でテレビ広告運用をして残業120時間するが、ネット広告では自分の業務がAIで自動化されていることに驚愕する。そこで、機械学習受託会社に転職し、技術力を身につけた後、piponを創業。現在、製薬業界、大手監査法人、EC業界、様々な業界でAI受託開発事業を運営。 はじめに 大学で学んだ線形代数は、様々な理論の基本となる考え方で、機械学習で用いられるアルゴリズムの中でも活用されています。 線形代数を知らなくても機械学習はできますが、なぜそのアルゴリズムで解を出せるのかを理解したい場合、線形代数の考え方を知っておく必要があります。 今回は、機械学習における線形代数の必要性について述べます。 線形代数とは 線形代数とは、線形空間に関する学問で、代数学の一分野です。簡単に言うと、行列やベクトルの性質を色々考える学問です。 理系の大学の授業で
Gmailのメール認証規制強化への対応って終わってますか？ - エムスリーテックブログ
こんにちは。エムスリー・QLife(エムスリーのグループ会社)・エムスリーヘルスデザイン(エムスリーのグループ会社)でエンジニアとして各種作業に関わっている山本です！ 以前もメール送信の話を書かせていただいたことがありますが、今回もまたメールネタとなります。今回のお題はメールセキュリティです。 大量メール送信のための予備知識 - エムスリーテックブログ すでにご覧になった方もいるかと思いますが、次のようなニュースが流れています。 www.proofpoint.com この「GoogleとYahooの新Eメール認証要件」ってつまりどういうことよ？ というところを具体的にどのように進めているかについて書かせていただきたいと思います。 2023/12/18追記 : Googleからメール送信にTLSを使うことが追加要件として示されました。 TL;DR とりあえず何から始める？ 何はともあれ実際に
オセロの必勝法が見つかった件 | やねうら王 公式サイト
すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、
その例外、いつキャッチするの？
はじめに 最近、若手のコードレビューをしていて例外の使い方を教える機会があったので、ブログの方にもまとめたいと思います。今回はバッチ編。オンラインだとまた少し違う観点があると思います。また、言語はJavaを前提していますが考え方は例外機構をもつ言語ならあまり変わりません。 TL;DR 例外は原則キャッチしない。バッチは速やかに殺せ 個別箇所でログを出さずに必要な業務情報はExceptionを入れ子にして乗せる 長いバッチのためにはスキップもやむなし 原則、例外はキャッチしない JavaにはErrorとExceptionが存在し、OutOfMemoryErrorとかプログラム上ではどうしようもないものがエラー、ファイルが存在しない(FileNotFoundException)とかプログラム側でハンドリングするもの、と教科書では習うと思います。なのでException系はキャッチするものと、と
Kaggleで世界トップレベルになるための思考法。Grandmaster小野寺和樹の頭の中 - Findy Engineer Lab - ファインディエンジニアラボ
Kaggleとは、世界最大級の機械学習およびデータ分析のコンペティションです。コンペの主催企業や研究機関などがデータや分析のテーマを提供。その内容に基づいて世界中の参加者たちが機械学習モデルの精度を競います。 Kaggleにおけるランクの最高峰がGrandmasterであり、ゴールドメダル5枚とソロゴールドメダル（個人参加でのゴールドメダル）1枚がランク取得の条件となります。日本人でGrandmasterの称号を得ている数少ない方の一人が、NVIDIAの小野寺和樹（@0verfit）さんです。小野寺さんは「Kaggleに参加すること」を同社での仕事にしています。 どうすれば、スキルを向上させKaggleの上位ランクに入賞できるのでしょうか。今回は小野寺さんに、Kaggleに取り組むうえでどのような思考や行動をしているのかについてインタビューしました。 *…インタビューはオンラインで実施しま
スタートアップが鍵：人口5000万人に減っても2倍豊かな「日本4.0」を作る | Coral Capital
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ 日本の人口は、ざっくり1億2000万人ですが、約100年後の2120年には4973万人にまで減るとの予想があります（国立社会保障・人口問題研究所の2023年4月の将来推計人口）。以下のグラフにあるように江戸期に3000万人を超えた日本の人口は、明治維新以降のわずか100年で3倍の1億人超となり、再び100年で半分以下に減ろうとしています。われわれは今、ジェットコースターで言えば最初の坂を登りきってスーッと滑り出して急降下する坂に向かって走り始めたところです。 50年後や100年後については出生率や外国人比率など予想が難しい要
何でも微分する
IBIS 2023 企画セッション『最適輸送』 https://ibisml.org/ibis2023/os/#os3 で発表した内容です。 講演概要: 最適輸送が機械学習コミュニティーで人気を博している要因として、最適輸送には微分可能な変種が存在することが挙げられる。微分可能な最適輸送は様々な機械学習モデルに構成要素として簡単に組み入れることができる点が便利である。本講演では、最適輸送の微分可能な変種とその求め方であるシンクホーンアルゴリズムを紹介する。また、この考え方を応用し、ソーティングなどの操作や他の最適化問題を微分可能にする方法を紹介するとともに、これらの微分可能な操作が機械学習においてどのように役立つかを議論する。 シンクホーンアルゴリズムのソースコード：https://colab.research.google.com/drive/1RrQhsS52B-Q8ZvBeo57vK
ヘッドレスCMSの全体観を掴む | ヘッドレスCMSの本質
コンテンツ管理システムの歴史 なぜ、このような新しい性質を持つコンテンツ管理システム（CMS）が求められるようになったのでしょうか。その理由を知るためには、CMSの歴史と時代背景について知ることが一番の近道になります。 1990年代中頃: CMSの誕生 1990年にWorld Wide Webが登場してから、しばらくの間、WebサイトはHTMLの手動編集によってのみ管理されていました。しかし、次第にWebサイトの規模や複雑性が増していき、手作業でのコンテンツ管理が困難になります。 そして、1990年代中頃、HTMLの手動編集によるWebサイト運営の非効率を解消するためのソリューションとして、最初のCMSが登場します。この時、多くの企業が自作のカスタムCMSを作り、いくつかのエンタープライズ向けCMSも登場しました。 2000年代初頭: オープソース化による急速な普及 2000年代前半になる
セグメント？クラスタリング？ ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
「サービスの利用者がどんなユーザーで構成されているのか」を問われた経験はありませんか？ サービス利用者の構成がわかれば、サービスのテイスト、広告の訴求内容、商品の品揃え、改善施策の検討など、各種戦略に活かすことが出来るのでサービス運営者としては知っておきたい重要な要素です。 前半では「サービスの利用者がどんなユーザーで構成されているのか」を問われセグメントを作成する際に、どのような切り口や手順があるのかを紹介します。セグメントを効果的に作成することで、今まで気づかなかった視点が得られます。 後半では、機会学習の手段を用いたサービスの改善について見ていきます。 前半の基礎集計により導かれたユーザーの分類をサービスの改善に活かすには、様々な手法が考えられます。その中の一つ「ABテスト」を題材にして、サイト改善についての考察とクラスタリングを用いたABテストの手法について紹介します。 本講演では
ユーザークラスタリング手法を調べたのでまとめてみた - けむブログ
ユーザーのクラスタリングをしようと思い、先行事例をググってまとめました！ （※前提として、「ログイン機能のないwebサイトにおける、登録者数増加」を最終目的としています。） 結論 たくさんある。まずは単純集計して、傾向を掴み、次に以下の切り口を真似するのが良さそう。 ユーザの行動履歴データを用いたコンテンツ興味推移カテゴリの可視化手法 サイバーの広告におけるセグメント分け 調べたものを羅列 東大松尾さんの、興味ジャンル、興味レベル、興味行動（時系列）で分類した事例 切り口：マンガのテーマ、その興味レベル、興味行動をもとに分類 方法：それぞれFuzzy C-means 法、Yang氏の論文に記載のスコアリング、評価4以上をつけたかなどの行動指標 で算出し、論文に記載の独自式で計算 良い点：テーマ、興味レベル、関心の推移の切り口であるため、応用が効きそう 活用イメージ：記事テーマ、購買意欲レベ
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