Feed43とは？RSSフィードを自動生成してくれるサービス無料プランと有料プランがありますが無料でも十分使えますアカウントの作成やメールアドレスの登録なども必要ありません無料サービスの制限 巡回間隔は6時間1サイトにつき最新20件まで取得するサイトのページサイズは100KBまで（それ以上の場合は最初の100KBのみが解析される）無料で使う場合は更新チェックが6時間なので、ニュースなど速報性が求められるものには向きません。 めったに更新されないけどチェックはしておきたいサイトなどに向いています。 Feed43のサイトにアクセスするFeed43 : Convert any web page to news feed on the fly https://feed43.com/ 残念ながら日本語ではありませんが、それほど難しいことはありません。 利用規約に同意する[ Create your o

We Develop. 今日も生み出そう。世界にまだない価値を。明日も伸び続けよう。世界をより良くするために。 人が集まる場所。 価値が生まれる場所。 技術力と熱意を持つ人が、自然と集まる場所。まったく新しい価値を、社会に生み出す場所。Techouseは、唯一無二の「場所」であり続けます。

今年の2月、5年間お世話になったリクルートを退職し、NEWPEACE Inc.に参画した。(自分の会社も作ったが、それはまたこんど。） 久しぶりの方向転換だったので、話が出て、決意し、さらに転職後と、実に足掛け1年もの間、その意味合いについて考えていた。すると、過去の自分が嵌まり続けた（そして周りに迷惑をかけた。）悪循環と、そこからの脱出、という構図が見えてきた。 この類の話については、知らんがなという声もあるに違いない。が、僕と似た人にとっては、役立つとまでいかずとも共感はできる内容だと思うし、何より、当人にとっては、晒け出してこそ救われるという面がある。ということで、記録と鎮魂の意味を込めて文章にしておく。 僕についてリーマンショックの傷跡も生々しい2010年、大学院を卒業して社会に出た。新就職氷河期、という言葉ができるくらいには厳しかった就活市場だったが、運良くとある消費財メーカーと

ABEJAでリサーチャーをしている白川です。 皆さん、アノテーションしていますか？ 私はしています。アノテーション、自分でやるのは大変ですよね。 AIというとモデルの学習に注目されがちですが、もしかしたら、アノテーションはAI開発においてモデル開発以上に重要で注意の必要なプロセスかもしれません。今回はなぜアノテーションがそれほど重要なのか、良いアノテーションとはどのようなアノテーションなのかについて、機械学習的にアプローチしてみたいと思います。 アノテーションを機械学習で解析するの、楽しいですよ。 なお、本記事に関連して、2018年7月1日に開催されるccse2018というカンファレンスでもお話させていただく予定です。記事内では触れられなかった内容についてもお話させていただくかもしれないので、ご興味ある方はチェックしてみてください。 この記事を読むとわかること アノテーションはAIの開発・

僕の中で仕事人生に影響を与え続けてくれている三大COO（と勝手に呼んでる人たち）がいる。 一人目がアカツキ共同創業者COOの香田哲朗くん、二人目がフリークアウト(元)COOで現hey代表の佐藤裕介さん、そしてメルカリ社長兼COOの小泉文明さんだ。 それぞれ社長もできる人だが、COOとして事業及び組織の構築も構造的分析もハイレベルにできる。恐ろしく広域のアビリティを持ち、バイタリティとバランス感覚に優れ、超人的な仕事量をこなす人たちである。 そのうちのお一人であるメルカリ小泉さんと1on1させてもらう機会があり、その話が組織の課題に悩む他の人にもとても有用だと思ったのでメモを公開させていただくことにした。（ほんとにメモなんで乱文ご容赦ください） ツクルバでは組織・文化づくりに社をあげて徹底的に投資していく方針なので、非常に参考になった。 ＊＊＊以下メモ＊＊＊ [お題] メルカリで急激に組織を

はじめに 社長が忙しい5つの理由 その1：人と会うアポイントがえげつない その2：一日中連絡が来る その3：twitterをめちゃめちゃ見てる その4：一発勝負の仕事が多いため実はめちゃめちゃ準備してる その5:考え始めたら2~3時間経ってることもざら 結論：社長を支えてあげてください はじめに 会社を立ち上げてから5年目となりました。社長と一緒に仕事をしていく中で、実はわからないことが一つだけありました。それは「なぜ、社長ってこんなに忙しいのだろう」ということです。逆に言えば、「なんで社長はこんなにも仕事を処理できないのだろう？」でした。そして、時にはその状況に対して怒りや憎しみが湧くこともありました。そんな中、社内の状況が変化し、会社のフェーズも変わりつつある中で、気づいたことがありました。 ふと気付いたが昔、社長がやってたようなことを自分がやり始めてる。会社の情報発信とか採用のために

フォーカスするためには、たぶんどうやってフォーカスするか（前回）に加えて、何にフォーカスするかを決める必要があって、今回は後者、つまり「フォーカスポイントを決める」方の話です。 スタートアップの初期は Y Combinator 的に言うところの Do things that don’t scale （スケールしないことをしよう）をはじめとした明確なフォーカスポイントがあると思います。ただ次第に自分たちでフォーカスポイントを決めなければいけなくなってきて、そのときにどのようにフォーカス先を意思決定すれば良いのか、どうすれば良い意思決定ができるのか、という問いが出てきて、その際に方法論の必要性が生じます。 そこで意思決定の方法論を検討するのですが、スタートアップのような情報不足や資源の制約下では、ゲーム理論をはじめとしたいわゆる規範的な normative 意思決定理論よりは、行動経済学や認知

OBS Japan 独自記事第一弾として，Lua を用いたタイムスタンプを表示するスクリプトを紹介します。 ※ OBS Studio 21.0 以降に付属してるスクリプト “countdown.lua” に近いスクリプトになります。 スクリプト解説 ここからはスクリプトを作成する人のために簡単に流れを解説したいと思います。ただし，OBS Studio のスクリプトを作る場合，OBS API の知識が必要となるため，普通の Lua や Python は書ける方でもその辺りでつまづくかもしれません。 ※ 単にスクリプトを利用したい方は「スクリプト全文」まで飛ばしてください 関数 script_description() function script_description() return "Sets a text source to act as a clock when the sour

まずは連載初登場の柴田さん、自己紹介をお願いします。シリアルアントレプレナーとして、すでに数社の立ち上げと売却をご経験されたそうですね。 柴田はい。数え方にもよりますが、起業したのは4社ほどですね。初めて会社をつくったのは大学生の時。何でも屋さんのような形でスタートして、最終的にはSEOの会社になりました。 その後、マッキンゼーでの勤務経験を経て、オンライン花屋の青山花壇、バーコード価格比較アプリ『ショッピッ！』の運営を手がけるコードスタートを立ち上げ、ほぼ同時期に売却。さらに来店促進サービス『スマポ』を運営するスポットライトという会社をつくり、こちらは楽天が買収する形になりました。 買収された後もしばらくは私が経営をしてきましたが、2015年にバトンタッチして、いまはソーシャルレンディング比較サイト『クラウドポート』の共同創業者という肩書も持ちつつ、次の起業のネタ探しをしているような感じ

おひさしぶりです。骨とワニが好きなデザイナー兼アートディレクターの吹上（@takana8）です🐊 去る2月22日、ABEJAは大規模AIカンファレンス「SIX 2018」を開催し、その基調講演でコーポレート・リブランディングを発表しました。 本記事では、この発表に至るまでのブランディングプロジェクトの「舞台裏」を、アートディレクターの視点からご紹介します。 1. ブランディングプロジェクト、はじまる ブランディングプロジェクトのはじまりは、2016年の秋に遡ります。 当時はまだ正式なプロジェクトではなく、チームもない（社内に専任デザイナーは1人だけ）、まさに暗中模索な日々😎 絶えず発生する様々なデザイン業務と並行しながら、まずは「現状整理」を粛々と行っていました。経営陣へヒアリングしたり、社内外に散らばった制作物をかき集めたり、「ABEJAをとりまく環境」や「ABEJAらしさとは何か」

はじめまして。ABEJAでリサーチャーをやっている藤本です。 今年もCVPRの季節がやってきました。CVPRとはコンピュータビジョンに関するトップカンファレンスです。毎年規模が大きくなってきており、今年は3300の論文投稿があり、979件がacceptされました。また、21のチュートリアル、48のワークショップ、115以上の企業展示と様々なイベントが行われています。今年度のCVPR2018の開催は6月なのですが、プログラム自体は４月に公開済みですので、今回のブログの記事では、オーラル発表予定の論文のうちarxivで公開されている内容について一気に紹介します。 論文の動向 Deep learningについて Deep Learningに関連する論文は毎年増え続けており、今年度についてはacceptされた論文979件のうちarxivで459件が公開されており、なんと424件（頑張って数えました

TFX社内の勉強会でGoogle, Facebookが提供する機械学習基盤に関する論文を紹介したので、その資料を公開します 経緯機械学習をサービスとして提供開始すると、継続的な学習やプロダクション環境での機械学習の提供はモデル構築以外にもいろいろと考える問題が多くなります¹ 要するに機械学習をサービスとして届けるには、実はめちゃんこ大変なんだよという話なんですが、みんな同じ問題にぶち当たります。 そのためプロダクションレディなレベルで機械学習を提供できるプラットフォームを各社が提案しておりその中でもGoogle, Facebookの事例を提供します。 TL; DR;FBLearner: MLaaSの事例として最初に読むべき論文、MLaaSをどのような戦略で提供しているかを抽象的にまなべるため、鳥瞰図として読みましょうTFXは逆に機械学習基盤が必要とする技術スタックや要件などを詳細に説明して

エッジに組み込むAI推論モデルを動的に入れ替え、ウフルが「enebular」に新機能：人工知能ニュース ウフルは、IoTオーケストレーションサービス「enebular（エネブラー）」について、AIのエッジ層での実運用を支援する「enebular AI empowerment」の開発を発表。2018年春から、enebular AI empowermentを用いたPoC（概念実証）を開始し、同年夏～秋にかけて正式提供を始める計画だ。 ウフルは2018年1月31日から提供を始めたIoT（モノのインターネット）オーケストレーションサービス「enebular（エネブラー）」のエンタープライズ・プランの拡充を進めている。AI（人工知能）プラットフォーマーのABEJAのユーザーイベント「ABEJA SIX 2018」（2018年2月22日）において、AIのエッジ層での実運用を支援する「enebular

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エンジニアの鎗水です。 ABEJA Platformの機能は様々なAPIによって支えられています。 今回はそれらのAPIに対し行っている外形監視について紹介します。 今回紹介する外形監視は、ユーザーの利用シナリオに沿って行われます。 ABEJA Platform上の特定のresourceの作成、更新、削除といった一連の作業をユーザーが正しく行えるかという視点でテストを行います。 1. 構成 AWS Step Functions AWS Step Functionsは、複数のLambdaを組み合わせてワークフローを組むことができるサービスです。 ワークフローはAmazon States LanguageというDSLを使って記述し、実行するLambdaの定義やLambdaのリトライ、Lambda間の遷移条件や待ち時間などを設定することができます。 Serverless Serverless F

起業家のけんすうさん（Twitter: @kensuu）の３万超のツイートをひたすら遡り、匿名Q&Aサービス「質問箱（peing.net）」、同種サービス「Sarahah」でオススメされた本をまとめたのがこのエントリーです。ついでに、普段のツイートで紹介された本もプラスアルファでまとめました。 正直、めちゃ大変です。誰に頼まれたわけでもないので、意地です。酔狂です。 しかしながらけんすうさんのオススメ本は、普段流し目で見る限りどれも面白く、これを機に何としても網羅したいと、そう思った次第です。 きっかけはこの回答 なんでこんなことをしようかと思ったかというと、けんすうさんに寄せられたこの質問（要望）と、回答がきっかけでした。 不思議と、この回答が刺さりました。普段から無料の情報に慣れすぎて、選定、編集、発信にかかる「労力」に無関心になってはいないか。質問者ではないのですが（これは本当）、自

テクノロジーの進歩により、日常を豊かにするサービスが、次々生まれています。しかし、実際はその多くが数年で閉じてしまっている現状があります。なぜ新規事業はうまくいかないのか。多くの新規事業担当者や経営層が直面している問いでしょう。 DeNAのサービスインキュベーション事業部は、ゲーム以外の多くの新規事業立ち上げを担う、社内ベンチャーのような組織。この3年間でリーンに24事業の立ち上げを行い、うち19事業をやむなく閉じてきました。 すべての新規事業に通じる、成功確率を上げるための「鉄則」があればいいのですが、市場環境や業態など多くの変数により、大事にすべき考え方や取るべき手法はそれぞれ。ですが、多くの事業を立ち上げ閉じる中で見えてきた「経験則」を参考にすることはできます。 今回は新規事業立ち上げに”フルスイング”する同事業部のプロダクトオーナーと部長が企画フェーズ、グロースフェーズ、そして組織

- はじめに - 以下、MANABIYA techなるイベント内のAIセッションにて登壇させて頂きました。 manabiya.tech 大きなスペースでフザけたタイトルで発表するという最悪さでしたが、満員になり立ち見状態でした。 ありがとうございました。 正当な方向性でいけば登壇スライドを公開して終わりなのですが、会社のアカウントでSlideShareにアップロードするという行為に宗教上耐えきれそうにないため、会社情報を含まない範囲でここに思い出と共に書き残す形にしようかと思います。 - 登壇内容 - 登壇では、以下3つをテーマに話をしました。 AI屋さんの定義、分類は？ 実際AI屋さんって何やってるの？ 上手くAIプロジェクトを回すには？ AI屋さんの定義と分類 AI屋さんとは、「セッションタイトルが ‘AI’ だったので私が仕方なく付けた名称」です。 そもそも私は、機械学習や統計モデル