競争優位性構築のための人間中心機械学習〜CVRからUXへ〜 - LIVESENSE Data Analytics Blog
テクノロジカルマーケティング部データマーケティンググループにてデータサイエンティスト兼UXアーキテクトをしている新保と申します。普段は機械学習を中心としたデータ活用の推進や新規機能のユーザ体験の設計をしています。ここ1年程リブセンスではサービスの戦略レイヤーや主要機能と結合度の高い領域に対して機械学習を適用していくことに挑戦しており、今回はそれらを実際にどのように行っているかをご紹介したいと思います。 パッチ型機械学習の成功体験とその限界 本題に入る前にリブセンスのデータ活用の歴史について少しお話しします。以前に別のメンバーが投稿した記事に詳しい説明がありますがリブセンスでは2014年にデータ活用の専門組織を立ち上げてから現在に至るまで機械学習のビジネス活用を継続的に行っています。初期の頃は既存サービスの枠組みの中でサービスとの結合度が出来る限り低く、かつ利益インパクトが大きい領域に機械学
リクルートに聞く“脱Excel、BI導入”成功への秘策
インタビュー：リクルートのセルフサービスBI導入記 さまざまな業務で「Tableau」を利用しているリクルートライフスタイルに、導入のポイントやツールの活用法を聞く本インタビュー。後編では組織の中で「セルフサービスBI」を浸透させる方法について聞いていく。 前編はこちら→脱Excelで生産性15倍、リクルートが「Tableau」を選んだ理由 データ分析業務の生産性が15倍に――。セルフサービスBI「Tableau」の導入で目覚ましい成果を上げているリクルートライフスタイル。しかし、セルフサービスBIを使う文化を社内に定着させるまでには、さまざまな苦労があったと前田さんは振り返る。 「これは仕方のないことなのですが、基本的に現場の人たちは業務に対して“現状維持”の方向に流れやすく、知らず知らずのうちに不満や不安が薄れてきます。そうなると、より高い理想を掲げて、現場が“変わらなければ”と思うよ
データ時代に向けたビジネス課題とアカデミアに向けた期待 - 安宅和人
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