「マニャーナの法則」とは？上でも触れたように、「マニャーナの法則」の根底にあるのは、「明日まで待てないほど、緊急な仕事はない」という考え方。 それはポジティブな意味で、「1日に発生する仕事を集めて、必ず次の日にやる」といいかえることができるそうです。つまり、常に仕事に1日分の「バッファー・ゾーン（緩衝地帯）」を設ける考え方だということ。それは、次の3ステップにあてはめることができるのだといいます。 ステップ1 今日、新たに発生した仕事を集めておく ステップ2 仕事を類別する ステップ3 類別した方針に従って、翌日まとめて処理する （154ページより） このような手順に従って、メールや電話のメッセージ、書類を翌日、集中して処理するという考え方。同時に、すぐに処理できない手間のかかるタスクは細分化して管理するのだそうです。具体的な方法を確認してみましょう。（154ページより） メールの処理メー

こんにちは．noteの基盤開発グループ機械学習チームに所属している安井です．普段は機械学習を活用したシステムの開発から運用までトータルでおこなっています． noteでは記事の分類やレコメンデーションに機械学習を用いて作成されたモデルが使われています．いくつか例を挙げますと，noteに投稿された記事をカテゴリごとにまとめて見るために，記事をカテゴリごとに機械学習で分類しています．また，”あなたへのおすすめ”としてユーザごとにパーソナライズされたおすすめ記事をとどけるためにも機械学習が活用されています． (図1)noteにおける機械学習の活用箇所それらサービスで活用されている複数の機械学習モデルには記事の内容から分散表現を獲得する似たような仕組みが存在しました．今回はそれらを共通コンポーネントとして切り出し，分散表現を推論・保存まで行う仕組みを構築しました．また，その分散表現を活用したレコメン