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CodeQueen2023 AppBrew紹介資料

AppBrew
August 06, 2023

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August 06, 2023
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  1. 会社・事業の紹介 4 会社情報 • 社名:株式会社AppBrew • 設立:2016年2月 • 所在地:東京都文京区本郷1- 11-6

    東接本郷ビル4階 • 代表取締役:深澤雄太 • 従業員数:約70名 • 累計調達金額:27.6億円 事業紹介 美容特化のコミュニティプラット フォーム「LIPS」の運営 ※2023年7月時点 ウェブサイトURL:https://lipscosme.com/ 運営者情報詳細:https://lipscosme.com/our_company
  2. 自己紹介 5 代表取締役 深澤 雄太 1994年生まれ、東京大学工学部システム創成学科中 退。 フリーランスエンジニアとしてスタートアップ複数社 で開発を経験後、2016年に株式会社AppBrewを創業 し、美容・コスメのSNS「LIPS」をリリース、自ら

    コードも書きつつ代表として率いている。 会社は累計約30億調達、現在約70人以上の規模で現在 8期目。 もちろん競プロもやっており、AtCoderは黄。 オープンコンテストも参加予定。 Twitter/atcoder:yfuka86
  3. 自己紹介 6 取締役CTO 堀江 慧 東京大学総合文化研究科修了(修士)。当時の専門 は大規模データ処理と人工知能による意思決定理 論。 株式会社 Murakumo

    で分散 RDBMS・分散ジョブ 処理系のフルスクラッチ開発プロジェクトに従事し、 2019年に AppBrew に入社。「LIPS」の検索やレコ メンド、レーティングやランキングなどのアルゴリ ズムの企画・開発を担当。 主な著作として “Block- Parallel IDA* for GPUs”(2017)、翻訳書として「みんな のデータ構造」(2018)など。
  4. 自己紹介 7 共同創業者・取締役 松井友里 東京大学後期教養学部学際科学科中退。2016年2月 にAppBrewを共同創業。17年1月の「LIPS」の立ち 上げからプロダクトオーナーとしてプロダクト開発 全般を担当。「Forbes 30 UNDER

    30 Asia 2019」 選出。 私が大学で情報系学科に通っていたとき、また会社を起こ してプログラミングを覚え始めたときも、周りのほとんど が男性で、同じ志を持つ女性と交流する機会は貴重だった ので、今回このような大会に会社として協賛させていただ けることを非常に嬉しく思います。今日のコンテストをぜ ひ存分に楽しんでください!
  5. データで見るチームAppBrew 9 ・全体で70人 ・平均年齢 31歳 ・半数弱がプロダクト ・女性比率 約2/3 ・平均年収(プロダクト系) 680(740)

    オープンコミュニケーション推奨・自律駆動のベンチャーらしい組織 美容領域ゆえ、スタートアップには珍しい女性比率>男性比率 詳しくは会社ホームページなどを見てください!
  6. 美容領域を支える技術:口コミの分析について 12 →どれくらいのポジ/ネガか、何に対す る言及かを定量化して、例えば商品ごと に集計したい。 形態素・係受け解析したデータを保持 [商品, 言及パターン] => 頻度

    などで集 計 最近ではLLM(GPT)のAPIを使うことも 「とろ〜りとした美容液が、お肌にスルスル馴染 んでしっとりした肌に♡ ベタつく感じはなくて、 軽いつけ心地なので今からの季節も使いやすいテ クスチャーです🤗 」
  7. 美容領域を支える技術:色について 14 真ん中の色に近いのはどっちの色でしょうか? 色に関する空間と距離は様々にあり、状況に適したものを使う #F08080 #CD5C5C #CD853F RGB euclid距離 61.78

    50.22 ciede2000 11.33 24.18 →茶色の方が近い!? →より知覚に近い これによって色の選好をよりよく定義できる 例:パーソナルカラーごとに好まれる色を定量化する More:画像上のカラーコードと現実の色の違いを補正したい
  8. 16 パーソナルカラー診断 AR技術×プロ完全監修で 自分のパーソナルカラーがわかる 肌タイプ× 成分相性診断 スマホの自撮り+設問に回答 し、5つの肌タイプを診断 LIPS AI

    バーチャル ビューティー アドバイザー(β) ユーザーの質問に GPTを活用したチャットが回答 商品情報ページには色番ごとに パーソナルカラーおよび 人気色などの表示も 肌状態のスコアリングや 肌タイプに合わせたおすすめの 成分や商品もレコメンド LIPSが保有する 約390万件以上*の投稿、 商品データから回答を生成