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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Workshop Product/ML-fit Workshop

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. このワークショップについて このワークショップは、⾃社サービスに機械学習を上⼿く 取り⼊れる際のベストプラクティスを共有し、運⽤負荷を 下げつつサービス価値を最⼤化するための⽅針や⾃社の サービスに機械学習を導⼊する際のアイディアを成果物と して持ち帰って頂くことをゴールとしています。 担当: 針原 佳貴

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ⾃⼰紹介 • 針原 佳貴 (はりばら よしたか) • 博⼠ (情報理⼯学) • 内閣府 ImPACT プログラム, 光 (量⼦) Neural Net • Stanford Ginzton Lab (応⽤物理) と NTT 物性研との共同研究 • スタートアップ • ⾳声認識 (⾳声書き起こしメモ)︖量⼦コンピュータ︖ • 2018年4⽉から AWS • スタートアップ担当 Solutions Architect (機械学習寄り) • 好きなサービスは Amazon SageMaker

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ワークショップの形式 (予定) ワークショップは3部構成で、以下を予定しています: 1. 皆さんのビジネス・サービス価値の⾔語化と共有 9:30 - 9:50 2. 過去の機械学習コミュニティイベント ML@Loft での 典型的な課題と知⾒紹介 9:50 -10:10 3. テーブルに分かれてのお悩み相談会・ディスカッション 10:10 - 10:20 アドバイザー紹介 10:20 - 11:20 (30 min x 2)

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 1. 皆さんのビジネス (プロダクト) 価値を⼀⾔で表現して下さい

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon.com を⼀⾔でいうと 「インターネットの店舗に無限の商品棚を⽤意すれば、 お客さんごとにパーソナライズした⼩売店が作れる」(意訳) - ジェフ・ベゾス 果てなき野望 - ASIN: B00H3WR470

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon.com を⼀⾔でいうと 「インターネットの店舗に無限の商品棚を⽤意すれば、 お客さんごとにパーソナライズした⼩売店が作れる」(意訳) (レコメンド) (在庫予測) - ジェフ・ベゾス 果てなき野望 - ASIN: B00H3WR470

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 意図 • 本ワークショップは Product/ML-fit Workshop と 名付けてみました • Product/Market-fit なら知っている • 正しいマーケットを⾒つけているか • その課題に対する解決策を作れているか • Product/ML-fit • ビジネス価値に直結する 適切な機械学習の技術を⾒つけているか︖ • 逆: 戦略的に機械学習を⽣かす サービスを構築することがあってもいい

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 2. 過去のコミュニティイベントで 話された内容・寄せられた質問を まとめてみました http://bit.ly/mlloft-retro

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 3. 機械学習のプロダクション運⽤や、 導⼊に関する課題・悩みを相談

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ワークショップの形式 (実際のタイムテーブル) ワークショップは3部構成で、以下を予定しています: 1. 皆さんのビジネス・サービス価値の⾔語化と共有 9:40 - 10:10 2. テーブルに分かれてのお悩み相談会・ディスカッション 10:10 - 10:40 (Round1) 11:00 – 11:30 (Round2)

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. ラウンドテーブル相談役 (アドバイザー) • (右) キャディ株式会社 ⼩橋 あき ⽒ • センサーデータの処理、バグ追跡 • (左) 株式会社Gunosy ⼩出 幸典 ⽒ • レコメンド、A/B テスト (基盤も含めて)、 データウェアハウス • (後) 株式会社ietty ⼤浜 毅美 ⽒ • 画像解析、統計処理、予測

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. まとめ

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. まとめ • “What You Do is Who You Are” – Ben Horowitz • 機械学習というレンズを通して、⾃社のビジネスを 改めて⾒つめ直すきっかけとなれば幸いです • 会社のマインドフルネス (お寺の座禅 WS に影響を受けた) • ML@Loft というコミュニティイベントで 機械学習のお悩み相談会を開催しています (⽉⼀ぐらい) • https://ml-loft.connpass.com/

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© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. AI/ML セッションスライド 前半 AutoML (Amazon Forecast/Personalize) https://speakerdeck.com/hariby/cto-night-and-day-automl 後半 MLOps (Amazon SageMaker) https://speakerdeck.com/hariby/cto-night-and-day-mlops