Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
阪神タイガース優勝のひみつ - Pythonでシュッと調べた件 / SABRmetrics ...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Shinichi Nakagawa
PRO
October 01, 2023
Research
1.5k
1
Share
阪神タイガース優勝のひみつ - Pythonでシュッと調べた件 / SABRmetrics for Python
PyLadies Tokyo 9周年LT
Shinichi Nakagawa
PRO
October 01, 2023
More Decks by Shinichi Nakagawa
See All by Shinichi Nakagawa
野球解説AI Agentを開発してみた - 2026/02/27 LayerX社内LT会資料
shinyorke
PRO
0
410
WBCの解説は生成AIにやらせよう - 生成AIで野球解説者AI Agentを実現する / Baseball Commentator AI Agent for Gemini
shinyorke
PRO
1
410
自らを強いエンジニアにするための3つの習慣 2025/ Fitter happier more productive
shinyorke
PRO
0
290
生成AI時代におけるSREの進化とキャリア戦略 / Building an Embedded SRE team and my career
shinyorke
PRO
0
150
生成AIを活用した野球データ分析 - メジャーリーグ編 / Baseball Analytics for Gen AI
shinyorke
PRO
1
6.1k
ゼロから始めるSREの事業貢献 - 生成AI時代のSRE成長戦略と実践 / Starting SRE from Day One
shinyorke
PRO
3
7.5k
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
shinyorke
PRO
0
540
実践Dash - 手を抜きながら本気で作るデータApplicationの基本と応用 / Dash for Python and Baseball
shinyorke
PRO
2
4.3k
Terraform, GitHub Actions, Cloud Buildでデータ基盤をProvisioningする / Data Platform provisioning for Google Cloud and Terraform
shinyorke
PRO
2
3.7k
Other Decks in Research
See All in Research
第二言語習得研究における 明示的・暗示的知識の再検討:この分類は何に役に立つか,何に役に立たないか
tam07pb915
0
3.2k
The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey
shunk031
4
780
羽田新ルート運用6年の検証
1manken
0
120
Thirty Years of Progress in Speech Synthesis: A Personal Perspective on the Past, Present, and Future
ktokuda
0
200
LINEヤフー データサイエンス Meetup「三井物産コモディティ予測チャレンジ」の舞台裏-AlpacaTechパート
gamella
0
300
一般道の交通量減少と速度低下についての全国分析と熊本市におけるケーススタディ(20251122 土木計画学研究発表会)
trafficbrain
0
190
都市交通マスタープランとその後への期待@熊本商工会議所・熊本経済同友会
trafficbrain
0
190
【SIGGRAPH Asia 2025】Lo-Fi Photograph with Lo-Fi Communication
toremolo72
0
150
東京大学工学部計数工学科、計数工学特別講義の説明資料
kikuzo
0
140
討議:RACDA設立30周年記念都市交通フォーラム2026
trafficbrain
0
750
データサイエンティストをめぐる環境の違い2025年版〈一般ビジネスパーソン調査の国際比較〉
datascientistsociety
PRO
0
1.2k
「行ける・行けない表」による地域公共交通の性能評価
bansousha
0
140
Featured
See All Featured
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
57
14k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
2.6k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.1k
Designing for Timeless Needs
cassininazir
0
190
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
1
3.3k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.1k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
160
Design in an AI World
tapps
0
190
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
2.7k
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.4k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Transcript
ʮ͓ࢄาʯΛͨ݁͠Ռ ࡕਆλΠΨʔε͕༏উͨ݅͠. ࡕਆλΠΨʔε༏উΛه೦ͯ͠PythonͰσʔλੳͨ͠Β ࢥΘͣʮͦΒɺͦ͏Αʯͱೲಘͯ͠͠·ͬͨ. Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 2023/10/01 PyLadies Tokyo
9पه೦ύʔςΟʔ
Who am I ? ʢ͓લ୭Α?ʣ • Shinichi Nakagawa@shinyorke • େख֎ࢿܥITίϯαϧاۀϚωʔδϟʔ
• ຊۀͰSREతͳࣄΛ͍ͯ͠·͢. • ΤϯδχΞతʹԿͰͰ͖Δਓ. • దͳ⽁ωλ͔ΒLTΛ͢ΔΤϯδχΞͷਓ. • ஶ໊ͳٕज़ϒϩάʮLean Baseballʯͷਓ. • ຖ10,000าఔͷʮ͓ࢄาʯ͕՝. ※͓ࢄาͷূڌ݅
PyLadies Tokyo 9प͓ΊͰͱ͏͍͟͝·͢🎉 ʢ9ܦͬͯ͠·ͬͨͷ͔…ͳ͍ͭʣ
͏Ұ͓ͭΊͰ͍ͨࣄ͕ ͋Γ·͢ΑͶʁ🐯
ࡕਆλΠΨʔε, ηɾϦʔά༏উ͓ΊͰͱ͏͍͟͝·͢🎉 2005Ҏདྷ18ͿΓͷ༏উ🐯
334 ʲ౾ࣝʳ͓ೃછΈͷͪ͜Βͷࣈ18લͷ༏উ͕ΩοΧέͰര.
18ͿΓʹʮ༏উʯΛ Ϳ͔ͪ·ͨ͠ࡕਆλΠΨʔε ݁ہԿ͕ྑ͔ͬͨͷ͔🤔
ࡕਆλΠΨʔε༏উͷཧ༝ʢͲΕਖ਼ղʣ 1. ໊কʮԬాজʯ௨শʮͲΜͰΜʯͷಜ෮ؼ. →18લͷ༏উԬాಜ&ʮͦΒɺͦ͏Αʯͱೲಘߦ໊͘ࡃ. 2. ࣆJAPAN͕༏উͨ͠WBCʹελϝϯڃͷબखΛग़͍ͯ͠ͳ͔ͬͨ. ࡕਆ͔Βதͱ౬ઙͷΈ͔ͭ͞΄Ͳग़ճଟ͘ͳ͍. 3.
ʮ͓ࢄาେࣄʯʮ໎ͬͨΒา͚ʯͱ͍͏ҙࣝͷժੜ͑. ۩ମతʹʮ࢛ٿʢϑΥΞϘʔϧʣʯΛࢁબΜͩ.
ʮʰ͓ࢄาେࣄʱʰ໎ͬͨΒา͚ʱͱ͍͏ҙࣝͷժੜ͑ʯ ͜Ε͕ࡕਆλΠΨʔε༏উͷͬͱΒ͍͠ཧ༝ͩͱσʔλݴͬͯ·ͨ͠.
ࡕਆͷεʔύʔυϥΠͳʮ͓ࢄาʯͷྲّྀ • όολʔࡾৼ͍͍͔ͯ͠Βʮۃʹ͓ࢄาʯ͠ͳ͍͞. • ϐονϟʔࡾৼΛऔΒͳ͍͍͔ͯ͘ΒʮࢄาΛࢭΊΖʯ. ͳ͓ٿʹ͓͚Δʮ͓ࢄาʯʮ࢛ٿʢϑΥΞϘʔϧʣʯͷࣄ. ※εϥϯάతʹʮࢄาʯͱಡΜͰ͍·͢ʢʮา͔ͤΔʯͱ͔ݴ͏ʣ.
ࡕਆλΠΨʔε͓ࢄาͷྲّྀᶃ όολʔࡾৼͯ͠ ͍͍͔Β ʮۃʹ͓ࢄาʯ ͠ͳ͍͞. ࡾৼ͍͍͔ͯ͠Βา͚. 11
ʮދଧઢʯվΊʮ”า”ଧઢʯ • 2023ͷࡕਆλΠΨʔε, νʔϜͱ࢛ͯ͠ٿͷ͕ΊͪΌͪ͘Όଟ͍. • ηɾϦʔάͲ͜Ζ͔ϓϩٿશମͰΠέͯΔग़ྥͷߴ͞. • Ұํ, ࢛ٿΛऔΓʹߦ͘ͷʹͭͨΊࡾৼ૿͍͑ͯΔ.
11ଧ੮ʹ1ճ͓ࢄา͢ΔࡕਆλΠΨʔε͞Μ༏लʢϦʔά1Ґʣ. ࠷ԼҐதυϥΰϯζΑΓ1.5ഒͷϖʔεͰʮ͓ࢄาʯΛྔ࢈.
Ұํ, ࡾઢͷ۶ࢦͰ4.5ଧ੮ʹҰࡾৼ͍ͯ͠ΔʢϦʔάϫʔετʣ. ܭࢉ্ελϝϯͷશଧऀ͕ࢼ߹தʹ1ճࡾৼ͍ͯ͠Δࣄʹ.
2ͭͷάϥϑΛ͚ͬͭͯ͘ࢄา͢ΔॱʹฒͨϞϊ. ࡕਆૉΒ͍͠, Ұํʮྩͷถ૽ಈʯͷத͞Μ(ry
ࡕਆλΠΨʔε͓ࢄาͷྲّྀᶄ ϐονϟʔࡾৼΛ औΒͳ͍͍͔ͯ͘Β ʮࢄาΛࢭΊΖʯ. ૬खͷଧऀΛྥʹग़͔͢Βͣ. 16
૬खͷʮࢄาʯΛઈରʹࢭΊΔखਞ. • 2023ͷࡕਆλΠΨʔε, νʔϜͱͯ͠खͷ༩࢛ٿ͕গͳ͍. • ༩࢛ٿ͕গͳ͍ = ૬खʹ࢛ٿʢࢄาʣΛ͍ͤͯ͞ͳ͍. • ͦͦ͜͜ࡾৼऔΕ͓ͯΓ,
ࡕਆखਞͷ༏ल͕͞Θ͔Δ.
༏लͳࡕਆखਞ, ૬खʹ࢛ٿʢࢄาʣΛ࠷༩͍͑ͯͳ͍ʢϦʔά1Ґʣ. ૬खଧऀʹແବͳ࢛ٿΛग़͞ͳ͍ͱ͍͏పఈͨ͠ํ.
༏लͳࡕਆखਞ, ૬ख͔Βͦͦ͜͜ࡾৼΛୣ͏༷ʢϦʔά4Ґʣ. ࢛ٿ͕ݮΔͱ͍͏͜ͱࡾৼΛऔΕͳ͍ࣄʹܨ͕Δ͕ҧͬͯͨ…ੌ͍🐯
2ͭͷάϥϑΛ͚ͬͭͯ͘ࢄาͤ͞ͳ͍ॱʹฒͨϞϊ. ࡕਆ͕ૉΒ͍͕͠, DeNAͷʮࡾৼͨ͘͞ΜऔΔʯʮ࢛ٿগͳ͍ʯ͔͍͍ͬ͜.
???ʮPythonͷ͕ແ͍͡Όͳ͍͔ʁ͍͍͔͛Μʹ͠Ζʯ
ࠓͷσʔλ શ෦PythonͰ ͍͍ײ͡ʹ🐍 େͨ͠ίʔυ͡Όͳ͍ͷͰͥͻਅࣅͯͬͯ͠Έͯ. https://gist.github.com/Shinichi-Nakagawa/3ca01932532ba41ceaef94bd722107b9 NPBͷWebαΠτΛ εΫϨΠϐϯά Google ColabͰ γϡοͱՄࢹԽ.
ʲ݁ʳࡕਆλΠΨʔεʮ͓ࢄาʯͷྲّྀ • όολʔࡾৼ͍͍͔ͯ͠Βʮۃʹ͓ࢄาʯ͠ͳ͍͞. • ϐονϟʔࡾৼΛऔΒͳ͍͍͔ͯ͘ΒʮࢄาΛࢭΊΖʯ. • ͳ͓, ࢛ٿ͕૿͑Δͱࡾৼ૿͑ΔʢʣͳͷͰ(ry ͓Θ͔Γ͍͚ͨͩͨͩΖ͏͔?
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠🐯