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
機械学習を⽤いた⽇経電⼦版Proのユーザ分析 / Data Analysis in Nikke...
Search
Shotaro Ishihara
January 22, 2019
Business
11k
8
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
機械学習を⽤いた⽇経電⼦版Proのユーザ分析 / Data Analysis in Nikkei using Machine Learning
Data Driven Developer Meetup #4 (#d3m) での発表資料
https://d3m.connpass.com/event/115217/
Shotaro Ishihara
January 22, 2019
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
大規模言語モデルは誰を覚えているか / Who Do Large Language Models Memorize?
upura
0
87
[ACL 2026 Demo] Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
87
Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
49
JAPAN AI CUP Prediction Tutorial
upura
2
1.2k
情報技術の社会実装に向けた応用と課題:ニュースメディアの事例から / appmech-jsce 2025
upura
0
400
日本語新聞記事を用いた大規模言語モデルの暗記定量化 / LLMC2025
upura
0
760
Quantifying Memorization in Continual Pre-training with Japanese General or Industry-Specific Corpora
upura
1
130
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
1.7k
AI エージェントを活用した研究再現性の自動定量評価 / scisci2025
upura
1
270
Other Decks in Business
See All in Business
「プロダクトヒストリーカンファレンス2026」リチェルカ投影資料
recerqainc
0
190
スマートキャンプ株式会社 会社紹介資料 / companydeck
smartcamp
1
4.7k
28卒_新卒営業職 会社説明資料
divarecruiting
0
130
ClaudeCode × Hubspot 営業・マーケティングAI段階的成長ロードマップ
nagatsu
0
750
成功を追わない起業と経営 〜環境や立場を活かす戦略(Homing 2026)
kuranuki
1
700
株式会社ルクレ新卒向け採用ピッチ
lecre
0
840
AIネイティブな組織を問い直す
smiyawaki0820
10
4.4k
会社紹介資料
nipap
0
660
株式会社BALLAS 会社案内
ballas_inc
0
40k
今日から始めるセルフマネジメント/A Practical Guide to Self-Management
ikuodanaka
1
3.3k
株式会社アフェクター会社説明資料(中途/技術職向け)
affectorsaiyo
0
300
Algomatic | 会社紹介資料
algomatic
PRO
2
150k
Featured
See All Featured
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
690
How GitHub (no longer) Works
holman
316
150k
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.4k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.8k
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
220
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
490
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.6k
Side Projects
sachag
455
43k
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
8
36k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.1k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.3k
Transcript
ػցֶशΛ༻͍ͨ ܦిࢠ൛1SPͷϢʔβੳ ຊܦࡁ৽ฉࣾ ੴݪↅଠ %BUB%SJWFO%FWFMPQFS.FFUVQ +BOOE
ٕज़ॻయͰࣥචɾެ։ ٕज़ॻయ̑Ͱ൦ͨ͠ܦిࢠ൛ͷٕज़ॻΛ࠶ൢ͠·͢ɻ IUUQTOPUFNVOJLLFJ@TUBGGOODCBC • ୲ͨ͠ୈষʮػցֶशΛ༻͍ͨܦిࢠ൛1SP ͷϢʔβੳʯશͯແঈެ։த
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
ࣗݾհ • ੴݪↅଠ !VQVSB • ຊܦࡁ৽ฉࣾ ݄ೖࣾ • σʔλΞφϦετˍΤϯδχΞ •
େֶ࣌ɿֶֶ෦ɺ՝֎׆ಈେֶ৽ฉ • झຯɿ,BHHMFɺڝϓϩɺϒϩά ʢ݄BEWFOUDBMFOEBSͳͲͰຊࣥචʣ
σʔλυϦϒϯνʔϜ • αʔϏεاըɾ։ൃӦۀɾϚʔέςΟϯάͰ ʮσʔλΛۙʹʯ • ୯ͳΔੳ͚ͩͰͳ͘ɺج൫ͷඋɺଌఆ߲ͷ ઃܭɺۀޮԽʹ͚ͨڥඋͳͲ • ར༻ݴޠɿ42- 1ZUIPO
3 /PEFKT ຊޠ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
σʔλಓ • σʔλυϦϒϯΛՃ͢Δڭҭ੍ʢʙʣ • ੳ୲ऀ͚ͩͰͳ͘ฤूɾӦۀɾࠂͷؔऀΒ ͕ɺ42-σʔλʹجͮ͘1%$"ͷճ͠ํΛֶͿ • Χ݄ʹΘͨΓिʹҰɺۀ࣌ؒͷ࣌ؒ ͷͰूதతʹऔΓΉ
ۀͷݹ͍ձࣾͰσʔλͷຽओԽΛਐΊͨ IUUQTTQFBLFSEFDLDPNZPTVLFTV[VLJOJLLFJEBUBESJWFO
ػցֶशτϨʔχϯά • σʔλಓͷൃల൛ • ֎෦ߨࢣট͖ɺػցֶशͷཧϏδωεԠ༻ ͢ΔͨΊͷϊϋͳͲΛֶͿ • ύοέʔδΛΘͳ͍ػցֶशΞϧΰϦζϜͷ࣮ ͔Β࢝Ίɺ࠷ऴతʹػցֶशΛ༻͍ͯࣗࣾαʔϏε ͷσʔλΛੳ
ܦిࢠ൛1SP • ๏ਓ͚ͷʮܦిࢠ൛ʯ IUUQTQSOJLLFJDPNQSP • ෳਓͰهࣄͷίϝϯτڞ༗͕Ͱ͖Δάϧʔϓ ػೳͳͲɺݸਓܖͷܦిࢠ൛ʹͳ͍ػೳɾ ίϯςϯπ͕ॆ࣮ • ຊܖલͷແྉτϥΠΞϧΛఏڙ
• ແྉτϥΠΞϧ͔ΒຊܖʹࢸΔׂ߹ɺ͢ͳΘͪ ʮຊܖʯɺച্ʹ݁͢Δॏཁͳࢦඪ
ࠓճͷੳͷత • ຊܖͷ্Λࢦ͠ɺաڈʹແྉτϥΠΞϧ ͔Βຊܖͨ͠ʗ͠ͳ͔ͬͨϢʔβΛରʹ͠ɺ ͦΕͧΕͲͷΑ͏ͳಛ͕͋Δ͔Ѳ • Ϣʔβͷଐੑใར༻ʹؔ͢Δใ͔Βɺ ػցֶशΛ༻͍Δ͜ͱͰେྔͷσʔλΛॲཧ͠ɺ ຊܖ͢Δ͔൱͔ʹؔΘΔಛΛఆੑతͰͳ͘ ఆྔతʹಛఆ
ಛྔͷॏཁ આ໌ม !ɿ Ϣʔβଐੑར༻ user_id "# "$ ... "%
& 00000001 0 00000002 1 00000003 0 తม yɿ ຊܖʹࢸ͔ͬͨ൱͔ ػցֶशϞσϧ ಗ໊Խ͞Εͨ*% ༧ଌʹ༻͍ͨಛͷॏཁΛࢉग़ ˠຊܖʹӨڹ͢ΔಛͱԿ͔ʁ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
"UMBT • ͨ͠ϦΞϧλΠϜσʔλॲཧج൫ʮ"UMBTʯ ϦΞϧλΠϜσʔλॲཧج൫ ʮ"UMBTʯ ͷιʔείʔυΛެ։͠·͢ IUUQTIBDLOJLLFJDPNCMPHBUMBT@PQFOTPVSDF@QSPKFDU
42- 1ZUIPOͰੳ • 3FEBTI্Ͱ42-Λॻ͖ɺσʔλΛऔಘ • ࠓճػցֶशΛ༻͍ͨൺֱతෳࡶͳੳΛߦ͏ ߹্ɺ42-Ͱσʔλऔಘ·ͰΛѻ͍ɺΓͷ ॲཧ1ZUIPOΛར༻ • ˞,JCBOB
%0.0 34UVEJPͳͲར༻Ͱ͖Δ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
୳ࡧతσʔλੳʢ&%"ʣ • औಘͨ͠σʔλͷ֤ಛͷɺܽམͷ༗ແ ͳͲΛ֬ೝ • ݸਓతͳݟղͱͯ͠ɺϏδωεͷੈքͰσʔλΛ ѻ্͍ͬͯ͘Ͱಛʹॏཁͳաఔ • ,BHHMFͳͲͱൺɺϏδωεͰղܾ͖͢ Λಛఆ͠ԾઆΛཱͯΔ͜ͱʹՁ͕͋Δ
σʔλΛදࣔ͢Δ • ଐੑใ͕ఔɺΞΫηεใ͕ఔ
σʔλͷ֓ཁΛ͔ͭΉ • جૅ౷ܭྔܽଛΛோΊΔ • ! == 0 ͕ଟ͍ෆۉߧσʔλ • ʮอଘهࣄʯʮࣗ༝ճͷଐੑใʯʹܽଛ
• ˞લऀ42-ͷॻ͖ํͷʢKPJOʣ
U4/&ͰՄࢹԽ • ߴ࣍ݩσʔλͷ࣍ݩݮͷख๏ • ԫ৭ͷ ! == 1 ͕ൺֱత·ͱ·ͬͨҐஔʹ
ܽଛΧςΰϦมͷॲཧ • ܽଛ͕ଟ͗͢Δมআ • ʮอଘهࣄʯͷܽଛͰຒΊΔ • ΧςΰϦมμϛʔมʹ
-FBLBHFͷআ • ༧ଌͷରͱͳΔʹؔ͢Δ༧ظͤ͵ใֶ͕श σʔλʹଘࡏ͢ΔͨΊɺػցֶशΞϧΰϦζϜ ͕ඇݱ࣮తʹߴ͍ਫ਼Λࣔ͢ݱ • ࠓճʮຊܖਃ͠ࠐΈखଓ͖ϖʔδͷӾཡʯ ͕-FBLBHFʹ • ຊܖΛਃ͠ࠐΉखଓ͖ϖʔδΛӾཡ͍ͯ͠Δ
Ϣʔβɺવ΄΅ͷ֬ͰຊܖʹࢸΔ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
ػցֶशϞσϧͷબఆ • ਖ਼ղ"6$ͰϞσϧͷਫ਼Λൺֱ
(SBEJFOU#PPTUJOH$MBTTJGJFS • TLMFBSOͷޯϒʔεςΟϯάܾఆΛ࠾༻ • ཧ༝ᶃ ಛͷॏཁΛࢉग़Ͱ͖ɺతʹ߹க • ཧ༝ᶄ 47$ͱൺೋྨҎ֎ʹԠ༻͍͢͠ •
(SJE4FBSDI$7ͰϋΠύʔύϥϝʔλௐ • ަࠩݕূͷ"6$Ͱఔ
ຊͷ • ࣗݾհ • σʔλಓͱʮܦిࢠ൛1SPʯ • σʔλͷऔಘ • ୳ࡧతσʔλੳͱલॲཧ •
༧ଌϞσϧͷߏங • ݁ՌͷղऍͱϏδωε׆༻
ಛͷॏཁ • ࠓճͷ༧ଌϞσϧʹ͓͚ΔಛͷॏཁΛग़ྗ • ˞աʹಛͷॏཁΛ৴ͣ͡ɺཧతഎܠΛҙࣝ ͯ͠৻ॏʹղऍ͢Δඞཁ͕͋Δ • αʔϏεӦۀɾϚʔέςΟϯάͷ୲ऀʹڞ༗ ͠ɺࠓޙͷࢪࡦʹ͚ͨٞͷࡐྉʹ
·ͱΊ • ػցֶशΛ༻͍ͯܦిࢠ൛1SPͷϢʔβੳΛ ࣮ࢪ͠ɺແྉτϥΠΞϧ͔ΒຊܖʹࢸΔཁҼͱ ͳΔಛΛఆྔతʹಛఆͨ͠ • Ұݟʮݹष͍ʯຊܦࡁ৽ฉࣾͰɺσʔλ׆༻͕ ੵۃతʹల։͞Ε͍ͯΔ ʢσʔλಓɾσʔλج൫ɾػցֶशͳͲʣ