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Titaniumワークショップ@慶應SFC 第一回
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Titaniumワークショップ@慶應SFC 第一回

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  • 1. Titaniumワークショップ@慶應 SFC 第一回 山田 育矢 株式会社Studio Ousia 慶應義塾大学政策・メディア研究科
  • 2. 自己紹介中学の頃からプログラマー・オンラインソフトウェア作者として活動。Windows環境改善ツールなどを開発し、NIFTY ServeやVector等を通じて、シェアウエアとして公開。高校在籍時に、当時、世界最大規模のWebサイトコンテスト「ThinkQuest(現:Oracle ThinkQuest)」に参加。国内大会で最優秀賞、国際大会では日本人チームとして唯一銀賞を受賞。慶應SFC入学と同時に、学生ベンチャー企業である株式会社ニューロンを起業。IPA未踏ソフトウェア創造事業、次世代ソフトウェア開発事業に3カ年連続で採択、P2P通信のミドルウェア「NAT Traversal SDK」を開発、製品化。株式会社フラクタリストにニューロンを売却し、取締役就任。ニューロンでの開発成果を家電メーカー等を中心に事業展開し、導入。同社の上場を前に退
  • 3. ワークショップのスケジュール (仮) 分かりやすくて面白い、ヒットしそうなアプリの 企画を一つ考えて作る! 第一回目:環境のセットアップ / キーワードなうの話 第二回目:Titanium基礎 / アプリの企画発表・ディスカッショ ン-1 第三回目:アプリの企画・PRの話 / アプリの企画発表・ディ スカッション - 2 第四回目:アプリ開発成果の発表
  • 4. 参考にする本Titanium Mobileで開発するiPhone/Androidアプリ 開発の本iPhone & iPad Apps Marketing マーケティングの本
  • 5. 環境のセットアップ
  • 6. Titanium Studioのインストールhttp://www.appcelerator.com/products/titanium-studio/
  • 7. XCodeインストール (iPhone)XcodeをMac App Storeからインストール。
  • 8. JDKのインストール (Android)
  • 9. Android SDKのインストール (Android) http://developer.android.com/sdk/
  • 10. キーワードなうの話
  • 11. キーワードなうネットで話題のキーワードをランキングするiPhone/iPadアプリ。ネットで話題になっている芸能人や政治家、映画、テレビ等、あらゆるニュースのキーワードをリアルタイムに知ることができる。
  • 12. コンセプト新聞を時間をかけて読まなくても、短時間に、リアルタイムな話題・ニュースをスマートフォンで収集できるようにする。話題やニュースに関する詳しい情報を簡単に調べられる。
  • 13. アプリの概要iPhoneアプリサイドは、Titaniumで3日で実装し、公開。サーバサイドはPython/MySQLでLinode上に実装。ランキング単体のページビューは70〜80万PV/月程度、広告(Admob)のPVは1500万PV/月程度(12秒ローテション)。約4万件程度のダウンロード。 公開当初はニュースカテゴリ内で上位をキープ。先週、英語・中国語・ロシア語・フランス語・ドイツ語・イタリア語にローカライズし、公開。
  • 14. 開発のモチベーションiPhoneアプリを試しに作ってみたかった。 会社の正規プロダクトの前に練習の意味合いも兼ね て開発した。精度のよさそうなデータ集計方法を見つけた。
  • 15. 仕組み毎時間、サーバサイドでWikipediaに登録されているキーワードを対象として、Web上に公開されているデータのクローリング処理を行い、ランキングを生成。検索エンジン等が公開している既存の集計済みデータではなく、Wikipediaアクセスデータ等を独自に集計し、ランキング生成を行っている。サーバ側でランキングのJSONデータを生成し、アプリ側に配信。ランキング生成のコードは、現状、一週間に数回程度、目視で確認を行いながら、生成ルールの調整を行っている。
  • 16. マニアックな単語や知らない単語、初出の単語が顕著にクリックされる
  • 17. 運が良かったことミートアイやAppFun!、iPhone女史、FreeAppNowなど、いくつかのメディアがかなり好意的に取り上げてくれたこと。iTunesの人気作品に公開以来、ほぼずっと掲載いただいていること。 アプリへの導線が比較的、常に確保されていたため、カテゴリのランキングで上位になり、DLが伸びやすかっ た。
  • 18. メディア掲載・ランキング CNET Japan Internet Watch ニュースカテゴリ ランキング2位
  • 19. 今後やりたいことLearning to Rank(SVM Rankingを予定)を用いて、機械学習ベースのランキングにすることで精度を飛躍的に向上させる。 SVM Ranking: http://www.cs.cornell.edu/people/tj/svm_light/svm_rank .htmlユーザのクリックデータを使って、新しいアプリを作る。

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