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Startupday loft

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ml@loft dely

Published in: Data & Analytics
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Startupday loft

  1. 1. Upgrade UX with Data
  2. 2. データは重要 ↓ 既存サービスを改善するため Before
  3. 3. データは必須 ↓ パーソナライズ前提のサービス After
  4. 4. 能動的に選ぶ体験 ↓ 受動的に受け取る体験 After
  5. 5. ①顧客と商品の属性取得
  6. 6. ②フィードバックループの設計
  7. 7. ③責任者の⼤きな権限
  8. 8. ④機械でやることに固執しない
  9. 9. 機械と⼈間の得意分野は異なる Task 1: Task 2:
  10. 10. 機械と⼈間の得意分野は異なる Task 1: Task 2: 3の倍数だけを足した値は?
  11. 11. 機械と⼈間の得意分野は異なる Task 1: Task 2: 3の倍数だけを⾜した値は? 21 87 100 86 14 54 276 70 60
  12. 12. 機械と⼈間の得意分野は異なる Task 1: Task 2: 3の倍数だけを⾜した値は? 21 87 100 86 14 54 276 70 60 この⼈は話を聞いているか?
  13. 13. 機械と⼈間の得意分野は異なる Task 1: Task 2: 3の倍数だけを⾜した値は? 21 87 100 86 14 54 276 70 60 この⼈は話を聞いているか?
  14. 14. 機械と⼈間のそれぞれの 得意分野を活かして共同作業
  15. 15. シャッフル = ネガティブフィードバック
  16. 16. フィードバックループの構築 調理⼈の“⼈⼒データ⼊⼒” ⾏動ログでユーザークラスタリング クラシル献⽴機能の裏側では
  17. 17. 具体的なシステムの説明は バトンタッチします🙇
  18. 18. 今⽇お話したいこと •Personalization •Data-Driven •ETL Eco System •EDA Scrum
  19. 19. 今⽇お話したいこと •Personalization •Data-Driven •ETL Eco System •EDA Scrum
  20. 20. Personalization ユーザのライフスタイルに寄り添う 時短 難易度低 和・洋多め 塩分多い ⽢め 低カロリー 難易度中 和・中多め 塩分量多め ⾟め ⾼カロリー 難易度⾼ 和・洋・中多め 塩分量少め ⽢め ログイン時間⻑ スキル低 平⽇の利⽤多い ⼣⽅の量多い お気に⼊り少ない ログイン時間短 スキル中 休⽇の利⽤多い カロリー⾼め お気に⼊り多い ログイン時間⻑ スキル⾼い 休⽇の利⽤多い カロリー低め お気に⼊り多い 直近お気に⼊り 直近視聴状況 ユーザ素性レシピ素性 オンライン調整 週末によく調理して いる ヘルシー志向 和⾷と中華が好き ⾟いものが好み 和⾵パスタ カロリー低め ⾟め 時短 R1 R2 R3 理由 U1 U2 U3 UserRecipe
  21. 21. Personalization 献⽴機能の強化への取り組み 週末によく調理して いる ヘルシー志向 和⾷と中華が好き ⾟いものが好み 提案 フィードバックを反映 献⽴ 買い物リスト 提案 +先週の残り物 週末によく調理して いる ヘルシー志向 和⾷と中華が好き ⾟いものが好み 家族構成 嫌いな⾷材 低価格 時短 曜⽇ User 理由 理由
  22. 22. 今⽇お話したいこと •Personalization •Data-Driven •ETL Eco System •EDA Scrum
  23. 23. Data-Driven データの活⽤ ≠ 集計 ≠ 可視化 • 集計して、増えた↑減った↓に⼀喜⼀憂しない • ダッシュボードを作って達成した気にならない • データから未来の価値を⽣み出す データの活⽤ = 未来の価値
  24. 24. Data-Driven 未来の価値とは? • 分布を知る • 課題の局所化 • 相関を知る • 因⼦を知る 現状の把握 未来の価値 転換 • ユーザビリティ向上 • プロダクト向上 • コンテンツ向上 • ビジネスサポート 機械学習は⼿段
  25. 25. イベントデザイン・ファースト イベント設計 ファンネル・チェック 代表ファンネルの トラフィックバランス を分析 開発前にイベントと施策の 評価指標を決める Data-Driven
  26. 26. 今⽇お話したいこと •Personalization •Data-Driven •ETL Eco System •EDA Scrum
  27. 27. 機械学習 Deep Learning ⺠主化 データ・エンジニアリング インフラ・ストラクチャ AutoML サービス・アーキテクチャ 今までのMLエンジニア これからのMLエンジニア 統計 エンジニアリング 細分化 ETL Eco System
  28. 28. 柔軟性の⾼い設計とは? クラスタリング結果が⾮決定的 推論結果が⾮決定的クロスプラットフォーム 複数リソースのマージ モデルのリビジョン管理データセットのリビジョン管理 アルゴリズムの変更 トレーニング・インスタンス の最適化 ソース管理 ETL Eco System 不確実性
  29. 29. 柔軟性の⾼い設計=代替提案が可能 ETL Eco System
  30. 30. ワークフローの循環を優先する とにかくデータは 貯める 最初はとにかくSQL を叩きまくる S3に⽇付フォルダなどで とりあえず管理 精度は出なくても とにかくトレーニング 分析・分類・推論結 果をとりあえず返す 最初はシンプルなスクリプトで実装 最初にイベントを 設計 ETL Eco System
  31. 31. リソースコストの低減 インフラ EDA分析 ML サービス 運⽤ フィードバック インフラ EDA分析 ML サービス 運⽤ フィードバック圧縮コスト • ETL Eco Systemを活⽤して全体コストを圧縮 • 圧縮コストを次の施策に向けたEDA分析に充てる ETL Eco System EDA分析拡⼤
  32. 32. 今⽇お話したいこと •Personalization •Data-Driven •ETL Eco System •EDA Scrum
  33. 33. 成果の⾒える化 • EDA分析には終わりがなく進む⽅⾓を⾒失いがち • 周囲からも何をやっているのかわかりづらい EDA Scrum レポートのライブラリ化 - 他の⼈が過去に⾏った同じ分析を 再びしなくて済む - 多部署から分析依頼を受けた時に 過去の調査結果を参照できる 部署横断の報告会 - 分析の結果有⽤な情報は部署を横断 して報告する - 得られた気づきを次のEDAに活かす 2週間スプリント
  34. 34. ETL x EDAサイクル EDA Scrum Extract Transform Load EDA SQL アドホック分析 変換 可視化 パイプライン化 レポート・報告 オンライン ストリーミング プロダクション lv.1 lv.2 lv.3 lv.4 ユーザ・フィードバック バッチ バッチ
  35. 35. まとめ • Personalization ユーザからのフィードバックにより、レシピとユーザの素性を相互的に追加 • Data-Driven データ活⽤の本当の価値は、現状を把握して未来の価値を⽣み出すこと • ETL Eco System 設計の不確実性には、SageMakerなど代替可能なサービスで対応 • EDA Scrum EDAの価値を⾒える化し、無駄のないETLとEDAの循環を効率よく回す
  36. 36. おまけ sagemaker-jugコミュニティslackチャンネル招待 https://tinyurl.com/sagemaker-jug-slackjoin
  37. 37. delyではエンジニアを募集しています! • クラシルシェフが作ったレシピが味わえます 美 味 し そ う な の は ⾒ た ⽬ だ け な ん で し ょ う ? と よ く 聞 か れ ま す が 、 そ ん な こ と は あ り ま せ ん ぜ ひ ご 賞 味 く だ さ い そ の つ い で に k u r a s h i r u の 開 発 に も 興 味 あ る と い う ⽅ は ぜ ひ ご 連 絡 く だ さ い !

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