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Platinum Data Blog by BrainPad

株式会社ブレインパッドのデータ活用に関する取り組みや製品・サービス開発の裏側、社員の日常などをご紹介します。

これからの広告運用を考えるヒント”techパートナーと語って出逢う夕べ”

こんにちは、広報の辻田です。

この春、新たに、検索連動型広告やディスプレイ広告などの広告運用担当になった方、今年度こそは広告の効果を上げるためのテコ入れをしたいと考え始めた方はいらっしゃいませんか?

ブレインパッドが約7年にわたり開発・提供する純国産の運用型広告最適化ツール「L2Mixer(エルツーミキサー)」は、その長年の実績が認められ、Yahoo!プロモーション広告の運用効率化支援制度「Preferred Partner Program(プリファード・パートナー・プログラム)」において特に優れたツールとして認定されるなど、多くの方々から支持を得ています。

先日、本プログラムを提供するヤフー株式会社主催の「これからの広告運用の話をしよう~techパートナーと語って出逢う夕べ~」と題したイベントが開催され、広告主・広告会社の方と、われわれのような広告運用の効率化を図るツールを提供する企業との”マッチングの場”として、パネルディスカッションや懇親会などが実施されました。今回は、”これからの広告運用を考えるヒント”として、本イベントの模様をダイジェストでお届けします。

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レコメンドつれづれ ~1-2. 協調フィルタリングの実装 ~

こんにちは、アナリティクスサービス本部の小田です。本連載ではレコメンデーションシステムについて、気の向くままにゆるゆると考察を行っています。第1回ではユーザベース協調フィルタリングの概念およびロジックについて考察を行いました。そして今回、ようやく訪れた連載第2回は、ユーザベース協調フィルタリングを実装し、実際のデータに対して適用してみたいと思います。

■今回やること

  • MovieLensデータセットでの協調フィルタリングによる推薦
  • Rパッケージ{recommenderlab}を利用した協調フィルタリングの適用
  • 協調フィルタリングのスクラッチ実装

協調フィルタリングをスクラッチで実装する前に、まず既存のパッケージを使って手っ取り早く試してみたいと思います。協調フィルタリングのようなポピュラーなアルゴリズムはパッケージとして出回っていますので、適用するだけならRでもPythonでも2-3行で可能です。

■利用するデータセット

まずは利用するデータについての説明です。レコメンドシステム(recommender system)を研究・評価する際によく利用されるパブリックなデータセットがいくつかありますが、今回はその中でも最も広く利用されている「MovieLens」という映画の評価データを利用します。

その他のパブリックデータセットに興味がある方は、以下のウェブサイトにまとまっていますので、一読されると良いかと思います。アメリカンジョークのデータ(Jester)なども有名で、結構面白いです。ちなみにジョークのデータは評価スケールが100段階らしいです。日本にもお笑いの評価データとかあるんでしょうか。

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ビジュアルが素晴らしいだけじゃない「Tableau」のデータ可視化とは

こんにちは、ソリューション本部の森永です。

皆さんは、「Tableau(タブロー)」を使ったことはありますか?

ビジネスインテリジェンスツールTableauは、「誰でも、簡単に、データが可視化できる」点が魅力の製品ですが、これまでTableauを多くのお客様企業に導入してきて実感する魅力がもう一つあります。それは、使い続けていくうちに「データを分析・可視化することがどんどん面白くなる」点です。「次はこの角度でデータを分析しよう」「このようなビジュアル表現はどうだろう」など、使用するたびに新しい切り口の分析や可視化の発想が自然と湧き上がる、Tableauはそんなツールだと思っています。

さて、先日4月18日(火)~4月19日(水)に、データフリークが集まり、Tableauに関する最新事情、顧客事例を紹介するイベント「Tableau Conference On Tour 2017」がウエスティンホテル東京(恵比寿)で開催されました。

そのキーノートスピーチで、“脳と可視化”をテーマに、まさにTableauを使って新しい発想が湧き上がるような効果的なビジュアライゼーションに関する話を聴くことができたので、その一部をご紹介します。

■キーノートスピーチ「知性と感情に訴えるデータビジュアライゼーション」

<スピーカー>
Tableau Software, Inc. アウトリーチプログラム・ディレクター Ben Jones氏

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物理のいらない量子アニーリング入門

こんにちは、A.I.開発部の太田です。

今回は量子アニーリングの簡単なシミュレータを作ってみたり、実際のD-Waveを使ってみた経験から、物理を専門としない人向けに量子アニーリングについて解説しようと思います。
(シミュレータのコードはgithubで公開しています。私自身、量子アニーリングについては最近勉強し始めたところなので、色々ご指摘いただけると幸いです。)

さて、私の所属する部署の役割として、機械学習・人工知能関連の技術調査や社内への展開を行っており、その一環として昨年12月に早稲田大学の田中先生をお呼びして開催した量子アニーリング勉強会が社内で大変好評でした。

昨年度は量子アニーリングに関する一般書籍が発売されたり、科学雑誌「Newton」でも特集されており、物理学者以外の一般の方にも、量子アニーリングが認知され始めているように感じます。また、今年の6月にはAQC2017(Adiabatic Quantum Computing Conference 2017)という量子アニーリング分野での最重要な国際会議[^1]が日本で開催されることもあり、日本国内での盛り上がりは昨年以上になるのではないかと個人的には思っています。

「量子」という言葉を聞くと、何やら難しそうな印象を受けるかと思います。私も最近までは、「そもそもどうやって使うものなの?普通にプログラミングするの?何か物理的な操作をするの?物理の知識はどれくらい必要なの?」という状況でした。 そんな中、3月に運良く実際にD-Waveを操作できる機会[^2]があり、その時に思ったのが

  • シミュレータを使うのも実機を使うのも、使い方という観点からは大差がない(怖がらなくて良い)
  • 量子アニーリングの理論に踏み込まないのであれば、物理の知識は必要ない(怖がらなくて良い)

ということでした。
せっかくシミュレータを書いたし、D-Waveの使い方もわかったし、使うだけなら物理がいらないこともわかったし、コツコツ勉強してきたことを物理を専門としない人向けに展開するのも意味があるかな、と思ったので、可能な限り物理用語を使わずに量子アニーリングについて解説してみようと思います。

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