DMM.comラボエンジニアブログ

DMM.comラボのエンジニアブログです。DMM.comを支える技術について書いています。

【登壇情報】8月25日 TECH PLAY Conference 2017

DMM.comラボのエンジニアの登壇情報をお知らせします!


TECH PLAY Conference 2017
ビッグデータを活用したWebサービスの技術


日時:2017年8月25日 (金) 18:30 ~
場所:TECH PLAY SHIBUYA

ビッグデータ部の鈴木と吉田が登壇します!

「ビッグデータを活用したWebサービスの技術」のセッションの中で、
『DMM.comのビッグデータ基盤を支える技術』についてお話しさせていただきます。

詳細はリンクよりご確認いただけます!
皆様のご参加おまちしております!

techplay.jp


Asia OpenData HACKATHON2017富山会場に参加してきました

事業サービス開発部の伊原です。

普段は金沢事業所でサービス側の保守開発を担当してます。

富山県魚津市でハッカソンがあるということで、金沢事業所のメンバーを誘ってチームで参加してきました! f:id:dmmlabotech:20170808212537j:plain

↓ちなみに魚津市はここ

ハッカソン概要

▶︎Asia OpenData HACKATHON

日本、韓国、タイ、台湾の各国でオープンデータを利用して課題を解決していこうという目的で2015年に初開催され、今年3回目を迎えるイベントです。

日本では気象情報の活用をテーマにハッカソンに挑みました。

成果物

ということで、作ったものを早く紹介したい!

2日間の汗と涙の結晶がこちらです!

時計を見るように簡単に河川の水位を知ることができるnoah

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資料があるのでまずは是非プレゼン資料をご覧ください。

プレゼン資料

構成概要

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コード

noah(クライアントアプリ)

lambdaスクリプト(バックエンド)

2~3日前から業務後に細々と準備を始め、実装は2日間で行いました。

「降水量がhof&*#@t」とうわ言を放ちながらコーディングするメンバーもでる中、深夜3時まで開発を行ったのも良い思い出です。

そもそもなんで水位をテーマとしたのか

このアプリのアイデアを発案したメンバーが、最近川沿いに引っ越したそうなんです。 引っ越した途端に大雨が続くようになって、ケータイで警報が飛んでくるようになったそうで……気が気じゃないと。
それを仕事中にリアルタイムで動向を知れたら便利だなぁってところから作ることになりました。

ハッカソン初参加で気づいた2つのすゝめ

ハッカソン初参加で気づいたオススメを2点紹介させて頂きます!

その1:田舎ハッカソンのすゝめ

今回は大阪、東京、富山の3ヶ所のサテライト開催で、東京、大阪はビル(大阪はあべのハルカス!)での開催でした。

一方、富山は商店街の一角!

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しかも!開催地魚津市は、当日お祭りの真っ最中でした。

最初は一抹の不安を覚えましたが、地域の方から差し入れを頂いたり、

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市役所の方、オススメのグルメを巡り

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夜は花火大会を見たりとお腹も膨れて大満足です。
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殺伐としがち?なソフトウェア開発も地域密着型のハッカソンにかかれば、心も暖まるイベントに!

そんな田舎ハッカソンにみなさんもいらっしゃいませんか?

今回主催頂いたCODE for TOYAMAの冨成さん、魚津市役所の方々ありがとうございました!


その2:社内メンバーでのハッカソン参加のすゝめ


今回参加したメンバーは社内勉強会でもよく顔をあわせたり、雑談もする仲ですが、普段はそれぞれ別のチームで開発を行なっています。

気心しれた仲間と開発合宿を行ってみたいと常々考えていたところ、今回のハッカソンへのお誘いを頂き、 富山で2日間開催(自分以外は金沢在住)ということで社内メンバーを誘って参加することにしました。
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仕事では見えない新たな一面が見えたり、普段の業務では扱わない技術を教え合ったりと良いコミュニケーション、情報共有の場であることを実感しました。

このブログを御覧になっている方の中には企業にお務めの方も多いのではないでしょうか?

  • チーム外のエンジニアと交流して、見聞を広げたい
  • 普段とは異なる技術を勉強したい
  • 自力でサービスを開発したい
  • 自習だと学習が捗らない
  • 開発合宿楽しそう

こんな思いを抱えているメンバーを集めて、社内メンバーでハッカソンに参加してみてはいかがでしょうか??

余談

台風5号がやって来た

開発後間も無く、迷走台風5号が我々の住む北陸へとやって来ました。

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何事もなく喜ばしいけど、変化してて欲しかったなぁとか思っていたら
1時間後にこんな警告が。

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携帯を見ずとも情報が入ってくるのはかなり便利でした。

AWSって費用が心配だよね

構成概要で挙げたように、今回はAWS Lambdaにバックエンドを任せることでサーバーレスアーキテクトに挑戦しています。

labotech.dmm.com

先日のブログでも紹介されている通り、弊社では『AWS実弾演習場』と題して、社員のエンジニア、デザイナーは、月100ドルを目安に使うことができるエンジニアサポート制度があるんです!(太っ腹)

AWS実弾演習場のおかげで、実験→失敗のサイクルを恐れることなくチャレンジができ、新たな技術の習得、サービスへの提案へと繋げることが出来ています!

さて、嬉しいことに『noah』が審査を通ったと連絡が来たので、
ブラッシュアップしてプレゼンに臨みたいと思います!




DMMでは一緒に開発部門を盛り上げてくれるエンジニアを募集しています! 詳しくは下記からご覧ください! エンジニア採用ページ

【資料公開】「ディープラーニングで進化するAIと次世代インフラ&プラットフォーム」で登壇しました

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こんにちは! DMM.comラボ ビッグデータ部の中野です。

7月31日に開催されたIDCフロンティア様主催のディープラーニングで進化するAIと次世代インフラ&プラットフォームに ビッグデータ部の中野と領家で登壇してきました。

資料の公開も含めて簡単に報告させていただければと思います!

今回のイベントに関するIDCフロンティア様のテックブログはこちら!

イベントの概要

「ディープラーニングにGPUを活用した事例・ソリューションを共有する」という主旨で、AI・ディープラーニングの利用や開発、インフラに関わる方向けに開催されたイベントです。

今回私たちは『DMM.com における レコメンドへの Deep Learning の活用』とういタイトルで登壇・発表をさせていただきました。 f:id:dmmlabotech:20170809090910j:plain:w500 f:id:dmmlabotech:20170807113246j:plain:w500

内容としては、去年レコメンドチームで取り組んだ『パッケージ画像を用いたレコメンド』についてです。 前回、ブログで書かせていただいた【資料公開】Cloudera World Tokyo 2016で登壇しましたの内容から 「パッケージ画像レコメンドのためのDeep Learning のモデル作成」に絞ってお話をさせていただきました。

登壇資料は以下よりご覧いただけます。 興味ある方はぜひご覧いただければと思います。

※ 当日撮影禁止とさせていただいた部分に関しては、資料から省いておりますm(_ _)m

今後の展開

現在、パッケージ画像レコメンドの次のステップとして、「Deep Learningの活用した動画コンテンツのシーン解析」を行っております。

動画コンテンツのシーン解析を進めるにあたり、公開資料にもあったDeep Learning を活用するにあたってどうしても泥臭い作業になってしまう「学習データの作成」を機械的に行う仕組み作りに取り組んでおります。 こちらについては、次回のIDCフロンティア様主催のイベント(日程は未定)で登壇・発表をさせていただく予定です。

登壇者よりヒトコト

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DMM.com Labo システム本部  中野

Deep Learningを用いたサービスが昨今では、徐々に増えてきた印象にあります。 サービスを作成することはもちろんのこと、IDCフロンティア様のようにインフラ部分、屋台骨として支えてくださる企業さんも増えてきました。

登壇後の懇親会でも、Deep Learningに関して楽しくお話しさせていただきました。 今、もっとも熱気がある時期にあるのではないかと感じております。

現在の環境は、Deep Learningを活用しやすい環境にあると思います。 様々な知見が共有されているとともに、ツールやインフラに関しても整っております。 我々もどんどん活用するとともに、皆様がサービスを作成した際には、ぜひ知見を共有頂ければと思います。

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DMM.com Labo システム本部  領家

IDCフロンティア様と出させたいただいたプレスリリース(DMM.comラボとIDCフロンティア、コンテンツレコメンドの精度向上を共同検証)をきっかけに、今回のイベントに登壇させていただきました。 Deep Learning の活用事例や苦労話などを聞けて、非常に勉強になるとともに、とても良い刺激をいただきました。

Deep Learning の活用にはまだまだ泥臭い作業が必要な部分も多く、様々な課題も残っています。ただ一方で、クラウドサービスのGPU環境が使えたり、簡単に実装するためのライブラリも充実しいるので、比較的簡単にDeep Learningを用いたサービスを構築できるようになってきました。Deep Learningは決して「万能器」ではありませんが、面白いサービスや世の中を便利にするためのツールとしてどんどん研究・活用が進んでいけばと嬉しく思います。そして、私自身もDMMのサービスをより面白く便利なものにするために、Deep Learningの様々な活用を進めていこうと思います!

現在取り組んでいる「Deep Learning を活用した動画のシーン解析」/「学習データの半自動作成」についても、登壇の機会をいただいているので、またこちらも共有できたら!と思います。