Google Cloud Digital Native Leader’s Meetup に参加しましたチーフデータサイエンティストの Mario です！ 2023年3月24日（金）、Google Cloud Japan 様より Digital Native Leader’s Meetup にご招待頂き、参加してきましたのでレポートします。とてもありがたいことに Lightning Talk のスピーカーとして登壇させて頂きましたので、その内容についても触れていきます。 日本のデータ活用のリーダー達が渋谷ストリームに集結。ビッグデータ界隈で誰しもが知っている錚々たる企業の皆様に囲まれ、終始わくわくドキドキしてました。 Leader’s Meetupって？ このイベントは、各業界でデータ活用を推進するデジタルネイティブなリーダーたちが集まり、これからのデータ戦略や、開発・運用などにおける悩みをぶつけ合い、互いの知識と経験を共有し合うことで、相互成長が期待できるオフラインの語り場です。 今回は２回目の開催で、データ分析・活用とその基盤に関することがテーマだったため、主にアナリスト、データエンジニアの方々の参加が多かったようです。 会の流れとしては、 1.Google Cloud アップデート情報 2.Customer Lightning Talk 3.アンカンファレンス 4.ネットワーキング と、コンパクトながらも濃密な内容でした。 フード＆ドリンクもご提供頂きました。美味しいお寿司にたこ焼き、クラフトビールにこだわりの日本酒、そしてヴィーガン配慮まで（さすが！） アツい！Google Cloud の最新情報 イベントの冒頭で、Google Cloud の最新情報が発表されました。先行開示情報もあるのでここでの記載は控えますが、今回のテーマが分析ソリューションだけあって、BigQuery のアップデートに関する情報が中心でした。 BigQuery 単体としての機能性はもちろんですが、Google Cloud 全体でのプロダクト同士の親和性もかなり強化されてきていて、ますますビッグデータの活用においては欠かせないプラットフォームだなと改めて興奮を覚えます。 また昨今、組織内でのマルチクラウド化や自他組織間でのデータ連携活用が目を見張る勢いで広がっていますが、一方でデータのサイロ化が一つの問題として挙げられます。BigQuery x Analytics Hub x Dataplex を利用することで、シームレスかつセキュアな基盤を構築することができるという紹介もありました。 unerry においても、クライアントやパートナーが保有するデータと、弊社の行動情報を掛け合わせて新たなソリューションを多数開発しており、その連携性とデータガバナンスを改善していく上で重要なトピックでした。 登壇しました！Customer Lightning Talk お次は、お待ちかね？、Lightning Talk。 unerry 含む、Google Cloud Customer 2 社と、Google Cloud の 3 本立てでした。 私、この日のためにネタを作ってきました。 題して【行動情報 x BigQuery x 大規模言語モデルで叶えるパーソナルコンシェルジュ】。 やはり話題の LLM。とても好評を頂きまして、そのあとの懇親会でも活用方法についての議論が絶えないほど、皆さんの関心も高かったです。発表内容の詳細は　↓↓こちらの記事↓↓　にまとめていますので、是非ご一読ください。 『Beacon Bank x ChatGPT で叶えるパーソナルコンシェルジュ』を作ってみた https://www.unerry.co.jp/blog/beacon-bank-x-cha... チーフデータサイエンティストの Mario です！ 皆さん、ChatGPT、使ってますか？毎日何かと話題に事欠きませんね。私も日々 ChatGPT を使い倒しています。この記事も ChatGPT のサポートを得ながら書いています。unerry 社員も個人的に ChatGPT の活用する人... ちなみに、LT登壇の記念としてパーカーを頂きました！今の春の気温にぴったりなので、プライベートでも愛用しています。 白熱のアンカンファレンス Lightning Talk が終わると、今度はユーザー同士で語り合うアンカンファレンスです。 参加者はいくつかチームに分かれ、その中でも Solution : 課題解決のきっかけにしたい人 Discovery : 課題発見のきっかけにしたい人 に分かれて、機能の使い方から、基盤の構築方法やルール、チーム体制といったレイヤーの高いトピックまで、様々な悩みを打ち明けては別の方が解決策を提案するという流れで進みました。 他の人の悩みを聞いてみると、あぁその悩みは考えたらウチにもあるな、と意外と気づきがあります。 私がいたチームでは以下のような悩みが挙げられていました。 ・連続したデータバッチ処理において、どこかでこけた際の再処理時にスペックアップして、なるべく後続の処理を遅らせないようにしたい。 ・数千カラムにも及ぶJSONデータを効率よくインポートしたい。 ・BigQuery を全社的に活用していくために、特にデータサイズへの感覚がない人に対してのコストコントロールをどうしたらいいか。 ・Google Cloud Project の作成ポリシーで悩む。 個人的に面白かったのは、プロジェクト作成ポリシーの話題から派生して、「命名ルール決めが一番頭使う問題」という共通認識が皆さんにあって、エンジニアあるあるだなと実感しました。 ある方は、データレイク・データウェアハウスレイヤーまではデータエンジニア＆サイエンティストが決め、プロダクト寄りのデータマートでは分析チームが徹底して命名ルールを最初に決めたとお話頂いてました。 夜は長いよ カジュアルな雰囲気もありつつ、参加者皆さんのレベルが高いため非常に議論が発熱し、最後の最後まで話しながら会場に残っている方が多くいらっしゃいました。 また、会の終了後も二次会、三次会と懇親会が続きましたが、ずっと皆さん仕事の悩みや未来を楽しそうに語られていたのが印象的でした。 Google Cloud のカスタマーサクセスの方々がとても親切かつ知識に富んでいることに加え、参加者の皆様も年齢も知識・経験量もバラバラなのに尊敬し合う雰囲気があり、会の内容もさることながらコミュニティとしても、とても素晴らしかったです。 改めてこの素晴らしい会を企画・開催し、またコミュニティをつなげてくださった Google Cloud の皆様に、この場を借りて御礼申し上げます。 今後もこの会はテーマを変えながら開催されていくようですので、この記事を読んでくださった皆様も参加されてみてはいかがでしょうか？私も機会があれば参加していきますので、皆様とお話しできる時を楽しみにしています。 最後に、お土産で頂いたマグカップを載せておきます。保温・保冷ができる優れもので、やはりお土産まで一味違います。 The post Google Cloud Digital Native Leader’s Meetup に参加しました first appeared on 株式会社unerry .

チーフデータサイエンティストの Mario です！ 皆さん、ChatGPT、使ってますか？毎日何かと話題に事欠きませんね。私も日々 ChatGPT を使い倒しています。この記事も ChatGPT のサポートを得ながら書いています。unerry 社員も個人的に ChatGPT の活用する人が増え、度々 Slack が盛り上がっています。 ビッグデータと掛け合わせての活用方法は無限にあり、積極的に取り入れて行ってます。まだまだ私たちも個人レベルから組織レベルまで模索中ですが、一例としては以下があります。 – ユーザー嗜好性に合わせたコンテンツ（クリエイティブ）の自動生成 – 分析結果からインサイトを得るためのサポート – 新しいデータの掛け合わせによって期待される効果や商品の提案 まずは第一弾として、ユーザーの嗜好性に合わせ、お勧めの近隣店舗をレコメンドするメッセージを自動生成する仕組みを開発してみましたので、今日はその紹介をしていきます。 開発の狙い ところで皆さん、あまり慣れていない場所に来た時にどこでランチを食べようか迷ったことありませんか？その時、多くは Web 検索だったり、飲食店検索アプリだったり、あるいは SNS だったりで探すと思います。 でも、実際行ってみたら混んでて入れませんでした、とか、本当は静かな空間が好きなのにワイガヤしてました、とか、失敗することもありますよね。もし、初めて来た場所でも、自ら検索することもなく、嗜好にあったお店を自動で紹介してくれたら、こんな便利なことってありませんか？ 元々 unerry はそんな世界を創りたいと思って創業したわけですが、それをさらに ChatGPT によって加速させられないか、というのが発想の起点です。また、これによってクリエイティブ担当者やデータアナリストの工数を劇的に削減できる期待も込めています。 何をした？ unerry はユーザーのリアルの行動情報に基づいて、デモグラ（性別、年齢層、行動嗜好性）からリアルタイムの状況（通勤中、お買い物中、旅行中など）を推定するAIを開発しています。 そのユーザーの属性とコンテンツとのマッチングを行って情報配信を行っているのですが、リアルタイム性だったりパーソナライズという観点ではAI技術を活用することで、さらに改善や発展の余地があると考えました。 unerry ではセキュリティに配慮の上、全社員が BigQuery を共通の分析基盤として使用できる環境を整えています。そこで、BigQuery から ChatGPT を直接利用できるようにしました。 どうやって？ 具体的には、ChatGPT に対してリクエストを投げてレスポンスを得る Python プログラムを Cloud Functions にデプロイしておき、Remote Functions を介して、BigQuery から呼び出すという仕組みです。 例えば、渋谷に来たユーザーに対して、普段の食の嗜好性に基づいて近くのおすすめのお店を紹介するというケースです。ユーザーの年齢層、そして食の嗜好性として「食の好み（料理ジャンル）」と「環境（お店の雰囲気）」をパラメーターとしてリクエスト文に入れることで、一人ひとりの嗜好性に合ったレコメンドを返してもらうようにしました。 リクエスト文 「20～30代の韓国・アジア料理好きな人に向けて、渋谷でゆったりできるお勧めのお店を１つ紹介してください。」 レコメンド文 「『●●（店名・アジア料理店）』は、20-30代の韓国・アジア料理好きな方におすすめのお店です。渋谷駅から徒歩5分圏内にあり、居心地の良い空間でリラックスできます。メニューは韓国を中心にアジア各国の料理がそろい、カジュアルに食事するだけでなく、飲み会やデートにもおすすめです。」 と、このようなメッセージを受け取ることができます。 来訪者の分析 → レコメンドメッセージの生成まで、BigQuery ワンストップでできるため、例えばクリエイティブ作成の工数が劇的に減らせます。 今後の野望 冒頭にも書きましたが、積極的に ChatGPT を含む LLM、また画像や音声など様々な自動生成 AI を活用し、様々なサービスやプロダクトを進化させていきたいと考えています。 直近の課題としては、ChatGPT の学習データは 2021 年 9 月までのものとなるため、情報の鮮度が古かったり、そもそも店舗が実在しなくてもそれっぽい回答をすることもあるため、独自に全国の施設情報を網羅し、品質高く整備したデータを掛け合わせていく必要があります。 また、生成された文章が本当にユーザーにとって不快な印象を与えないかどうかの検証も必要です。今後は、例えば「友達と買い物中」や「仕事終わり」といったユーザー側のリアルタイムの推定状況データに加え、施設側の混雑状況を加味したマッチングにより、リアルタイムでパーソナライズされたレコメンドを行うことで、さらにユーザー体験を進化させていきます。 The post 『Beacon Bank x ChatGPT で叶えるパーソナルコンシェルジュ』を作ってみた first appeared on 株式会社unerry .

unerryのCTOをしております、伊藤と申します。 unerry CTO伊藤 Google 様の手厚いサポートをいただき、渋谷オフィスのセミナールームをお借りして、1/19(木)に「 LINE Botを Google Cloud で作ろう! ハンズオン勉強会 Vol.1」を開催いたしました 内容は、簡単なLINE Botを作り、Google Cloud 上でビルド/デプロイして実機で動かすところまでを学ぶ、2時間のハンズオンです。そこで講師をつとめさせていただきました。 Google Cloud のユーザーコミュニティ「 Jagu’e’r 」の会員と「 HarborS 」会員の方々を対象に参加者を募ったため、「 GCP には詳しいけれど LINE API には詳しくない」方と「 LINE API には詳しいけど GCP には詳しくない」方が混在することとなり、珍しいイベントとなりました。 必ず動くまでやり遂げる事を目標としたので、少しやさしめな内容とはなりましたが、2時間で全員もれなく完走できました。 講義資料はこちらで公開しています。 https://sitopp.github.io/Handson-LINE-Bot-GCP-template-01/ 構成は以下のようになります。 ポイントは Cloud Run です。自分は「人類が月面に降り立って以来の衝撃」と呼んでいるのですが、コンテナビルド&デプロイがとても簡単にでき、初めての人でも環境構築から公開までサクッと出来ます。 負荷に応じて自動的にスケールアウト/インしてくれるので、急なアクセス増加にも耐えることができ、中規模程度のアクセスまでなら、ファーストチョイスになると思います。 ※高負荷の場合は GKE(Google Kubernetes Engine)の方がコスト面では良いと思います。学習/保守の人的コストは高いですが。 河本さん 実は、一緒にイベントを主催したエンジニア仲間の河本さんが声をかけてくださり、河本さんご自身を含めてLINE API Expertの方々がメンターとして合計3名も参加して下さっていました。 また先日 Google Cloud Partner Top Engineer 2023に選出された弊社の蔵谷 も、私がコケた時のため静岡から東京に来て参加してくれていたので、大変心強かったです。 その後の懇親会では、Google 様にご用意いただいたピザや軽食をつまみながら、和気藹々と情報交換しました。 懇親会までが勉強会です 平日の夕方と言う事もあり、業務をぬけて来ていただくのは難しかったかもしれません。 快く送り出してくださった上司の方々には感謝します。 ロゴ入りのお饅頭 & どら焼き。歓喜 Google 様、会場やケータリングなどなど、手厚いサポートありがとうございました！ このお土産のお饅頭とどら焼きも大好評でした 実は2/16に第二回を開催しました。そのレポートもいずれブログに掲載します。 関連情報 Jagu’e’r https://jaguer.jp/ HarborS https://harbors.anti-pattern.co.jp/ #GoogleCloud #linebot #Jaguer The post LINE Botを Google Cloud で作ろう! ハンズオン勉強会 Vol.1を開催しました！ first appeared on 株式会社unerry .

本記事は、2020年5月に掲載されたEngineer Blog（Medium）からの転載です。 みなさん、こんにちは。GWはロードバイクで新潟まで行きたかった蔵谷です。(もちろん中止しました。。。) 今回からWordPressからMediumへ移行しました！ 最近BeaconBankに導入すべくAnthosについて勉強しています。Anthosでググるとマルチクラウドの記事がいっぱい出てきますが、他にも便利な機能がたくさんあります。今日は他の便利な機能について書いていきます。 Ingress for Anthos マルチクラスタ・マルチリージョン間のHTTP(S)ロードバランシングするためのサービスです。これを使うことについて、以下のメリットがあります。 マルチリージョンにクラスタを作ることによって、より近いサーバーにアクセスできるので、レイテンシが低くすることが可能になる。 リージョン障害等でクラスタが落ちた場合、他のリージョンのクラスタでサービス続行できる。 クラスタ再構築のような大規模なメンテナンスがしやすくなる。 逆にデメリットとしては、 アクセスが分散されることを見越したリソース調整をしておかないと、コストが高くなってしまう。 新しいサービスなので、ドキュメントが少なめ。 あと、KubernetesにはMulti Cluster Ingressというものが用意されているのですが、以下のような違いがあります。 Anthos for Ingress ・・・CRD形式。GCPのマネージドサービス。現状はGKEのみ設定できる。 Multi Cluster Ingress・・・CLI形式(別途kubemciをインストール)。サポートなし。 GKE使っていて、マルチクラスタで運用したい場合はAnthos for Ingressがおすすめです。 構成図 以下は登場人物の説明です。 MultiClusterIngress(mci)・・・静的IPとどのMutiClusterServiceを紐付けるかを書きます。必要に応じてSSL証明書の設定も書きます。 MultiClusterService(mcs)・・・MutiClusterServiceとどのアプリケーションを紐付けるかを書きます。 注意点としては、同じ名前空間をクラスタに作成しないと駄目な点です。(MultiClusterIngressとMultiClusterServiceとServiceのmetadata.namespaceを揃える。) 構築手順 構築手順については、公式ドキュメントが詳しいので、そちらを見てください。 Ingress for Anthos を設定する 　 【Anthos、GoogleCloudPlatform】はGoogleLLCの商標です。 The post Anthosについて (Ingress for Anthos) first appeared on 株式会社unerry .

本記事は、2020年6月に掲載されたEngineer Blog（Medium）からの転載です。 みなさん、こんにちは。蔵谷です。昨日から関東でも梅雨に入りましたね。自転車通勤の天敵です・・・。 昨日はDroidKaigiのオンラインイベントが行われていたので、どんなことが発表されたか簡単にまとめたいと思います。 Android Studio 4.0 ● Layout Inspector & Validation 結構動作が重いのですが、レイアウトが以下のように3D表示されます。この機能を使うと、どのレイヤにどのコンポーネントが配置されているか一発でわかるようになります。 ● Motion Layout Editor 今までアニメーションを作る時はxmlで作っていたと思うのですが、GUI上でモーションを作ることが可能になります。 ● Build Analyzer ビルドする時にどこに時間がかかっているかがわかるツールです。以下は作りたてのアプリなので表示される情報は少ないのですが、このような表示になります。遅い箇所はワーニングアイコンが表示されて教えてくれます。 ● Java 8 library desugaring minSdkVersionの値に依存せずにJava8言語APIが一部使えるようになりました。java.timeがAPI Lebel21でもエラーにならなくなっています。 ● Kotlin Android live templates どういう機能かというと、例えば、toastとタイプしてTabキーを押すと素早くToastを追加できるようになります。kotlinではこの機能使えなかったんですよね。個人的にすごい嬉しいです。 Android 11 β版がようやく公開されたようです。 Android 11 Beta | Android Developers ● Bubbles Facebookメッセンジャー知っている人はわかると思うのですが、メッセージが届くと画面の隅にアイコンが表示されるあの機能です。進行中の通信やチャット等に使われる想定しているそうですが、広告の通知にたくさん使われるんだろうな・・・。 イベント内ではデバッグメニューをバブル通知に入れると良いかもということで結構盛り上がっていました。 Bubbles | Android Developers ● One-time permissions 開発者泣かせのワンタイムパーミッション・・・。一回だけカメラ使わせたり、位置情報取らせたりできます。Activityが動いている間だけ有効らしいです。裏に回ると、約45秒後に使えなくなります。 https://developer.android.com/preview/privacy/permissions#one-time ● App Compatibility Changes アプリの互換性をテストするための機能です。アプリ毎・機能毎にON・OFF変更できます。adbコマンド経由でも変更できるらしい。 Test your app’s compatibility with Android 11 | Android Developers ● ApplicationExitInfo アプリのクラッシュやANR等のログをアプリ内に保存するための機能です。ANRのログをPlayConsoleまで探しに行かなくても良くなるので、デバック作業が捗りそうですね。 最後に 昨日のイベントの動画は以下に上がっているみたいなので、詳しく知りたい方は動画もチェックしてください。 【商品名】はGoogleLLCの商標です。 The post DroidKaigi On Air: Android 11&Android Studio 4.0 まとめ first appeared on 株式会社unerry .

本記事は、2020年6月に掲載されたEngineer Blog（Medium）からの転載です。 みなさん、こんにちは。バイオハザードRE:3にハマっている蔵谷です。 今回は私の中でイチオシの機能のAnthos Service Mesh(ASM)について解説していきます。 Anthos Service Mesh(ASM)とは？ 最近流行りのマイクロサービス化ですが、あまりにもサービスが増えすぎると、どのサービスとサービスが通信してるんだっけとか運用していく上で色々と問題に直面すると思います。 このような問題を解決するためのツールがAnthos Service Mesh(ASM)です。 ASMを導入すると以下の情報が可視化されます。 サービス間のトラフィック サービス単位の指標(RPSやエラー率、レイテンシ等) SLO エラーログ pod単位の指標(RPSやエラー率、レイテンシ等) どのメソッドが呼ばれているか SREの考えを取り入れている現場が増えてきているので、SLO設定 > エラーバジェット使い果たす > stackdriverからの通知が手軽に設定できるのが個人的にいいなと思いました。 あと、マネージドなistio使えるのも良いです。GKEにistioのインストール方法が3種類ありまして、 istioctlやhelmで直接インストールする方法 ・・・色々できるが、初めての人には敷居が高い。 Istio On GKEを使う方法 ・・・マネージドで良さそうに見えるのですが、GKEに含まれている内部のIstioがアップデートされると設定がリセットされる仕様なので要注意。 Anthos Service Mesh用istioをインストールする方法・・・テレメトリ収集等設定を行わなくても自動でやってくれるので敷居が低い。もちろんマネージド。自動でアップデートはなしなので、勝手に設定リセット等の心配もなし。 GKEを使っている＋SLO設定を使って監視したいのであれば、Anthos Service Mesh用istioを使うのが良いと思います。 設定方法 GCPのインストールガイドの手順通りにやれば問題なかったです。手順書くとメンテするの大変なので、ここでは書きません。 インストールガイド 　 【Anthos】はGoogleLLCの商標です。 The post Anthosについて (Anthos Service Mesh) first appeared on 株式会社unerry .