CA DATA NIGHT #1 〜事業やサービスにおけるデータの活用事例を紹介〜

イベントについて

CA DATA NIGHTは、サイバーエージェントが主催するデータサイエンスに特化した技術者向けの勉強会です。機械学習、統計学、自然言語処理、コンピュータビジョン、情報推薦、検索、経済学など様々な専門分野のエンジニアやデータサイエンティストから技術・取り組みなどを紹介いたします。

記念すべき第1回は「事業やサービスにおけるデータの活用事例」です。機械学習や統計学を専門とするエンジニアやデータサイエンティストが、ビジネスの真っ只中へ飛び込み、ユーザービリティの目線持ちながら、ビジネス目標を達成し続けることは容易ではありません。サイバーエージェントのリーダーたちが、どのようにチーム文化を醸成させつつ、データやAI技術を活用してビジネス成果を得ているのかを、現場の具体的な活用例とともに共有します。イベントの最後には懇親会を準備しています。お楽しみに！

日時/場所について

セッション終了後、現場エンジニアとの懇親会を予定しております。セッションでは話しきれなかった内容や、気になることなどぜひ一緒に語らいましょう！

• 開催日：2023年9月20日（水）19：00〜22:00
  ※懇親会のみの参加はできません。

• 形式：オフライン（渋谷のサイバーエージェント本社ビル ） 　　　　

• 参加費：無料（交通費等は自己負担となります）

参加の申し込みについて

• 申し込み時に必要なアンケートはすべての項目をご回答ください
• アンケートにご回答が無い場合、確認のメールをお送りさせて頂く場合があります
• 社会人の方は当日会場でお名刺を頂戴いたしますのでご持参ください
• 学生の方は当日会場で学生証を拝見させていただく場合がございます
• 懇親会のみの参加はできません

当日の進行について

別途、入館方法をお送りいたしますので手順に沿ってご来社ください。
※当日、会場にてお名刺または学生証の提示をいただきます。

登壇者・セッション詳細

【1】嘘はとびきりの愛なんだよ？〜アニメ分析におけるギリギリのラインを攻める〜

TOKYO MXほかにて放送された大ヒットアニメ【推しの子】。 10代・20代の圧倒的な支持を集め、約2600万人中約19.5%（500万人強相当）が見たと言われています。（LINEモバイル調べ） 圧倒的認知度を誇る地上波の裏で、ABEMAでも放送を行いました。 地上波に対する後発のデジタルテレビとして我々はデジタルマーケティングとデータサイエンスを駆使して戦い、 初回再生数598万視聴・最終話再生数135万視聴（2023/08/31時点）を記録することができました。

しかし、それは最善の成果だったのでしょうか？ この発表では、ロールプレイング&タイムリープ形式で、データサイエンティストの意思決定について考えていきたいと思います。

2023年3月末。あなたはABEMAで【推しの子】のプロモーションを担当するデータサイエンティストです。 あなたにはこれから様々な問題が襲い掛かります。 MMM・LTV・数理計画etcといったデータサイエンスの道具を駆使して、一緒にプロモーションを計画していきましょう。

松﨑 遥（株式会社AbemaTV Data Center Business Development / データサイエンティスト）

東京大学・大学院にて数学・複雑系科学の研究に従事。株式会社ワークスアプリケーションズでレシート認識機能を開発。株式会社リクルートHDで5000万人の購買データを機械学習。企画・開発したメールキャンペーンのMAシステムはGoogle Blogに掲載された。その後、株式会社PKSHA Technologyにて深層学習技術を軸に各業界Tier1企業との共同R&Dを行い、エンジニアとしてはMVPを獲得、エンジニアリングマネージャーとして経験を積む。その後株式会社フェズのチーフデータサイエンティストとして、小売業のDXとセールスリフトの研究を行った。サイバーエージェント入社後は株式会社AbemaTVにて動画サービスのマネタイズにデータサイエンスで貢献しようと奮闘中。

【2】Amebaブログにおける自動カテゴリ付与

Amebaブログではブロガーや読者の体験を促進させるような様々なデータ活用の取り組みを行っています。今回はブログ記事に対して機械学習技術を用いてカテゴリを付与したプロジェクトについて、ビジネスのニーズに応えるためのシステムの実現やアノテーション結果を利用した継続的なモデル改善に焦点を当ててお話しします。

若松 浩平（メディア統括本部 DSC / 機械学習エンジニア）

大学・大学院にて深層学習を活用した特徴選択に関する研究に従事し、FIT2018にてFITヤングリサーチャー賞を受賞。2020年新卒としてサイバーエージェントに入社、メディア事業にまたがる横軸の機械学習エンジニアとしてデータを活用したサービスの品質改善を行なっている。入社後ABEMAにおける動画像データの利活用、Amebaブログにおける広告配信の最適化などに携わった後、現在は公営ギャンブル事業におけるML/DSチームリーダーとしてデータ利活用推進を担当。

【3】いち機械学習エンジニアが考える、広告効果予測プロダクトへの価値提供と貢献の仕方

アラフォーの新たな一歩。バックエンドエンジニアから機械学習エンジニアへの道のり。機械学習に関しては新たな学びが必要でしたが、プロダクト開発面ではエンジニアとしての長年の経験とノウハウは新たな挑戦の強い味方になりました。機械学習プロダクトにおいて、バックエンドエンジニアとしての経験がどのように活かされたかを共有し、私と同様にキャリアの幅を広げたいと考えているエンジニアに向けて、新たな道への勇気を与えられるような発表にしたいと思います。

西村 政輝（AI事業本部 AIクリエィティブdiv 極TD事業部 / MLエンジニア・ソフトウェアエンジニア）

2017年、サイバーエージェント中途入社。データエンジニア・MLエンジニアへと隣接する領域にも手を拡げ、AI／ML領域のフルスタックエンジニアとしてプロダクトに貢献中。現在は、広告効果の最大化を目的とした広告テキストの自動生成を行うプロダクト「極予測TD」にてTD(リスティング広告)の品質予測タスクに従事。キャリアの幅を活かしてデータ分析・予測モデルの構築・機械学習パイプラインの開発運用・推論のサービングまで一気通貫でカバー。

タイムテーブル

※ 時間配分、内容が変更になる可能性がございます。

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