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Carat COOのブログ

遊びからプライベートまで。

『HRのスタートアップな会』でLTしてきた話

スタートアップのイベントで参加して知り合っていた方からお招きいただき、『HRのスタートアップな会』に参加しました。

 

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場所は G's Academyさん@表参道で、オフィスが超きれいでした。

G's Academyの学生さん達とパシャリ

受講修了後に起業される本気の方々で、エンジニアとしての能力だけでなく、ビジネスの出口も真剣に考えられていて、話す内容が濃かったです。

 

 

 

 

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さてさて、本題のLT(ライトニングトーク)がはじまりました。

主催者の方に「若造ですが一生懸命頑張るので、話す時間をください!」というと快諾していただき、約80名程の方を前に話してきました。

 

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今回のテーマはHR業界の方がたくさん来られるということで、HR業界の『ノウハウ』を整理して活用しませんか?というお話です。

 

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まず、たくさんの方に駆け出しのスタートアップ企業を覚えていただくチャンスですので、弊社の紹介です。

 

 

 

そして、会社設立2週間でサービス3本出しました!
本日、PR TIMESさんでプレリリース出しました!とサービスも宣伝させていただきました。

サービス3連発どうぞ!

 

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また、PR TIMESさんに掲載していただいたプレスリリースはこちらです。

prtimes.jp

 

 

 

 

 

そして、本題です。

タイトルは『人工知能機械学習が面接を変える?面接で機械学習を活用する3つの観点』です。

 

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HR業界の方は、年間何千人という方と面接されており、非常にノウハウが詰まっているのですが、標準化がなかなかできていないといった課題があります。

 

 

 

 

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では、なぜ標準化ができていないかと考えると、『良い人材』といった定義が企業ごとに異なるためです。

この異なりが、システムとして統一的な方針で評価する問題を難しくしています。

その結果、まだまだ人間の経験と勘で対処する方が優れているというところです。

 

 

 

 

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しかし、これまでのシステムで統一的に評価する方法であれば、企業ごとにことなる人物像の要望に対処することが難しかったのですが、機械学習人工知能の登場により、個別の要望への対応ができるようになってきています。

Amazonの「あなたへおすすめの商品」を思い出してみてください。

「みんなにおすすめの商品」ではなく、「あなた一人だけに特化したおすすめの商品」ですよと教えてくれるリコメンド機能ができる世の中になっています。

 

HR業界も同じではないでしょうか。

「みんなにおすすめの人材」ではなく、「あなたの企業にだけ特化したおすすめの人材」であれば、「優秀な人材」の定義が異なる場合にもうまくマッチできるはずです。

 

 

 

 

 

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では、機械学習では、どんなポイントを見れば良いのでしょうか。

エントリーシートの文章を機械学習で判断させるのでしょ?」とお思いの方、もっと面白いので必見です。

 

エントリーシートで判断できるにも関わらず、なぜ非常に高いコストをかけて面接をするのでしょうか。

 

それは『相性』を肌で感じるためだと思います。

 

採用に関する本でもよく書かれているのですが、最終的に会って、肌で感じた相性という非常に定性的な指標で決める人が多いと言われています。

個人的にもその相性の良し悪しは働く上で重要なので良いと思ってます。

 

では、相性は測れないかというと、これから説明する3つの解析手法を駆使すれば、多くの部分は測定可能だと思います。

 

1つ目は、『画像解析』

やはり、顔の好みや服の好み、印象というものは大事であり、こういった部分はこの「画像解析」を利用することで、相性の良い人を見つけられると思います。

 

2つ目は、『言語解析』

話す内容からネガティブかポジティブかといったことや、論理的思考力の強さ、そして、その性格までおおよその把握が可能になると思います。

 

3つ目は『音声解析』

話すトーンであったり、話すスピードから、相性の良し悪しがわかると思います。

話すスピードが速い人が好みの業種もあれば、ゆっくりが好みの業種もあると思います。

 

 

いかがでしょうか。

言われてみると、案外こういった観点で、面接のノウハウをシステム化できるかも知れないと思っていただけたでしょうか。

 

 

他にもこういった観点で見ると面白いといった意見がありましたら、ぜひお聞かせください。

 

 

 

 

 

そして、無事LTも終え、HR業界のいろいろな方とお話をさせていただきました。

LTの内容も好評だったようで、「一緒に新たな試みに挑戦したい」という企業の方が見つかり、年明けからプロジェクトが始動できそうです。

 

非常に楽しみです。

 

 

 

最後はみんなでパシャリ

 

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スティーブ・ジョブズのポーズを後ろのほうでしておきました。笑

 

 

 

みなさん、ありがとうございました!!!

 

 

幸せは突然やってくる。今日だけは自慢話を聞いてやってください。

今日はとても嬉しいお知らせがあります。

みなさんに、このブログへ★をたくさんつけてもらえるチャンスが到来しました。

 

弊社からリリースしているサービスの『relico - リリコ -』と『キカガク』をメディアに取り上げていただきました!

そして、なんと、なんと!!

週間ランキングが1位2位に輝いておりました!!!

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たくさんおしゃれなサービスが紹介されている中、我々のサービスが大きく評価していただき、非常に光栄です。

まだまだ駆け出しでこれからなのですが、あと一週間はこれをおかずにご飯食べられる気がします。

 

 

 

両サービスとも嬉しいことに好評いただいており、これからもさらにたくさんの人に使ってもらうため、どんどんブラッシュアップしていきます。

relico.jp

kikagaku.net

 

また、キカガクに含まれて紹介はなかったのですが、自社メディア『キカガク Online』では、毎日ビジネスパーソン機械学習を勉強したいエンジニアに向けて、面白い記事を配信しておりますので、ぜひ御覧ください。

kikagaku.net

 

 

 

株式会社Caratでは「すべての人をより輝かせる」ため、さらに邁進していきます!

www.caratinc.jp

 

 

今週からオンラインOKのインターン生も募集してるので、実戦経験積みたい方はお気軽にご連絡ください(Carat 吉崎 亮介 (@carat_yoshizaki) | Twitter

carat-tech.hatenablog.com

 

 

応援、よろしくお願いします!!!

ワインの味は収穫前から決まっている??アッシェンフェルターの方程式

https://kikagaku.net/blog/wp-content/uploads/2016/12/math_wine.png こちらは『キカガク Online』の記事を、はてなブログ向けに編集してお届けしています。

はじめに

大人になると、食事の際に欠かせない存在。 それがワインです。※ ビール派の人すいません。

ワインは収穫後に樽の中で熟成に入り、数年、長いものであれば数十年熟成されてから飲まれます。

数十年熟成させてから飲んだ結果、元が美味しくないワインであった場合、非常に期待はずれですよね。 もし、収穫前の情報からそのワインの品質を予測することができれば、ワインの輸入業者達はたくさんのメリットがあります。

果たして、ワインの品質は予測できるのでしょうか。

アッフェンフェルターの方程式

アッシェンフェルター氏が提唱したワインの品質を評価する公式です。

アッシェンフェルター氏が提唱するまでは、毎年品評会でワインの評価を行っていました。 ここで、これから機械学習をビジネスに応用しようとされている方々が絶対に直面する問題が当時のここでも起きていました。 「ワインは飲んで初めてわかるもの。品質を予測できるはずがない」 そうです。 職人の世界はこのように、人間の経験と勘で測ってきたものは、予測などできるはずがないという意見が大多数になります。

当時のアッシェンフェルター氏も同じように、「できるはずがない」と言われながら、統計的なアプローチによって、なんとかワインの品質を予測できないかと試行錯誤していました。

そして、そのアッシェンフェルター氏がたどり着いたのが、この方程式です。

もちろん、この方程式によって非常に精度が高く予測できているかという点では未だに疑問が残るのですが、一種の指標ができたことに間違いはありません。 そして、この方程式はワインにとどまらず、農業の分野を機械学習のような統計的なアプローチにより、大きく変化させられることを示唆しています。

どうでしょうか。 ワインひとつをとっても、非常に興味深い話ではないでしょうか。

アッシェンフェルターの方程式に対する妥当性をなぜ誰も断言しきれないのか

なぜ、未だに疑問が残ったままで、この方程式の妥当性を検証できないのでしょうか。 この問題も機械学習を現場に応用する際に発生する問題と同じです。 それは『ワインの品質』を絶対的に定量評価(数値で計測)する方法がないためです。

ビジネスの世界においても、「会社の認知度を高めたい」のように、一見具体的に見えますが、施策を評価する際にどのようにして計測すれば正解であるかがわからないことがあります。 これと『ワインの品質』も同じだといえます。 タンニンの量なのか、アルコールの度数なのか、はたまた香りの官能評価なのか。 この点が決まらない以上、アッシェンフェルターの方程式の妥当性を検証することは困難であるといえます。 ビジネスの世界で、機械学習を利用した分析をされる場合は、まずゴールとして評価するための指標決めをしっかりと意識できると良いと思います。 そのあたりは、こちらの記事で野球に例えてお話しておりますので、ぜひご覧ください。

まとめ

ワインにも昔から応用されているデータ解析技術。 コンピュータの進歩により、これから更に応用しやすくなり、農業分野への進出もさらに広がると考えられます。 『最適な成長のタイミングで収穫』といった農業も非常に興味深いですね。

キカガク Online


キカガク Online では、機械学習入門向けの記事を配信します。
機械学習人工知能ディープラーニングを学びたい方向けの基礎講座の記事から、機械学習を使ったビジネス導入例まで幅広く取り扱います。

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吉崎が高専生や大学生向けにインターン生募集するってよ。

やりたいことは色々あるけれど、優先順位をつけてやる以上、断ってしまう案件が最近ちょこちょこあります。

結構色んなデータや面白い案件のお話をもらっていて、受けたいのは山々ですが、いまは自分の事業が一番面白いのが難しいところ。

いやぁ、嬉しい悩みです。
みなさん、ありがとうございます。




そんなとき、名案を思いつきました。

この仕事って高専生や大学生の子達が経験を積むために、すごくメリットがあるのでは!と。

学生がプロとして仕事を受けられないのは、最終的にフォローする人がいないため自信がなかったり、そもそも受注先との人脈が形成されていなかったり。

逆に、私自身、フォローをしてあげられるのですが、そのプロダクトにフルコミットする時間がなかったり。

また、高専生や大学生には、プログラミングを学んだのですが、もうワンステップ上に行きたい!と機会を勉強して活用したいという需要を大きく感じます。




そういうわけで、思いつきですが、ちょっぴり呟いてみましょう。














吉崎が高専生や大学生向けにインターン生募集するってよ。













インターン生の募集条件はこちら

・吉崎のブログを読んで80%くらいは共感した
・「PPAP」にはピンとこなかったけれど、「カナブンブーンデモエビインビン」にはピンと来た
機械学習ができるとなんかモテると思ってる
・まだ将来したいことは決まっていないが、吉崎とならうまくやっていけそうな気がする。というか結婚したい






冗談はさておき、

・数学やプログラミングがある程度は把握できているが、実践となるとやっぱり壁があるように感じている
・機会があるなら飛び込みたい
・新しいことを学ぶことが大好きで、少しぐらい辛くても構わない

こんな人を求めています。


気になった人は即行動してみましょう。
twitterでもfacebookでもこちらのコメントでもなんでも大丈夫です。

やり取りはskypeが多いと思うので、遠方の方も全然オッケーです。


連絡をくれた方はまずskypeで話しましょう。
適性はその時に判断するので、ちょっと自信ないかもと言う人でも、まず連絡してみてはいかがでしょうか。


迷う時間がもったいないですよ。


本気になれることを一緒にやりましょう。

読者の方々はどこから来てくださるのか。私の朝に551の肉まんをください。

最近、毎日のひそかな楽しみがあります。

朝起きて、スマホを開き、ある画面を確認します。

そうです。それです。
















ことの始まりは約二週間前

母校である舞鶴高専から同窓会誌への寄稿依頼をいただき、高専生向けに起業という選択肢を紹介する記事を書きました。

carat-tech.hatenablog.com


個人的には力作で、Facebookで50件以上シェアしていただくという反響っぷりでした。

余談になりますが、さすがに青二才である私の文章を同窓会誌へ投稿するのは気が引けるので、文才のある母に校閲を依頼し、様々なダメ出しをしていただきましたので、実際の寄稿はそちらの内容になります。
若者には少し棘のある刺激的な文章が響くようで、いまの記事には私の生の文章のまま掲載しております。


こちらの記事を書いたときに、読者は3名
起業メンバー2人と母

身内にも程がありますが、最初はそんなものでしょう。

そして、あれだけ反響を読んだ高専の記事掲載後の読者の数。

なんと、3名

起業メンバー2人と母


うんうん、まぁこんなもんかな?
よく頑張ったよ。涙

そして、その次から不覚にも私はブログに手を抜き始めました。


「東京から神奈川へ引っ越しました!」

carat-tech.hatenablog.com


やっほー!
引っ越したぜー!
神奈川って家賃安いぜー!
シェアルーム楽しいぜー!

こんな感じです。
なんて中身のないブログでしょうか。
読んだところで刺激を受けることはありません。

シェアルームすると、プライベートで話す機会増えて嬉しいね。とちょっとほっこりすることだけ書いていました。



そうするとどうでしょう。

翌日からこれまでほとんど身内からしかつかなかったスターが続々とつき、読者がなんと10人も増えている。

起業メンバーと母と10人




人脈は大事だぜー!

carat-tech.hatenablog.com







起業メンバーと母と20人












Happy Birthday!!!

carat-tech.hatenablog.com






起業メンバーと母と30人














登記したぜー!

carat-tech.hatenablog.com





起業メンバーと母と40人















友達と再開したぜー!!!

carat-tech.hatenablog.com





起業メンバーと母と50人











そして、本日

「それって人によるんじゃない?」
そんなこと聞きたいわけじゃないぜー!!

carat-tech.hatenablog.com





起業メンバーと母も入れて、読者60人。










なんと、なんと嬉しすぎる


毎朝読者が増えているのを見て、テンション上がっています。

読者が増えていないときは、テンション下がっています。
※ すでについてくれている読者の方、ごめんなさい。


どれぐらいテンションの差があるかというと、関西人ならわかるあの表現がぴったりではないでしょうか。


551の肉まんがあるとき(読者増えてる)

551の肉まんがないとき(読者増えてない)



すごく伝わったと確信しています。
関西人以外の方はYoutubeで調べてみてください。




そんなわけで、読者のみなさんが、すごくモチベーションになっています。
これからもよろしくお願いします。









さて、タイトルに書いた本題に戻りましょう。

読者が増える時は決まって、手を抜いたブログを書いたときなのです。

困りました。

これから手をかけてブログを書くべきか、手を抜いて書くべきか。


果たしてどこから読者のみなさんは来てくださるのでしょうか。


もしこの記事が面白かったや、この記事から来ましたというコメントをもらえると非常に嬉しいです。

いや、手の混んだ記事が面白くなかった場合は非常に悲しいです。

でも、気になるので、読者のみなさん、ぜひ教えてください。

そして、読者でないみなさん

私の朝に551の肉まんをください。

【新サービス発表】relico - あなたの出張 無料で手配します -

株式会社Carat からみなさんへ、新サービスの発表です。

 

あなたの出張無料で手配します。

チャットで手軽に利用できる出張手配代行サービス

その名も relico(リリコ)です。 

 

http://relico.jp/assets/img/ogp.png

 

 

「君、明後日北海道まで出張に行ってきて」

と急に頼まれたり、

「今週は岡山で、来週は岩手で、、、」

と、出張ごとに交通機関や宿泊先のホテルを検索することって大変ですよね。

 

そんなときは、relico(リリコ) におまかせ下さい。

 

relico(リリコ) は チャット形式 で対応するため、あなた自身が思っている通りの自由度が高い出張手配を行うことができます。

 

 

それでは、relico(リリコ) を使ってチャット形式でやりとりしている様子をお見せします。

 

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いかがでしょうか。

非常に自由度が高い依頼ができることが relico(リリコ) の特徴です。

 

今回のデモでは、検索結果のみお伝えしておりますが、経路や時間もお調べしたり、宿泊先や交通機関の予約画面までお伝えできます。

 

ぜひ、出張の際は relico(リリコ) を使ってみてください。

 

relico.jp

野球でわかる!機械学習だけ勉強してもダメな理由

math_baseball_01

機械学習では、過去のデータを元に、新しいデータに対して、識別や予測ができることを以前紹介しました。

kikagaku.net

機械学習は非常に便利であり、ビジネスに直結するイメージが湧きやすい方だと思います。 しかし、ビジネスで使用する際に機械学習だけを勉強しても、全く使うことができません。

なぜこのような事態になってしまうのか、今回は野球で例えながら解説します。

3つの視点

機械学習を踏まえたビジネスを野球で例えるため、3つの視点を紹介します。 選手スコアラー監督です。

選手【システム】

9対9で対戦を行う人たちですが、予測を行いたいシステムに相当します。 システムという表現が難しいかも知れませんが、次の章で詳しく説明します。

スコアラー【記録】

野球の試合の結果を記録する人です。 このスコアラーが記録することにより、野球の試合の実績を誰が読んでも分かるようになります。

監督【解析】

どのような人選を行うべきかを考える立場の人たちです。 選手の選択や指示出しを行います。

機械学習と野球と各業界の対応関係

さきほどの野球の例で出てきた視点は、ビジネスの世界とどう対応するかを見ていきましょう。

機械学習】 入力 → システム → 出力

【野球】 監督が指示を出す → 選手が行動する → 勝敗が決まる

マーケティング】 広告を打つ → 消費者が購入する → 売上が決まる

【医療】 薬を投与する → 患者の体の中で作用する → 症状が変化する

【製造業】 製造条件を決める → 生産ラインで製造される → 製品の品質やコストが決まる

野球選手をどう選択していくかが非常に重要であり、勝利への確率を高めることが今回のゴールとなります。

スコアラーの存在が『鍵』

上記のようなシステムを見ると、監督機械学習を勉強して活用すれば、非常に優れたチームを構築できる気がします。 しかし、ここで、大事なことを見逃しています。 そもそも、監督はどのような情報を元に解析の作業を行うのでしょうか。 なんとなく試合の雰囲気だけみて、選手を選ぶことはできません。

そのために、野球とはどのようなルールで、どのように数値をスコアブックに記載するかを知っている人が必要となります。 このスコアラーなくして解析はできません。

機械学習だけ勉強してもダメな理由』は、現場の知見をスコアブックに記載できるスコアラーが必要だからです。

まとめ

現場で活躍できる人は『スコアラー 兼 監督』

解析を行いたいシステムの中から測定できる数値を記録する『スコアラー』と、その貯めたデータを解析して活用する『監督』 この二者が相まって初めてデータは価値を発揮できます。

機械学習を勉強することは非常に大事ですが、まず、これから解析しようとするシステムを『スコアラー』目線でスコアブックに落とし込むことができるか考えてみましょう。 もしスコアブックに落とし込むことができるならば、機械学習を学び、データを解析し、大きな成果へと繋げていけるでしょう。

キカガク Online


キカガク Online では、機械学習入門向けの記事を配信します。
機械学習人工知能ディープラーニングを学びたい方向けの基礎講座の記事から、機械学習を使ったビジネス導入例まで幅広く取り扱います。

キカガク

機械学習入門のためのオンライン家庭教師の『キカガク』 専門家が数学・プログラミング・Webアプリ制作までしっかりサポートします。 オンライン受講により、お好きな時間・場所で、機械学習の入門から最新のディープラーニングまで学習できます。 ぜひこちらからお気軽にお問い合わせください。

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