Sansan Builders Box

Sansanのものづくりを支える技術やデザイン、プロダクトマネジメントの情報を発信

社内LTでの発表を振り返る

こんにちは。 DSOC 研究開発部の高橋寛治です。

LT(Lightning Talk) とは文字通り、さくっと数分で終わる話のことです。

Sansanでは気軽に参加できるエンジニアLT大会がしばしば自主的に行われています。 さらにLT大会は、Geek Seek Workshop*1 として費用補助がでるため、気軽に誘いやすいです。 定番メニューは、フライドチキンやハンバーガーといったファーストフードと、ジュースやビールなどの体に優しい飲料です。 まぁ、手がベトベトになるため、お手拭きが必須となります。

仲間内でとてもリラックスした雰囲気の中、各自趣向をこらしたLTを行っています。 その様子をお伝えするために、概略とスクリーンショットとなりますが、実際に自分が発表した内容について振り返ります。 少しでも雰囲気が伝われば幸いです。

  • 社内LTでの発表
    • アレだったのでキーボードをアレにしたはなし(腱鞘炎軽減のためにキーボードを分離型に変えた話)
    • Emacsのススメ
    • スマブラ復帰勢がVIPを目指す話が気づくと画像処理になるLT
    • Arduino Unoで工作した話が気づくとスマブラの話になるLT
    • ゲームプログラミングで学ぶ黒歴史
  • 社内LTは楽しいよ

*1:社内のエンジニア同士でのイベントを実施する際、懇親費用の補助を受けられる制度

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AndroidのWorkManagerでDIする

こんにちは!Sansan事業部 プロダクト開発部のふるしんです。
私は大阪のオフィスでSansanプロダクトのAndroidアプリの開発に従事しています。
play.google.com


WorkManagerを使うと、アプリの起動状態が変化しても実行してくれるような、延期可能な非同期タスクのスケジューリングを簡単に設定できるようになります。
公式ドキュメントはこちらです。
developer.android.com


WorkManagerは非常に便利ですが、DI(Dependency Injection)するには少し工夫が必要です。
今回はDaggerを使った方法をご紹介します。

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Sansan DSOCでのインターンを卒業しました

こんにちは,DSOC 研究開発部 インターン生の内田です. タイトルにありますように,3/30でDSOCでの長期インターンシップを卒業し,4月から新卒として羽ばたきます. 本エントリはそんな私の 「公式退職エントリ」 となります.自分語りにお付き合いいただけると幸いです.

Sansanとの出会い

「それ,早く言ってよぉ〜」

お馴染みのCMのおかげでSansanの存在はかねてより認知しておりました*1. また,個人的にSIGNATE(当時はDataAnalytics)を利用する機会があり,そこでSansanもコンペティションを開催しているのを目にしていました*2. 当時「名刺データでの研究開発って面白そう」と思った記憶があります.

そんな折,修士1年次のサマーインターンシップを探す時期となり,就活サービスでDSOCのサマーインターンシップを見つけました. 動き出すのが遅かったため期限ギリギリでしたが,上述の興味からすぐ応募しました. 応募した側ではありますが,色々な形で外にアピールすることが 「出会い」 を生み出す上で大切と感じましたし,その考えは現在私の指針にもなっています.

*1:ご存じない方は一気にご覧ください - https://jp.sansan.com/special/

*2:Sansan 名刺の項目予測 - https://signate.jp/competitions/26

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Sansan AIくん時計を作ってみたよ [Arduino]

はじめまして、Sansan事業部 プロダクト開発部の古石です。
普段はWEBエンジニアとしてSansanの開発をしています。

タイトルからしてもう場違いな感じがするのですが、
今回は趣味でAruduino3Dプリンタを使ってSansanのマスコットキャラクター?AI(あい)くんの時計を作ったよ、という話です。

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手を振ったらウィンクしてくれます。かわいい!

参考: AIくんとは
jp.corp-sansan.com

最近3Dプリンタを買ったので、元々趣味で齧っていたArduinoと組み合わせておもちゃを作ってみたいなと思い、今回に至りました。
今回は製作しながら記事を書いていたので製作日誌・過程みたいなものになります。

1. 全体のイメージを決める

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書いているときはテンション高いのですが、後で見返すと小学校の自由研究かな?って気がしてきますね...

残り時間が土日しかないという制限もあったので、機能はこの程度にしておきます。
特にIoT的なこともしないので、レベル的にはちょうどArduino入門ぐらいですね。

  • 基本的には時計
  • 音を出すと時計から温度へ表示を切り替える
  • 手を振ると笑ってくれる(重要)
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▲The Prism of Creativity ▽ vol.7 機械と協働してクリエイティブに[機械学習編]

こんにちは!Sansan DSOC 研究員の西田です。最近は密かに髪の色をブルーブラックにしましたが、自然光に当たらないと青くならないため、誰にも気づかれません。烏のような黒髪を目指していきたいと思います。


先日までMedia Ambition Tokyo 2020に出会いの本質を表現したビジュアライゼーションを展示をしておりました。開催期間後もオンラインで作品を鑑賞していただけるので、以下のリンクより作品をチェックしてみてください!
mediaambitiontokyo.jp


私たちの展示の隣には、UNLABELEDという監視カメラに人間として特定されないようにデザインされた服が展示されており、服好きの私にとってはとても興味深かったです。監視カメラが誤認識を引き起こしやすい特定の柄をAIが学習し、生成された画像を元に、迷彩服を提案しています。僕はコムデギャルソンの特殊なシルエットなら監視社会でも生きていけると思って挑戦しましたが、見事に認識されてしまいました!(いい勝負した日もありました!笑)


作品チームは、研究テーマとしてComputational Creativityを掲げている慶應義塾大学SFC徳井研究室のメンバーの方々です。
会期中にメンバーの方々と交流している時に、「そうだ、この連載でも機械学習編として、Computational Creativityに触れるんだった」と思い出したので今回はComputational Creativityに関する研究紹介です!

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【Geek Seek Toolsで買われた、気になるモノ達】番外編2「Sansanで人気のあったガジェットまとめ(2019年版)」

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はじめに

こんにちは。DSOC Data Direction Group でデータエンジニアをしている千葉祐大です。

今年の初めくらいから手書きでのジャーナリングを始めているのですが「やっぱり良いモノを使いたいよね」ということで、お高いノートや筆記用具を日々物色しています。
そんな中で長年探し求めていた、Craft Design Technology の Chrome Mechanical Pencil *1を入手してしまい、ますますジャーナリングが捗る毎日です。

さて、この連載は弊社の社内制度である Geek Seek Tools *2で購入されたガジェットの中から、僕がイケてると感じたものを気の赴くままに紹介していく連載となっています。

今回は、前回に引き続き番外編として、2019年に社内で買われたガジェット達を集計し、どのジャンルのどんな製品が最も買われたのかというのランキング形式でまとめてみました。

生産性を上げることに効果的だと選ばれた、栄えあるガジェットはどういったものなのでしょうか、必見です!

*1:このシャーペンは10年くらい前に発売した当初から気になっていたのですが、強気の価格設定に手をこまねいているうちにディスコンしてしまい、現在ではオークションでもほとんど出品されていない個人的に幻の品でした。 たまたま出品されているのを発見して、しかも定価に近い価格で箱付きだったので、迷わず入札し購入することができました。いやー、よかったです。

*2:生産性向上に資するガジェット・デバイスその他が購入しやすくなる制度。Geek Seek Tools の詳しい説明については第1回をご覧ください。

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【ML Tech RPT. 】第15回 構造に関連する機械学習を学ぶ (1)

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DSOC研究員の吉村です. 最近は (ファッション誌ではなく) ファッション史にハマっていて, 色々本をあさっています. 世の中の流れをファッションで変えてきたクリエイターやデザイナーの逸話はとても面白いです.

さて, 今回からは構造に関連する機械学習についての話をしていこうと思います. 構想段階では, 構造学習 (Structured Learning, Structured Prediction, Structured Output Prediction) をテーマにしようとしていたのですが, 構造に関わる機械学習技術を広く扱いたかったため今回は少し広いテーマを立てています. 具体的には、入力か出力に何らかの特殊な構造がくるような問題設定を取り扱います. まずは, 構造をモデルに組み込む意味や, 具体的な問題設定を紹介します.

構造をモデルに組み込む意味

オーソドックスな機械学習では, 入力に属性を並べた特徴ベクトルを与えて, それに対応する連続値や離散値を適切に出力するようにモデルを学習します. このような形の問題設定で構造に関連する機械学習を考えると, 扱える問題の幅に限界があったり, 学習や予測が非効率になることがあります.

そこで, もし, 構造を適切にモデルに反映させることができれば, より広い問題を機械学習で扱うことができ, また, より少ないデータ量で妥当な予測ができるモデルを学習できるようになることが期待できます.

特定の構造を出力する問題設定の場合には, 適切な構造を探し出すために構造を探索する必要があります. この時, 対象の構造にあった最適化アルゴリズムを用いることで, 効率よく現実的な時間で結果を得ることが可能となります.

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