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

名刺撮影の精度が劇的に向上しました

Sansan株式会社の山本純平と申します。Sansan事業部にてモバイルアプリのプロダクトマネージャをしています。

今年に入ってから、法人向けクラウド名刺管理サービス「Sansan」のコンセプトが新しくなりました。新しいコンセプトは「Sansan, Where Business Starts - 名刺管理から、ビジネスがはじまる」です。その新しいコンセプトについてはChief Product Offcerの大津によるこちらの記事が詳しいのですが、その中で以下の3つのソリューションが紹介されています。

  • AI名刺管理
  • 同僚コラボレーション
  • 顧客データHub

私たちのチームは、このソリューションのうち「AI名刺管理」の機能の一環として、アプリからの名刺撮影の精度の向上に注力してきました。

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【Geek Seek Toolsで買われた、気になるモノ達】第7回「SONY SBH82D (無線オープンエアーイヤホン) 」

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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。

先日、私物のiPhone XRをお風呂でのんきに使っている時に水没させてしまったようで、Face IDが故障してしまいました。
iPhone XRは耐水性能IP67等級というスペックなのですが、これは「真水で常温の水で30分間沈めても浸水しない」ということに過ぎない*1ので、お風呂での使用はカバーしていないようでした。
この頃、現実味を帯びたiPhone 11のリーク画像や情報が出始めてきているので、買い換える予定のない方はお気をつけください!(ちなみに僕は購入予定はないです...)

さて、この記事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。
今回は耳を完全に塞がない形の無線イヤホン SONY SBH82D を本制度で購入した、DSOC R&Dの佐々木俊樹さんにお話を伺いました。

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イヤホン全体

*1:IP規格の定義: https://www.ip68.jp/technicalguide/pdf/PP%20IPtoukyu.pdf

*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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iOSDC で 3 名のエンジニアが登壇します ( iOSDC トークン入りエントリー)

こんにちは。 Sansan iOS アプリエンジニアの中川です。 いよいよ今日から iOSDC が始まりますね!

iosdc.jp

Sansan は今年も iOSDC に協賛します。また、今年は 3 名のエンジニアが採択され登壇することになったので、ブース展示と合わせてご紹介しようと思います。

本記事は iOSDC チャレンジ のエントリーとなっており「 iOSDC トークン」が隠されていますので、ぜひ探してみてください。(スクロールしただけでは見つかりません)

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ロゴ抽出技術を応用したアプリを、テストプラットフォームで展開しています

こんにちは。DSOC R&Dの糟谷勇児です。
前回、名刺画像からのロゴ抽出技術の取り組みについて紹介させていただきました。
名刺画像からの企業ロゴ抽出技術 - Sansan Builders Box

今回は、抽出したロゴをどんな風に活用しているのか?ということで、
ロゴを活用した名刺ビューワー、ビジネスカードコレクションについて紹介したいと思います。

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(画像の名刺・企業はすべてダミーデータです)

ビジネスカードコレクションは、名刺をPCやタブレットの画面で見るのに最適な形に再構成して、一覧で閲覧できる機能です。
自分の人脈を他の人に紹介したり、展示会やイベントでの出会いを上司に報告したりというような用途を想定して開発しました。

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リモートワーカーになるまでの振り返りとこれからの話

はじめまして。Sansan事業部プロダクト開発部でエンジニアをやっている P3 です。一言?60年スペシャルでたくみおねえさんが出てこなくて悲しいです。

Sansanには6年前にジョインしました。社員一覧ページを見てみると9ページ中1ページ目に私の写真があったので、確実に古株おじさんの一人であります。

入社した頃はまだワンフロアに社員全員がいるような規模でしたが、6年で対外的にも対内的にも取り巻く環境は大きく変化しました。個人的な大きな環境の変化として、勤務地変更をしたので、それに絡めながら弊社のリモートワークについて書いてみようと思います。

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【ML Tech RPT. 】第9回 敵対的摂動 (Adversarial Perturbation) に対するモデルの頑健性の測り方を学ぶ (3)

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DSOC研究員の吉村です. 先日, iPhoneXRに機種変更をしました. 合わせてバーコード決済やSuicaを使えるようにしたのですが, 支払いするのも電車に乗るのもスマホだけで完結できるというのは非常に便利ですね.

さて, 今回も前回に引き続き敵対的摂動に対するモデルの頑健性の測り方についての話です. 前回は MLP (Multi Layer Perceptron) や CNN (Convolutional Neural Network) に対する頑健性の評価手法として知られる CLEVER (Cross Lipschitz Extreme Value for Network Robustness) [*1] についての紹介をしました. 前回の記事の「おわりに」の部分でも述べましたが, CLEVERはRNN (Recurrent Neural Network) 系のモデルの頑健性を測定できないことが知られています. そこで, 今回はRNN系のモデルに対しても敵対的摂動に対するモデルの頑健性を測定することが可能となる POPQORN (Propagated Output Quantified Robustness for RNNs) [*2] の紹介をします.

*1:T. W. Weng, H. Zhang, P. Y. Chen, J. Yi, D. Su, Y. Gao, C. J. Hsieh, and L. Daniel, "Evaluating the Robustness of Neural Networks: An Extreme Value Theory Approach," in ICLR, 2018.

*2:C. Y. Ko, Z. Lyu, T. W. Weng, L. Daniel, N. Wong, and D. Lin, "POPQORN: Quantifying Robustness of Recurrent Neural Networks," in ICML, 2019.

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Salesforce DXを導入した話 Part 2

こんにちは。Sansan CIO室の李です。

さて、前回に続いてSalesforce DX(以下、SFDX)の話です。今回はSFDXの導入手順 [^1]と導入プロセスにおけるTipや注意事項について話していきたいと思います。

Reminder : この記事はSalesforce CLI v46を基準に作成しています。今後Salesforce CLIバージョンアップによって構築手順が変わる可能性があります。その時は公式ドキュメントの手順をご参照ください。

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