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[インタビュー] Apache Mahout ではじめる機械学習トレーニングコース受講者 ランチェスター 金子将範様

Apache Mahout ではじめる機械学習トレーニングコースを受講されました、株式会社ランチェスター チーフエンジニアの金子将範さんに受講後のインタビューに応じていただきました。

ランチェスターについて

ロンウイット関口ランチェスターという会社について教えてください」
ランチェスター金子「Webサイトやコミュニティサイトの構築から運用まで行っています。iPhoneやAndroidアプリの構築をすることもあります。受託開発が主ですが、自社サービスを構築することもあります」
関口「ランチェスターでの金子さんの役割はどういったものになりますか」
金子「リーダーもしくはメンバーとしてプロジェクトチームに参加し、フロントエンドからサーバーサイドからインフラ整備から構築までなんでもやります」

トレーニングコース受講の動機

関口「今回トレーニングコースを受講していただいた動機はなんでしょうか」
金子「自社サービスやお客様のサービスを運用しているとアクセスログなどのログデータが大量にできるのですが、今後ログを活用したいという要望が出てくるだろうと思っています。今回社内でこのトレーニングコースの案内があり受講希望者を募っていたので、まっさきに手を挙げました」
関口「まっさきに手を挙げていただきありがとうございます。それでは特にお客様からログデータから新たな知見を得たいといった要望があったわけではなく、金子さんが自ら必要性を感じて、ということですね」
金子「はい、そうなります」

トレーニングコースを受講しての感想

関口「受講してみてどうでしたか」
金子「初日の最初に『Mahoutよりも機械学習の方に重点をおいている』というのはまさにそのとおりでした」
関口「弊社の他のトレーニングコースと異なり、『Apache Mahout ではじめる機械学習』ではMahoutを動かす演習よりも鉛筆を持って計算をする演習を多くしています」
金子「はい。想像していたよりMahoutの分量が少なく、数式と格闘している時間が長かったです。しかし結果的にはその方がよいと今は感じています。というのも、Mahoutは自分でコマンドを実行すれば使えるからです」
関口「その狙いを理解していただきうれしく思います。このトレーニングコースは『Mahout イン・アクションを読んでMahoutを使ってみたが、使えている気がしない』という人を受講対象者と想定して設計したので」
金子「はい。私はこれまでMahout イン・アクションは難しい本だと感じていたのですが、昨日コース初日を終えて再読してみると簡単な本だったんだと見方が変わりました」
関口「また2日目は主成分分析や隠れマルコフモデル/ビタビアルゴリズムなど、ネットや書籍では紹介されていないMahoutの機能をカバーしています。体系立てて機械学習の基礎を学び、ポイントポイントでMahoutを使うという構成になるように腐心しました」


隠れマルコフモデル

隠れマルコフモデルによる系列ラベリング



今後の仕事への取り組みについて

関口「受講の成果をどのように今後の仕事に生かせそうですか」
金子「これまでは大量のログを集計することしかしていませんでした。またログから行動履歴を抽出してレコメンドを行いたいと考えていましたが、それ以外の知見が得られるのではないかと感じています」
関口「レコメンドだけではなくデータマイニング的に使えるのではないかというアイディアが湧いてきたということでしょうか」
金子「はい、仕事の幅や可能性が一気に広がった感があります」
関口「本日は受講後でお疲れのところ、ありがとうございました」


ロンウイット関口(左)、ランチェスター金子さん(右)

ロンウイット関口(左)、ランチェスター金子さん(右)


トレーニングコース

ロンウイットのトレーニングは、Lucene/Solrの経験豊富なコミッターの
監修のもと開発されたハンズオン(実習)形式のコースです。

セミナー

ロンウイットのApache Software Foundationコミッターが、情報検索の基礎、自然言語処理、そして、ユーザにとっての効果についてご説明させていただきます。