konumaru blog

“思考”が“流通”する

Fri, 26 Dec 2025 13:42:41 +0900

テクノロジーが進むたびに、「何が価値として流通するか」は入れ替わってきた。印刷は知を複製し、放送は注意を集め、Webは発見を加速し、SNSは信頼を媒介にした。そして生成AIは、これまで個人の頭の中に閉じていた“考えるプロセス”を、外に取り出して配れる状態にした。ここで言う「流通」は、他人が持ち運べて、再利用できて、別の文脈に接続できることを指す。結論だけでなく、問いの立て方、比較の仕方、仮説の分岐、判断材料の並べ方——そういう中間生成物が、いよいよ市場に出てきた。その結果、価値の中心は「完成品」から「思考の質（と、それを扱う設計）」へ寄っていく。

会社の組織構造ってどうなってたっけ

Fri, 19 Dec 2025 18:08:51 +0900

ことの発端

AIめっちゃ発展してきているし、会社を全部AIで回そうと思ったらどういう構成になるんだ？と思って、いろいろ作ってみていた。それに伴ったドキュメンテーションなども整え始めていた。

新機能/新規プロダクトの方向性を収束させるテンプレート（Zendesk Positioning Statement）

Sun, 19 Oct 2025 11:54:28 +0900

この記事の狙い

SaaSの新機能や新規プロダクトを企画・探索していると、MVPの試作や顧客ヒアリングで得られる現実の気づきが増えるほど、方向性が発散して「何に収束すべきか」が分からなくなることがよくあります。

AI/MLの技術検証を資産化する

Wed, 27 Aug 2025 10:38:27 +0900

AI/MLプロジェクトの技術検証（PoC）は、多くの企業で行われているものの、その成果が属人的になりがちで、組織の知識資産として蓄積されないケースが散見されます。せっかく時間とコストをかけて実施した検証結果が、担当者の頭の中だけに残り、チーム全体の学びにならないのはもったいない話です。

FunctionStore構想

Fri, 02 May 2025 16:18:39 +0900

Function Storeとは

Function Storeは、

なんらかの単一の処理やAPIエンドポイントを「Function」として提供し、

ユーザーが目的を定義すると、

エージェントが必要な「Function」を組み合わせることで、

Spreadsheetで自作GPT関数を使う

Wed, 27 Nov 2024 00:13:35 +0900

概要

SpreadsheetでLLMを使えるようにした
Crawlerと組み合わせることでwebページの要約、情報抽出ができる
Prompt Engineering頑張るとかなり使えた

なぜ作ろうと思ったのか

元々はChatGPT in Google Sheets™ and DocsというChrome拡張を使っていて、Open AIのAPI Keyさえあれば便利に使えた。

ダッシュボードつくるときにみる記事

Sat, 12 Oct 2024 13:31:40 +0900

はじめに

ダッシュボードを作って、定量的な意思決定をして、データドリブンに業務を進めるたい！と言ったら誰もが素晴らしい取り組みだと言ってくれると思う。

GASでスプシをテーブル操作したい

Wed, 09 Oct 2024 10:35:38 +0900

GASを使ってスプレットシートのデータをテーブル風に操作したら便利だった。そのときのコードのメモ。

pandasのような集計、集約などはGASでやるのはしんどそうなので、そこはスプレットシート側の機能を使うのがよさそうだった。 GASはあくまでCRUDに使うのがよさそう。

人生初 Windows Laptop 購入

Tue, 23 Jul 2024 13:03:00 +0900

転職をきっかけに新しいパソコンを買う機会がやってきた。

ずっと自分のLaptopが欲しかったの買うことにした。

買ったのは、ThinkPad X1 Carbon Gen 12 だ。

クーポン配布施策の鉄板マニュアル

Thu, 13 Jun 2024 19:13:08 +0900

はじめに

この記事ではクーポン配布施策について書いていく。

こういった施策をやるよ、となったときに自分なりのテンプレートがあるのであとで思い出せるように残しておこうと思った。

カード付き家計簿サービスにMLを活用したいと言われて

Mon, 13 May 2024 18:08:50 +0900

導入

ML Eng -> PdM というキャリアを進んでいる背景もあり、なんか機械学習を使ったいい感じの企画をしてくれよ、という話は多数耳にする。

とあるスカウトサービス経由でカード発行もやっているクレジットカード事業でそのような需要があることを耳にした。スカウトが来ただけなので働いてはいない。

仮想通貨botを作ってみた

Mon, 18 Mar 2024 14:36:32 +0900

念願の仮想通貨botを運用開始できたので、ここまででやったことをざっとまとめる。

TL;DR

バックテストでは利益が出るbotを作れた
それをGCPを使って実運用させられた
CryptoBot開発をkaggleのような問題設定に落とし込めた
今後は強化学習モデルも取り入れていきたい

Botを作ろうと思ったモチベーション

NISAをやって放置してお金が増えるっていいなと気づいた
自分で資産運用Botを作ったらもっと楽に稼げるのでは
API使えそうな仮想通貨でやってみよう

と、安易に始めた。

CommonLit 2023 振り返り

Fri, 13 Oct 2023 13:30:06 +0900

CommonLitのコンペに参加したので振り返り

コンペ概要

promptが与えられ、その中にはquestion, title, textがある。

それを生徒？が要約した内容に対し、content, wordingというスコアを着ける。

スケールするチームと効果的なコミュニケーション: PdMのためのタスク管理

Tue, 22 Aug 2023 10:14:52 +0900

PdMとしての経験が増え、管理するチームが10人を超えそうになったとき、マネージメントのコストが急増して大変になるのを防ぐ方法を試みました。この記事ではその時の経験を共有し、どのように問題を回避したかを記録として残しています。

リスク管理の方法

Mon, 21 Aug 2023 16:09:06 +0900

熊とワルツをという本を読み、リスク管理方法のフォーマットを作ったのでメモ用に記事にする。

リスク管理の目的

「熊とワルツ」によるとリスクと利益は切っても切れない関係にある。らしい。

リスクのあるプロジェクトだからこそ利益を産むし、自分の能力を伸ばすチャンスでもあると言っていて自分としても納得感がある。

PSPコンペ振り返り

Wed, 12 Jul 2023 20:13:52 +0900

コンペ概要

hogehoge

解法

1st

code
GBDT + NNのアンサンブル
- XGBoost
  - Treeliteで推論高速化
- 1dcnn
  - transformerを試したが、同じスコア+軽量だったため1dcnnを採用
閾値は0.625で固定
- 閾値は個別に設定するとモデルの堅牢性が低かった
特徴量の数は、各level_groupで 663、1993、3734
indexをソートしたものと、元の順序の両方のモデルを作成
cv=0.705

2nd

単一のLightGBMで予測
- level_groupごとにモデルを分けていない
5-fold cvで評価、予測用に全データでモデルを学習
特徴量生成にはnumba, Cを使った
- level=1の回答に費やした時間？が効いた
特徴量は1,296個
閾値は0.63で固定

3rd

levelごとにモデルを学習（18個の2値分類モデル）
GBDT + NNのアンサンブル
- Catboost * 2, xgb * 2
- transformer + lstm
ローデータをsession_idごとのindexでソート
特徴量の数は、1,000個、2,000個、2,400個
- 前のlevel_groupからの経過時間
- 過去質問の予測確率（自分の場合は効かなかった）
- permutation importanceで特徴量選択
cv=0.702

4th

Transformer, XGB, Catboostのアンサンブル
- 3 seed, 5 fold
線形モデルでアンサンブル
indexでソート後、hover行を削除し再度indexを作成した
level_groupごとにモデルを学習しているが、nnモデルの共通部分の定義がうまい
cv=0.704
異なる閾値（0.60, 0.62, 0.64）の最終提出３つを選んだ
- 結果的には0.61が最もprivate scoreが高かった

7th

level_groupごとにモデルを学習
- 予測時間短縮のため、levelごとにモデルを分割しなかった
- 評価時はcv分割したが、推論用には全データで学習したモデルを使用
特徴量
- 集約キーはlevel、name、event_name、room_fqid、fqid、text
- 集約キーごとの前のイベントとの時間差、カウント
- event_name=notification_clickのレコードが重要だった（？）
- 集約キーの組み合わせが多いため、出現回数が低いものは除外した
モデリング
- 高い学習率(0.1)で学習し、特徴量重要度(gain)が低いものを除外
- 低い学習率(0.02)で再度学習
cv=0.7034
閾値は0.625で固定

金圏との差分

特徴量の数が足りなかった
Leakを考慮した特徴量重要度を用いた特徴量選択ができなかった
- 全foldで特徴量重要度を平均して選択するのはダメ
  - 検証用データの特徴量重要度を知ってしまう状態になってしまう
- foldごとに特徴量重要度を平均し、評価する必要があった
- jackさんの解法では、最後にcvを切らず全データを使った学習をしているがそのときはfoldごとの特徴量重要度を平均したものを使っている
閾値を固定していない
GBDT + NNのアンサンブルを試していない

kaggle OTTOコンペ解法調査

Fri, 12 May 2023 16:56:58 +0900

コンペ概要

コンペページはこことは

ドイツ最大級のオンラインショップOTTOを題材に特定のユーザがどの商品に対し、クリック、カート追加、注文するかを予測する。

データはアイテム数180万、ユーザ数1200万人、インタラクション数2.2億が与えられる。これらのデータは４週間のインタラクション履歴からなる。 3週間分をtrain, 残り1週間をtestとして扱う。また、train, testでユーザの重複はない。

GPT-3.5で作った恋愛シュミレーションAI ChatBot

Tue, 02 May 2023 15:01:42 +0900

何を作ろうと思ったのか

ひとことで言うと「マッチングアプリに変わる恋愛シュミレーションAI」を作りたかった。

ChatGPTを使ってみたところかなり自然に会話をしてくれたので、まるで人と話しているかに感じることができた。それを受けてプロンプトで人格を定義して、シュミレーションゲーム風にして人と話すことを目的にしているマッチングアプリユーザをリアルの人と関わることによるストレスから解放できないかと思いつくってみることにした。

PCAを使った異常検知

Wed, 19 Oct 2022 20:06:57 +0900

概要

教師なし学習を使った異常検知をやってみたいと思い、Pythonではじめる教師なし学習を読んでいたらちょうどいいお題があったのでやってみることにした

ここではサンプルデータを対象にPCAを使った異常検知を行う

kaggleコンペ DFL反省会

Mon, 17 Oct 2022 20:51:25 +0900

コンペ概要

ざっくりの概要はサッカーの試合動画(45min * 2) から特定のフレームで Challenge, Play, Throwin の３つのイベントを予測するというもの

（合っているか不安だが、）サッカー業界の事情としては、ユース、プロ、セミプロなどは手厚い指導を受けられるが、それ以外のプレイヤーは質の良い指導を受けられるほど人材は充実していない。

PRD - Whatを決めるためのドキュメント

Wed, 28 Sep 2022 14:46:50 +0900

これを読んで得られるもの

PM, Desingner, Developerの間で、何を、何故作るのかの共通認識を作るための手段

PRD とは

「プロダクトマネージャー本人も含めて、常に立ち返るべき方針」をドキュメントにしたもの
ブレの無い意思決定をするため
開発終盤に入り期日も近づいた時の取捨選択を判断する基準
「何を」を説明することを目的にしており、「どのように」は説明しない

より詳しい内容については及川さんというかたが公開されているはじめてのPRDがとても参考になる

202209時点で起きたHugoビルドエラー対応

Tue, 13 Sep 2022 10:57:52 +0900

経緯

諸事情により、PC を新しくしたところ hugo server がローカルで起動しなくなった
よく確認せずに Github Actions へビルドしたら CI は通過したのでローカル環境の問題だと推測した

エラーメッセージ

hogehoge

形は機能に従う

Tue, 19 Jul 2022 00:16:51 +0900

「クリストファー・アレクサンダーの思考の軌跡 - デザイン行為の意味を問う」を読んだ感想をまとめる

形は機能に従う、機能は形に従うのではない

「形は機能に従う」

これがこの本の中で最も重要だった言葉だと感じました。

様々なニーズを満たすものの形は、そのニーズを満たすような機能が先だって定められ、その機能を満たす形がおのずと決まる。ということを言っている。

OKRやるときに知っておきたいこと

Tue, 07 Jun 2022 10:34:51 +0900

目標設定のフレームワークとして OKR を採用することにしたので、OKR 導入のために必要な基礎的な知識をまとめる。

OKR とは

目標の設定・管理方法の１つで、Objective と KeyResults の略称