AWS Startup ブログ

Category: Case Study

【前編】Amazon ECS と Spot インスタンスを使いこなす Repro 株式会社 CTO 橋立さん に、開発体制や Repro ならではのシステム要求、AWS の活用方法をお伺いしました

みなさんこんにちは、Startup Solutions Architect の塚田です。 今日は、パーフェクト Ruby の著者の一人であり、2016年の CTO Night powered by AWS にて CTO of the year 2016 を受賞された Repro 株式会社の CTO、ジョーカーさんこと橋立友宏さん(@joker1007)に、Repro というスタートアップのこと、開発に関すること、AWSの活用方法、今後のチャレンジなどを伺ってきました。前後編に分けてお送りします。

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【寄稿】dely株式会社における機械学習の取り組み

この投稿はdely株式会社 データサイエンティスト 辻 隆太郎 氏に、クラシルでの Amazon SageMaker を中心とした機械学習の取り組みについて寄稿頂いたものです。 クラシルというサービスについて dely株式会社の辻と申します。delyでは、70億人に1日3回の幸せを届けるというミッションを掲げ、レシピ動画サービスのクラシルを展開しています。 AWSはサービス開始当初から利用しており、様々なサービスを組み合わせながら柔軟なアーキテクチャを構築できることにとても魅力を感じています。また、AWSを利用する上で直面する課題についても、AWSの担当者さんからのフォローアップや、直接サービス開発チームの方へフィードバックできるなど、手厚いサポートにいつも助けられています。 図: AWSサービスの組み合わせによって不確実性に対処する  現在、クラシルがユーザに届けられている価値は、単にレシピを見つけられるという点が最も大きいと言えますが、実際の調理プロセスには困難な課題がいくつも潜伏しており、レシピを見つけられるのはこのうちのほんの氷山の一角をサポートしているに過ぎません。 例えば、一口にレシピを見つけると言っても、今日の献立をどうするかを決めるためには、まず冷蔵庫の残り物を確認したり、家族の好き嫌いに配慮したり、お子さんの給食や家族のランチと被らないようになど、考慮すべき課題がたくさんあります。また、買い物に出かけた後にも、食材の価格や鮮度など最適な選択を行い、そして実際に作る際にも失敗しない様に、家族の帰宅に間に合うように効率よく、などなど不確実な課題が山積です。 我々delyでは、クラシルというアプリを通じて、こうした「料理に関する工程全体の課題」に対して可能な限り解決に導くサービスを提供していくことで、本当の意味でのクラシルの価値をユーザお届けできるようなサービスへと進化していきたいと考えています。本日はそこに至る取り組みについて、ほんの一部ですがご紹介させて頂ければと思っています。前半でレシピの素性抽出、後半ではユーザの素性抽出について具体的にご紹介します。   図: 調理は氷山の一角

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【開催報告&資料公開】ML@Loft #1

AWS ソリューションアーキテクトの針原 (Twitter: @_hariby) です。先日スタートアップとデベロッパーのための場所、AWS Loft Tokyo において、新たな機械学習イベントが開催されました。本ブログではこの ML@Loft の第一回の様子についてお伝えしたいと思います。次回 5/13 (月) のお申し込みも受け付けています [ML@Loft #2]。 ML@Loft は、機械学習・深層学習システムを AWS 上でプロダクション運用しているデベロッパー・データサイエンティストのための、コミュニティイベントです。当日の様子は有志の運営メンバーにより Togetter にまとめて頂いたように、機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、赤裸々な意見と熱い議論が繰り広げられました。

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「RoomClip」の考える技術選定ポイントとは

はじめまして、AWSでスタートアップ向けの事業開発をしている森田です。 スタートアップの皆様に向けてAWSの導入支援などを担当しています。 さて、今回はルームクリップのCTO 平山さんにお話を伺ってきました。衣食住の中で”住”に特化した部屋の様子をシェアするアプリ”RoomClip”を展開されています。提供されているサービスのお話から、技術選定のポイントなどお伺いできました。

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