AWS Startup ブログ

Category: Case Study

【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

Read More

【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。

Read More

「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。

Read More