SmartNews の San Francisco オフィスで Amazon SageMaker の活用に関するお話を伺いました

こんにちは、Startup担当SAマネージャーの篠原英治(@shinodogg)です。

サンフランシスコのダウンタウンにあるSmartNewsのオフィスで、KeiさんとYuheiさんからAmazon SageMakerを活用した機械学習基盤のお話を伺いました。

現在、機械学習エンジニアとしてご活躍されているKeiさんは、経営企画やファイナンスのお仕事をされた後にアフリカでの起業経験もあるユニークなご経歴をお持ちの方。全体の処理の流れの中から機械学習の肝になる部分に至るまで分かりやすく説明してくださいました。

SmartNewsでは、記事の収集からエンドユーザーにそれを届けるまでの全体のシステムをAmazon Kinesis, Amazon DynamoDB, Amazon CloudSearchといったAWSによるマネージドサービスを活用して下記のようなフローで構成していますが、その中でKeiさんは”Analysis”の部分でAmazon SageMakerを利用しています。

Keiさんは、堅実な機械学習モデルの管理やモニタリングと早い開発サイクルの両立について特に強調されていました。そして、Amazon SageMakerを使えば、チームで開発を進めていく中で、誰が/いつ/どの パラメーターやアルゴリズムを変更したのかをトラックしながら、呼び出し側はエンドポイントを変えるだけでいい。プロダクション環境に持っていくプロセスが以前と比べて格段に楽になった、とおっしゃっていました。

現在、KeiさんがAmazon SageMakerを活用して取り組んでいるのは、アイデアを形にしてプロダクション環境に持ち込むまで5日間(1週間)という短期間で行うというもの。このサイクルを早くしていくためには、機械学習エンジニアがビジネスに関するコンテキストを理解していることが重要で、それが精度の高いError Analysisにも活かされる、とのこと。

この点に関して、プロダクトマネジメントディレクターのYuheiさん(先日、日本からアメリカに移住され、そのことに関して執筆されたブログ記事の 【退職エントリー】ニュースとテクノロジー – SmartNews Engineering Blog が話題に)は、今後ビジネスをより拡大していく中で、コンテキストを理解した機械学習エンジニアがインフラのことを意識せずに、スピード感を持って開発を進められるようなプラットフォームを構築していくことに注力されているとおっしゃっていました。

今後の開発計画のお話などもお聞かせいただきましたが、ワクワクするようなエキサイティングなプロジェクトがいくつも動いていて、これからのスマートニュースに目が離せません。

Keiさん、Yuheiさん、お忙しい中、お時間をいただきありがとうございました！また是非お話を伺わせてください。