背景データはコミュニケーションツールである。 webサービスではGoogle Analyticsや、Big Query、その他数多くのデータ集計ツール上に集積しているログを都度取り出し、分析を行うことは一般的。特にプロダクトマネージャーはこれらのデータを加工し、コミュニケーション・ツールとして『良い塩梅に』使用することが求められる。しかしながらデータをチームに共有したり、毎日目に触れるようにするカロリーはいまだに高い。 Google AnalyticsやBig Queryからログを収集し・加工し、chartを作成、その上でchartをチームのコミュニケーションの場である「Slack」へポストする、ということを日常的に行っているわけだが、 毎日定点観測したい都度SQLクエリを叩くのが手間データを取得しに行く場所が複数などの要因から非常にカロリーが高い。 そこで、集計・分析・チャート作成・Sl

先日書いた AWS の勉強方法をまとめた記事（AWSを学ぶ上でやってよかった勉強法５選 - log4ketancho）で、「簡単なWebサービスをAWSで運営するといい勉強になるよー」と書きました。その中で、 今まで経験したり今いるところはどこもオンプレばかりでAWSとかのクラウドの知識が全くつかないからどこかで勉強したいし個人サービス運用とかしたいんだけど、1年過ぎるといきなりコストがドカンとかかりそうで…… や 「２）簡単なWebサービスをAWSで運営する」は誰もが考えることだが、最初の無料期間1年間以外、AWSで個人ブログなりを運用するのはコスト悪すぎだろ…。 というような利用料金が気になってしまう、、というコメントを幾つかいただきました。 この気持ちとても分かります！業務で使う分にはサーバー何台立てようが気になりませんが（は言い過ぎですがｗ）、個人でサービスを運営する場合はそうはい

どうも！ プロダクト作りが大好きな ren です。 前回書いた 「8年間で20以上のWebサービスを作ってきて、ほとんど失敗した理由 」がありがたいことに、多くの方に見ていただきました。 そんな中で、「具体的にどんなサービスを作って、どういう失敗をしたのですか？」という声をいくつか頂いたので、今回の記事では 「なぜそのサービスを作ったのか」 「どういった技術で作ったのか、開発の期間」 「具体的な売上やアクセス数」 「なぜ失敗したと考えたのか」 「どうすれば失敗を避けられたか」 といった具体的な内容を、私が作ったサービスごとに書いてみようと思います！ 以下、本記事のコンテンツになります。 1. 2日で3万人が利用したが、速攻で死んだサービス 2. 2ヶ月をかけて開発したが、誰にも使われなかった CGM サービス 3. 数時間で作り、2日で10万PVを突破したが、速攻クローズしたサービス 4.

フリーエンジニアでサービス開発をしている入江慎吾といいます。 独立してから早7年。ここ2年くらいは毎月平均200万位の売上を上げれるようになりました。 この記事では僕がフリーとして独立してから、どのようにして受託開発で安定して稼げるようになったかを書いていこうと思います。（ちなみにアフィリエイトとか、情報商材とかではなく正攻法の開発で稼いでいます） 独立当初は仕事がなかったのでブログとサービスづくりに励んでました2011年に独立しました。まず、僕がやっている仕事はスマホアプリ開発、Webシステム開発、Webサイト制作の3つ。 初年度はコネも全くなくて苦労しました。それまで制作会社に10年勤めていたのですが、クライアントの引き抜きはしないように...と何もアプローチせず退社しました。 しかし、しばらくして以前勤めていた会社で取引があったクライアントが直接僕を探して問い合わせしてくれました。正

みなさま、はじめまして！  ren と申します。 追記(5/6) 「具体的にどんなサービスを作って、どういう失敗をしたのですか？」と言われることが多かったので、書いてみました → 8年かけて開発したWebサービス15個の具体的な失敗理由とは？ note は初投稿なのですが、タイトルどおり、 8年間で20以上のWebサービスを作ってきて、ほとんど失敗した理由を私の実体験を元に書いてみようと思います！ Webサービスを作っている人、自社のサービスを作っている人、起業家、これからWebサービスを作りたい人など、少しでも参考になれば幸いです。 この記事を通して伝えたいこと1. Webサービスやアプリを成功させる事はかなり難しい 2. Webサービスやアプリは実際世の中に出すまで分からないが、成功確率は上げることができる 3. Webサービスやアプリの成功確率を上げるにはどうすれば良いのか です。

想定読者プログラミング初心者で、これからアプリやサービスを作っていきたい人を対象に書きました。 成功と失敗の定義成功と失敗をどう定義するかにもよりますが、成功のハードルは低くてもいいんじゃないかと思います。 前者の記事を書いた人の成功は後者の記事では失敗とされそうですが、3週間で10万円の収益になったらひとまずは成功でしょう。そういうレベルで稼いでくるものはなかなか作れません。 1か月で1,000円なんてザラで、もっと言えば1か月で30円なんてよくある話です。 目標は低くても大丈夫です。高すぎると精神的に続きません。 1か月に1万円稼いでくるアプリを10本作れれば、副業としては結構良いと思います。まずはそのくらいを目指すといいです。 僕はどういう感じなのかちなみに僕はいくつかのアプリやWebサービスで同年代サラリーマンくらいの収入を得て、それで毎日自由に自分がやりたいことだけやってます。

こんばんはワタナベです。 Webサービス大好き芸人の私は新しいWebサービスやアプリを見かけると「このサービスのこの機能はこういう技術で実現しているんじゃないかな」とサービスの機能の因数分解をするのが好きなんですが、それをある程度まとまった形にしてみようと思い書き始めました。 あとチャーリーさんの#ビジネスモデル図解シリーズを見ていて、同じ様にシリーズ化してみたら面白いんじゃないかと思いまして、好評だったら #Webサービス分解 シリーズとして他のも書いてみます。 Peing - 質問箱 - ってどんなサービス？ まずは第一回としてとりあげるWebサービスは皆さんご存知質問箱から行ってみようと思います。 質問箱は せせりさん が半日くらいで作って話題になり、そのままユーザーを増やしつづけあっという間に 株式会社ジラフ に売却されたことで更に話題となりました。 それ以前にあった類似サービスと

このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2.  データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (

2018/4/3に、「スクリーンショットだけを選んで消せる」という、ただそれだけの実験的なiOSアプリ『スクショケシ』をリリースした。 リリース直後の反響は（特にTwitter上で）大きく、溜まったスクリーンショットをシンプルに管理できるプロダクトとして話題（≒インストール）を呼び、一時はTwitterトレンドに掲載された。 このプロダクトの開発自体は僕と石川（@_ishkawa）が休日を使って行い、 デザインと仕様に半日、開発自体に丸1.5日程度でリリース。しかし僕らとしてはかけたリソース以上に大きな仮説が検証できた。 スクショケシを通じて行った検証価値は、僕らが手がけるタベリーというプロダクトに輸入され、大幅なリニューアルの意思決定を後押しした。 そんなスクショケシだが、この記事では、「スクショケシはどんな仮説検証を狙ったプロダクトだったのか？」について自身の整理も含めてまとめたいと思

こんにちは。 GWなのでちょっと視野広めの話を書いてみます。デザイン組織についてです。 ある程度大きい事業会社において、複数の事業が別のチームで走るようになると、それぞれのプロジェクトでデザイナーが必要になります。 それらデザイナーを、どういった形で会社に所属させるのかは難しい問題です。いくつかの観点がありますが、 ・事業へのコミットメント ・知見共有 ・評価をどうするか といった観点から悩ましいと考えています。 会社からしたら事業成果第一これは当然「事業が成功すること」を第一に考えるべきです。というより、事業をやるのに色々な人が集まって会社になっているので、そういう力学が働きがちですし、その前提で考えるのが自然ですよね。 となると、デザイナーも事業成果にコミットすることが求められます。デザイナー同士の知見共有や、デザイナーとしてのキャリアアップなどは二の次になりがち、というのが難しいとこ

インフラって初学者にとってかなりブラックボックスですよね。 インフラ構成なんて会社の業態やサービス形態によって様々なので、初心者にとってどれが重要なのかわかりにくい（そもそもあんまり公開されてないし）。また、調べてみても各サービスの個別的な情報ばかりで、なかなか社内インフラの設計思想のような体系的な情報はでてきません。なにより、何から理解すればいいのかわからないので地道に勉強するのがめんどくさい！ そこで、先日Microsoft社で行われたハックフェストに参加し、マンツーマンでインフラ構成について教えていただきました！ ハックフェストで教わったことを踏まえ、Aidemyのインフラ構成を例に、重視しているポイントや、用いているサービス・ツールについて、インフラに触れた経験のない人でもわかるように解説していきたいと思います。 Microsoftオフィスでのハックフェストの様子 Aidemyのイ

キーエンスのWebマーケティングは何が凄いのかキーエンスはなぜWebが強いと言えるのでしょうか？ 先に結論をまとめると 自社メディアに掲載されるホワイトペーパーの質と量ホワイトペーパーの生産体制巨大な会員数を誇るメルマガの規模メルマガのコンテンツの質が圧倒的に高いWeb経由のリードをクロージングする営業力このあたりが、とにかくすごいです。ひとつずつ解説します。 コンスタントに生産される良質なホワイトペーパーキーエンスはオンラインの集客チャネルの7割が自社メディアです。 また流入キーワードを外部分析ツールでみると、中立情報をまとめた特化型メディアでテールワードを多く集客しているのがわかります。 例 マシニングセンタ　2位 https://www.keyence.co.jp/ss/imagemeasure/processing/cutting/machiningcenter/ 多くのコンテンツ

時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか？」から、「まずはテストしよう！」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック（人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など）、競合する製品の使用度、

どうもwebサービスが好きすぎるせせりです:) 前回僕流のサービスを作るまでの流れを書いて 【前編】「怖くないキラキラしてないInstagram」を目指して写真投稿SNS「Culon」を作ってみるまでの流れとユーザー獲得戦略について - 考えすぎてしまう人のブログ この記事では「どうやってユーザーを集めるの？」について説明しようと思ったのですが……書くことが多すぎる あれもこれも説明したいとやっていたらあまりに長くなり、それも迷惑だと思うので説明する内容は1つに絞りました これだけでも6000文字で短いとは言えませんがこれ以上短くできなかったので許してください もしもっと細かく興味がある人は会ったときにでも直接聞いてください:) 突然ですが「サイトに人を集める」って具体的に何をすればいいか分かりますか？ 広告 営業メール 宣伝 プレスリリース パッと思いついたのはこういう「どうやって人を連

The Qiita Advent Calendar 2017 is supported by the following companies, organizations, and services.

クソアプリ Advent Calendarの16日目です。 先日個人で作ったSushiCameraというアプリをリリースした。 hiragram.hatenablog.jp 個人で作ったアプリがストアリリースまで行ったのは初めてだったので、やる前の気持ちや今の気持ちを雑に書く。 クソアプリ作るぞ〜という気持ちがあって作ったわけではなくて、「カメラ」「画像加工」あたりの技術に触りたかったのでそのために雑に作ったという感じで、大衆にウケようとか収益化しようみたいなことは一切考えてなかった。 もともと今まで関わってた(or関わってる)アプリがステルスリリースだったりファーストリリース前だったりして「私の作品はこれです」といえるものが無かったのもあって、せっかく作るなら他者から見える形で、1つのプロダクトとして最低限の体だけは整えようと思っていた。テーマにした「カメラ」「画像加工」以外の例えばUI

新しい技術が出てきたとき、大多数の若い人よりも圧倒的にスピーディーに使いこなすおっさんは珍しくない。 新技術を習得する能力は、年齢よりも、「スキルを獲得するために必要なスキル」、すなわち「メタスキル」に大きく依存するからだ。 たとえば、ある開発ツールを導入すべきかどうか若い人に相談されたので、「まず、ドキュメントを読もう」と言ったら、「ドキュメントを読んでもよくわからなくて。。」と言う。ググったらすぐに公式サイトの至れり尽くせりのドキュメントが出てきたので、「これ読めばいいじゃん」と言ったら、こんなに大量の英語のドキュメントを読むのは無理だと言う。 あるいは、AIを導入するという話になったとき、「AIがよく分からないので教えて欲しい」と言ってきた若い人に、良質の入門書を勧めたら、数式が分からないので読めないのだという。数式の読み方を教えてみたら、数式以前に、そこで使われている数学概念自体を

どうもせせりです:) 「どうやって人を集めるの？」「実際に出来上がる流れを教えてほしい」「モチベーションの維持は？」というコメントを沢山貰ったのですが、作るサービスの種類や性質によってケースバイケースなので実際に一つサービスを作りそれを使って説明しようと思い立ちました まず、僕がサービスを作る時にどういった流れで作り上げるのか6項目で説明しながら細かいところを解説し 次の記事で実際にどういうところに気をつけているのか書きます 1.サービスのアイデアを固めて「一言でイメージを説明する」 突然ですがみなさんInstagram好きですか？僕は好きです！ただ…… Instagramの仕組みは面白い でも自撮りとかアップするのには抵抗があってご飯写真をひたすらアップするだけ or 見るだけ キラキラしてないものを投稿しづらい ゲームのスコアとか上手く行った動画とかサブカル系のものもアップしたい ネッ

はじめに こんにちは！ 新規事業開発室の山口 (@yamarkz)です。 今年もゴールデンウィークに入りましたね！ 5/1 5/2を休日にできれば今年は9連休になります。社会人の方からすると、まとまった休日を取ることができる貴重な時間です。旅行に行ったり、趣味に時間を使ったりと過ごし方は様々かと思います。 そんな1年の中でも貴重なまとまった休日が作れるGWに、何か新しいことを学びたい！という方向けにブロックチェーン技術の学び方を紹介していきたいと思います。 自身がこれまでブロックチェーン技術に関わってきた中で学んできた内容を惜しみなく紹介します！！ はじめに ブロックチェーン技術の勉強方法の流れ 理論を理解するためのインプット材料 書籍 ブログやネット記事 スライド Youtube 動画 サロン 学校に通う Twitter コミュニティへの参加 実践し、理解を深める 人に説明する ブログを

TL; DR JavaScriptでブラウザゲームを作りました。 UFOを操作して動物を誘拐するゲームです。 TwitterのOGPを設定すると、ツイートに埋め込むことができます。 『Alien Abduction』 こちらからプレイできます。 https://alien.laineus.com/ 画面をタップするだけのミニゲーム的なやつです。 ツイートに埋め込む なんとツイートに埋め込むことができました！ UFOを操作して動物を誘拐するゲームを作りました！ PCだとタイムライン上で直接プレイできます↓ Alien Abduction https://t.co/7qAtPXTnGj #phina_js — らいね (@Laineus) 2018年4月25日 （↑ぜひリツイートお願いします！） TwitterのOGPのカードタイプに、playerというものがあり、オリジナルの音声・動画プレイ