明治大学法学部教授、大学史資料センター所長／図書館長　村上　一博 法学部授業風景（五十二講堂にて）、明治大学法学部卒業記念 アルバム（昭和16年12月）、明治大学史資料センター所蔵資料 第4週、寅子たち5人は女子部を卒業して、昭和10年4月、いよいよ法学部に入学しました（女子部入学時は60名、卒業時には5名にまで減少したものの、全員が法学部に進学したという設定です）。当時、女子部も法学部も在学期間は3年でした。高等試験司法科を女性が受験できるようになるのが昭和11年度の試験からですから、寅子たちの学年は2年生から受験できることになります。ドラマと同じように、実際の法学部の講義でも、女子学生たちは一団となって講義を受けていました。もっとも、戦時体制下ですから、男子学生との交流はほとんどなかったようで、ドラマの合同ハイキングはもちろん創作です。 梅子の夫である大庭弁護士が、民事訴訟法の講義のな

数年前転職してきた（具体的な年数は記載しない。「a few years」の数年前）上司が飛んだ。もちろん形式上は通常の手続きでの自主退職だけど、引き継ぎなども特になくクロージングもなく「いなくなった」。 私もサラリーマン人生長いから、今まで「鳴り物入り」の同僚や上司が来て、淡々と去っていくのを見てきた。中でも今回の「飛び」は印象深かったから、個人や場所を特定されない話として残しておこうと思った。 上司は本とその中に書いてある理論が好きだった。 推薦図書を全員にメールで送ってきた。結局ほとんど誰も読まなかったらしいけど、私は「上司の推薦図書＝実質義務」だと思っているから、アマゾンの中古本と図書館で借りることで一冊（アマゾンでも高かった）除いて全部読んだら「本が好きらしいので」と5冊持ってきて結局「義務」が私だけ5冊増えた。想像つくとは思うけど結局「読まなかった人へのペナルティ」も「読んだ人へ

福岡・・・無駄に距離があるのでよくわからんまま東京大阪より弱いという漠然としたイメージで軽視（タモリ） 東京・・・当然のごとく軽視するのに加えて東京以外は観光地としてのメリットしか目に入らないので観光弱い扱いしてさらに軽視 大阪・・・十分張り合っているというか負けてる要素も多いが東京しか眼中にないため常に格下という意識 静岡・・・絶対に勝てないが東京と名古屋の中間地点のため東京がバカデカすぎて強さの遠近法がおかしくなり名古屋くらいなら勝てそうと思ってしまう

明治大学法学部教授、大学史資料センター所長／図書館長　村上　一博 図書貸出票・閲覧票、明治大学図書館所蔵資料 第3週は、プールで泳いでいた寅子が、濡れた髪のままで、慌てて教室に駆け込むシーンからスタートしましたね。三淵さんが、御茶ノ水のYWCAでときどき泳いでいたことは、級友たちが証言しています。ちなみに、YWCAの屋内プールは、今もありますよ。 ドラマでは、退学者が続出して明律大学女子部が閉校されそうになり、新入生確保のため、法廷劇をすることになりました。前にも少しお話ししたように、昭和4年に明治大学女子部がスタートしたときは、法科の入学生は93名でしたが、三淵さんが入学した昭和7年は52名と次第に少なくなっていきました。退学者も多く、卒業するころには約半数に減ってしまうという状態でしたから、閉校されそうになったのも頷けます。翌昭和8年に弁護士法が改正されると（施行は3年後の昭和11年）

弁護士となってから三〇年以上を経過し、そのほとんどの期間を大学、大学院での教員生活も兼ねてきていて、講義の際に余裕があるときには、学生、院生相手に事件の話も交えることがある。その際には枕詞に、「弁護士も一年に一件程度は、こういう話のネタになるような事件に巡り遇うものなのだけど・・・。」と言いながら、時期、場所、内容で特定されないように注意しながら実際にあった話をする。 もちろん、些細なことから事件に隠された真実にたどり着いた自慢話もあるが、一般には自慢話よりは失敗談に人は興味を持つといわれていることから、ここではあえて私の経験の中の失敗談を述べさせていただきたい。 ある家で火災が起きて、そこに居住していた夫婦が建物中で折り重なるように倒れていて死亡が確認されたという事件があった。警察、消防による実況見分もなされ、家屋は全て内側から施錠されていて第三者が立ち入った形跡はなく、台所のゴミ箱付近

Frontend Conference Okinawa 2023, 2023/11/18 Ivanova Marina, 株式会社ゆめみ

みなさんは隙間時間に何をしていますか？　私はアプリで英語を勉強することで「英語を勉強している時間が一番幸せ」と思えるほど英語が大好きになりました。私が愛用している、隙間時間に最適な英語学習アプリを4つ紹介します。（高校生記者・さぼてん＝2年） 英語の記事で読解力を鍛える「News in Levels」 「News in Levels」は、自分のレベルに合った英語の記事を読んだり、聞いたりできるアプリです。 記事は3段階のレベルに分かれています。一つの記事がそれほど長くないため、短時間で英文読解、リスニングができます。記事によっては問題が3問ほどついているので、内容が理解できたかどうか確かめることもできます。毎日少しずつ取り組むことで、試験の直前に焦って長文、リスニングの対策をする必要がなくなります。 動画でリスニング力UP「VoiceTube」 「VoiceTube」は、英語のYouTub

The Pragmatic Engineer Newsletterの著者であるGergely Orosz氏は最近、Measuring Developer Productivityという記事を発表した。DXのCEOであり、DevExフレームワークの共同開発者であるAbi Noda氏との共著である。この記事では、Noda氏が有名ハイテク企業の幅広い分野で使用されているエンジニアリング・メトリクスを調査した結果を分析している。Noda氏は、DORA やSPACEメトリクスを全面的に採用するのではなく、使用されている指標には多くのコンテキスト固有の定性的・定量的メトリクスが含まれていることを発見した。Noda氏とOrosz氏は、イネーブルメントチームが求める成果から逆算して、そのようなメトリクスを定義するためのガイダンスを提供した。 Noda氏は、「17の有名ハイテク企業で開発者の生産性測定を担当

番組表をチェックしているととある番組の概要文にそこはかとない違和感があった。 11月19日に放送された「ニッポンおもひで探訪 〜北信濃 神々が集う里で〜」と題されたドキュメンタリーの内容だ。 実りの秋。北信濃の集落を俳優・宍戸開が旅する。郷土料理に舌鼓。伝統の獅子舞にかける人々の思いにふれる。おそらく、この番組は伝統的な紀行ドキュメンタリー。 豪雪地帯として有名な長野県飯山市、厳しい冬を前に実りの秋がやってきます。宍戸開さんが訪れたのは山間にある小さな集落。山暮らしの知恵が詰まったごちそうでおもてなし。ある天ぷらに宍戸さんも驚がく。神々が集うというこの場所で行われる秋祭りにも参加します。伝統の獅子舞にこめられた熱き思い。変わりゆく時の中にあっても、ふるさとを愛する人たちの生き様に耳を傾けます。どうか旅の最後までおつきあいください。 「この番組は伝統的な紀行ドキュメンタリー」の前に添えられた

Most so-called “strategies” are vague, wishful thinking, written once and never seen again. Don’t do that. These are the characteristics of great strategy. Strategy is: How we will win. You can debate the form a strategy should take, whether a four-sentence “master plan” or a few dozen bullets or a six-pager or an eighty-pager or a template like Salesforce’s V2MOM or a Notion template you found on

はじめに こんにちは。検索基盤部の岩崎です。検索基盤部ではZOZOTOWNの検索機能の改善に日々取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索のプロジェクトでは、機械学習モデルを活用した検索結果の並び順の改善に取り組んでおり、全ての施策はA/Bテストで検証しています。なお、最近の並び順精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com 本記事におけるA/Bテストとは、特定期間中ランダムに振り分けたユーザーに対してそれぞれ別の施策を提示し、その成果の差を検定するテストのことを指します。A/Bテストは施策の効果を検証するための優れた手段として広く知られており、おすすめ順検索改善のリリース判断には欠かせない存在となっています。ZOZOではA/Bテスト基盤の整備を進めており、おすすめ順検索以外にもさまざまな施策でA/Bテスト基盤を用いた運用がされていま

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 高次元ベクトルデータの近傍検索エンジンNGT（OSS）の研究開発を行っているYahoo! JAPAN研究所の岩崎です。NGTを利用した類似画像検索や物体認識にも関わっています。グラフ構造型の性能ボトルネックを改善できる手法として、2021年1月にNGTのインデックスとして追加したQG（Quantized graph）を解説します。 他にも10億ものベクトルを検索できるQBG（Quantized blob graph）を2022年8月にリリースしているのですが、これは別の機会に解説します。 グラフ構造型インデックスの限界？ ベクトル近傍検索には主にツリーやグラフ構造の手法と量子化による手法があります。NGTはグラフ構造型インデックス

※: 両側 p<0.10 （本A/Bテストにおける有意水準） この場合まず疑うべきはA/Bテストシステムのどこかにバグがあることです。なんらかの理由で購入頻度の高いユーザがZ群にばかり割り当てられたり、統計処理にミスがありp値が実際よりも低く出てしまったりということがあれば、まったく差がない群の間で見かけ上CVRに有意差が出てもおかしくありません。 しかしながらいくら調査してもシステム上の問題は見当たりませんでした。 『多重性の問題』の可能性があるも、それだけとも言い切れない 本A/Bテストにシステム的問題が見当たらない一方、統計手法的には1点問題がありました。それは検定多重性の問題です。検定多重性とは、3群以上の比較を行う際、本当は有意差が無いはずなのに有意差ありとなってしまう確率が2群の時よりも上がってしまう現象です。 このA/Bテストシステムは2群間での比較を前提にt検定で実装されて

最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから

クエリのスペルが間違っていると、ユーザーの意図通りの検索結果を返すことが難しくなってしまいます。 そのため、Yahoo!検索には、スペルの間違いを検出して自動的に訂正することにより、ユーザーが間違ったスペルで検索したとしても適切な検索結果を返すことができる仕組みが用意されています。このようにより良い検索体験を作るためにスペラーは開発されています。 どうやってスペラーを学習しているの？ スペル訂正は古くから研究が行われているタスクで、性能の良い機械学習モデルがいくつも提案されています。そのため、学習データ（スペル間違いのクエリとその訂正結果の集合）さえ用意してしまえば、あとは既存の機械学習モデルを適用するだけでスペラーを作成することが可能です。 なお、スペル訂正の手法に関する体系的な解説に興味のある方は、例えば自然言語処理の著名な教科書「Speech and Languege Process

繁殖期に形成されるルッカリー（集団営巣地）で、日常的に繰り返されるアデリーペンギンの大ゲンカ。鋭いくちばしでつついたり、かみついたりと、情け容赦ないバトルの結果、とんでもない“顔”になった個体に出会った。 そのペンギンには、なぜか「眉毛」があった。見た瞬間、思い出したのは、かつて連立政権で首相を務めていた、あの方。 ペンギンとは思えない風ぼうに、思わず声を出して笑ってしまった。 とにかく、とぼけた表情にしか見えない。目が合うと失礼だが吹き出してしまう。 居合わせた生物学者の観測隊員も「ん…？」。 居合わせた隊員からは「新種じゃないの？」などと、ちょっと無責任な声も出た。 しばらくして出た専門家の結論は意外なものだった。 「ケンカによってできたハゲ」。 つまり、目の上を攻撃されて毛が抜けてしまったのでは、というのだ。 確かに、彼らのケンカを見ていると、相手ののどから上を狙うことが多いような気

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!検索で機械学習エンジニアをしている由川です。 Yahoo!検索では、ユーザーが入力した検索クエリに関連する内容を掲出する関連検索ワードという機能があります（検索結果ページ上部と下部にあります）。従来の方法では、この関連検索ワードを出したくても掲出できないケースがありました。本記事では、高品質な文ベクトルを生成する手法SimCSEを用いて検索クエリと意味が類似する内容を掲出することで、関連検索ワード機能を改善させた事例を紹介します。 ※この記事で取り扱っているデータは、プライバシーポリシー の範囲内で取得したデータを個人が特定できない状態に加工しています。詳しくはYahoo! JAPAN プライバシーセンター

2023-04-29 前回の記事の続き1で、Twitter の検索システムシリーズ第 2 弾です。 Earlybird とは?Twitter の検索システムであり、 Apache Lucene をベースにした、リアルタイム検索システム。 論文はここで、 Blog 記事は The Engineering Behind Twitter’s New Search Experienceは 2011 年に公開されている。 TODO: 論文に書かれず、Blog 記事にのみ書かれている内容もあったので読んで追記しておく Web 検索はある程度成熟してきた分野だが、SNS のリアルタイム検索はまだ 2011 年当時いまだ未成熟で未開拓な分野Twitter で新たに開発したのが、 Earlybird と呼ばれるリアルタイム検索に特化した検索エンジンLucene の NRT 機能が導入され始めたのが、2011