広告技術部のUTです。 最近はカービィディスカバリーをゆっくりやってます 概要 過去の失敗 どうやったか 仕組み 結果 まとめ 概要 昨今ではデータドリブンな意思決定を重視する企業がどんどん増えており、データを活用することにより事業成長へのインパクトを出そうとしています。 データを事業へと活用するためには、蓄積されるデータを分析するために保管しておく必要があります。 弊社も創業時からデータを蓄積し事業に活用することに力を入れてきた企業の一つであり、日々大量のログが収集されています。 またAWSアカウントを複数運用していますが、一番データ量の多い広告アカウントのS3にはペタバイトレベルのデータが保管されています。 普段何気なく使っているデータレイクとしてのS3ですが、少量であれば無視できるくらい小さいので、コストを気にせず使っておられる方も多いのではないでしょうか？ そのようなS3でも巨大な
こんにちは！スタンディングデスクを導入して快適な開発環境と運動不足の両方を解消できるようになったのではと感じている、広告技術部のUT@mocyutoです。 今回は半年ほどEKSを運用して秒間3万リクエストのトラフィックをさばくほどになりました。 秒間3万は広告システムだと割とあるとは思いますが、kubernetesでも運用できているので紹介しようと思います。 対象のEKSで構築したサービスは広告の配信サーバです。 広告配信サーバの要件として、まず50ms以内にレスポンスを返さなければいけません。 構築したk8sのレスポンスタイムの99パーセンタイルは10msほどで返せています。 以下は必要最小限のクラスタの構成図です。 全体像 API 弊社のサーバサイドはほぼGoで作られているので、例に漏れずGoで作られています。 pod構成はAPI、fluentd、envoyの サイドカーパターン です
はじめに AWSのネットワーク構成 GCPのネットワーク構成 AWS と GCP 間での通信 VPN設定手順 TGWを用いたルーティングの設定 (AWS) Shared VPC の設定 (GCP) Terraform まとめ はじめに こんにちは。DR & MLOps Group というところで働いている阿部といいます。Data Reliability & Machine Learning Operations の略で、データ基盤やML基盤を作って運用するグループです。 私はもともとは記事配信ロジックやデータ分析をやっているグループにいましたが、今年移ってきました。 こちらが紹介記事です: DREの使命とは？「数が神より正しい」と言うための正確性を求められる技術力 – Gunosiru 弊社のシステムは基本的にはAWSで動いていますが、とあるプロジェクトでGCPを使うことになりました。 そ
グノシーの完全子会社「ディグウェル」が制作した虚偽広告。シミが消える効果をうたった医薬部外品の広告で、これを作った元アルバイトライターによると、「ビフォーアフター」の画像は韓国のサイトから無断で借用し、つけられているコメントも架空だという スマートフォン向けニュースアプリ大手「Gunosy（グノシー）」（東京都港区）の完全子会社「digwell（ディグウェル）」が虚偽広告を制作、配信していた問題が毎日新聞と調査報道グループ「フロントラインプレス」の取材で3月に明らかになり、東京都薬務課はその後、医薬品医療機器法（薬機法）違反があったとしてグノシーに再発防止を求める行政指導を行った。この問題をどう受け止めたらいいのか。広告の問題に詳しい福井誠・武庫川女子大教授（経営学）と水野由多加・関西大教授（広告論）に聞いた。【統合デジタル取材センター/フロントラインプレス】 「複雑なネットワークに虚偽の
その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosy Tech Lab リサーチインターンの北田 (@shunk031)です。 深層学習の論文を読んでいるときに著者実装が公開されている旨を見ると嬉しい気持ちになりますよね。 いざ公開レポジトリに飛んだ瞬間その嬉しさは無となることが多いですが、くじけずにやっていきたいです。 著者実装のrequirements.txtをベースにpythonモジュールをインストールするとよく見るやつ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2020 6日目の記事です。昨日は @625 さんの goで作るfirehoseのデータ変換lambda でした。 tech.gunosy.io その実験、再現できますか？ リサーチインターンでは主にGunosyのデータを使った研究をしています。 特に私は深層学習による広告クリエイティブの評価や運用支援に焦点を当てて取り組んでいます*1。 深層
概要 こんにちは。 ホグワーツレガシーで魔法を使わず白菜ばかり使っている、広告技術部のUTです。 今回はチームが有機的に動くために実施している取り組みを紹介したいと思います。 概要 有機的とは なにをやっているか やることの明確化と振り返り スクラム それぞれが責任を持つ 他チームとのコミュニケーション まとめ 有機的とは 「機械的組織」とは、職務権限が明確で、上層部に情報が集中し、トップの命令と指示によって統制される中央集権型組織だ。 それに対して「有機的組織」とは、職務権限が柔軟で、情報は組織内のあらゆる場所に分散し、水平的なネットワーク型の伝達構造をもつ分散型組織を指す。 by Salesforce https://www.salesforce.com/jp/blog/2012/12/vol5-be-social-empowerment.html 労働力の物量で戦うのではなく、片手で
みなさんこんにちは、初めてのnoteです。関といいます。 最近は毎日にじさんじ甲子園に夢中です。今日のBリーグはすごかったですね、最後の満塁ができた場面はパワプロのシナリオモードな展開でした。 このエントリについてと留意事項このエントリは株式会社Gunosyの共同創業者である関喜史が、創業したGunosyを退職するというニュースバリューを使って求職の宣伝をすることを目的としています。 退職の背景とかは以下の記事を読んでください。 本当はこの記事がでてすぐ出すつもりだったのにのびのびになってニュースバリューがなくなってしまいました悲しいです。 上記の記事に書いたように、次が決まっていないというのは急に揉めて辞めたとかではないです。 やりたいことがオープンポジションで存在しないので、こういう記事を使ってどういうことをやりたいかを宣伝させていただき、一緒にチャレンジできる会社を探していきたいと思
スタートアップをはじめとした新産業領域を担当。IT系メディア「CNET Japan」（朝日インタラクティブ）の編集記者、米国スタートアップメディア「TechCrunch」の日本版である「TechCrunch Japan」（Boundless）の副編集長などを経て、2019年にダイヤモンド社に入社。ダイヤモンド編集部 副編集長、DIAMOND SIGNAL編集部 編集長を務める。2024年1月より現職。 From DIAMOND SIGNAL スタートアップやDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める大企業など、テクノロジーを武器に新たな産業を生み出さんとする「挑戦者」。彼ら・彼女にフォーカスして情報を届ける媒体「DIAMOND SIGNAL」から、オススメの記事を転載します。※DIAMOND SIGNALは2024年1月をもって、ダイヤモンド・オンラインと統合いたしました。すべての記
リサーチインターンの成果がトップカンファレンスであるKDD2019に論文として採択されるまで - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。今回は可愛い我が子（研究のことです）について書きます。 この度、私と研究開発チームの関さんで取り組んでいた研究がデータマイニングに関する国際会議KDD2019のApplied Data Science Trackにて採択されました。 gunosy.co.jp 発表した論文は "Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creatives"というタイトルで、テキストにフォーカスした広告クリエイティブ作成支援のためのコンバージョン予測がメインの研究です。 arxiv.org 今回はこうした研究がスタートしたきっかけや、インターン中にどのように研究を
はじめに Baikal について Baikal を支える技術と工夫 AWS アカウント Terraform ワークフロー基盤 Athena Lake Formation アーキテクチャ Extract & Load データ生成元 AWS アカウントにある RDS からデータ抽出 データ生成元 AWS アカウントにある DynamoDB からデータ抽出 社外の API からデータ抽出 Transform workspace に配置されたデータの変換 データ生成元 AWS アカウント内の生ログ変換 ウェアハウス内での加工 Share 今後の課題 開発の一部を他チームへの委譲 データ異常検知 BI ツールの導入 はじめに DRE チームの hyamamoto です。 新卒の方々が入社されて 4 ヶ月ということで、時の流れの速さを感じています*1。なお、現在、新卒の方々でリレー方式でブログを書いて
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 前回は、しゅんけー君の「その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築」でした data.gunosy.io はじめに 前提条件 目指すクラスター像 使用するサービス・ツール類 K8Sを使う上での心構え 環境設計編 環境設計 リポジトリ クラスター構築・前編（EKSクラスター） クラスター構築・中編（ASG） ASG or Fargate ASG spotインスタンス はじめに Gunosyの大関と申します。いくつかのEKSクラスターとクラスター上で稼働するサービスの開発運用を、基盤レイヤーを中心に担当しています。 昨年のadvent calendarでは、こんな記事を書いていました。 tech.gunosy.io さて、今年一年で社内の様々なサー
こんにちは、去年の4月に新卒としてGunosyに入社し、データ分析部に配属された山田です。 先日、LabBase様からインタビューを受けてこんな記事が公開されたりしました。 labbase.jp また、先週は今年の新卒の片木くんがデータ分析部で何をやっているのかを書いてくれました。 data.gunosy.io 今年は新卒エンジニアの数が多かったので研修がかなり充実しているのですが、去年は新卒エンジニアが僕一人だったのでそのあたりの内容は実際に仕事をしながら学んでいくことになりました。 そこでこの記事では、データ分析部に配属されて一年仕事した上で学んだことを軽く紹介したいと思います。 数値を疑うこと 実行速度は思ったよりもシビアだった 大規模データの扱い おわりに 数値を疑うこと Gunosyの方針を示す「Gunosy Way」の一つに「数字が神より正しい*1」という言葉があり、実際に社内
AWS Neptuneを使ってニュースパスのコメント機能をGraphDBで実装・運用する方法 - Gunosy Tech Blog
こんにちは。ニュースパスのサーバーサイドエンジニアをしているmanoです。 昨年末から、ニュースパスで記事にコメントができるようになりました。 そのコメントデータを、AWS Neptuneを使ってグラフ構造で保持しています。 今回は、その実装・運用について書きたいと思います。 AWS Neptuneって？ AWS Neptuneは、GraphDBが扱えるAWSのフルマネージドサービスです(詳しくはこちら)。 マスター・レプリカ構成のクラスターを作ることができ、レプリカは最大で15まで並べることができます。 GraphDBとのやりとりについて、Neptuneは「グラフトラバーサル言語」であるGremlinとSPARQLをサポートしているので、このいずれかで実装することになります。私はどちらも「なんじゃそりゃ」というところからのスタートだったので、直感的に書き方がしっくりきたGremlinを使
はじめに Gunosy Tech Lab - Media ML のsuchidaです。 最近はPythonの型アノテーションがないとあたふたする人生です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021の3日目の記事です。 前回の記事はid:skozawa さんの施策の優先順位付けのために分析Dayを実施しましたでした。 さて皆さん、Pythonを利用する際に静的解析ツールを利用していますか？これは、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするために非常に重要なツールです。 本記事では、Pythonコードフォーマッターなどの静的解析ツールとその設定ファイルの管理方法について簡単に紹介します。 静的解析ツールの導入 チーム内では主に、アルゴリズムの開発・運用にPythonを利用しています。 また、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするためにコードフォーマッターな
はじめに こんにちはGunosy Tech Labの森本です。現在MLOps基盤を再整備しています。そこで調査した海外Tech企業の事例やMLOpsのフレームワークを紹介します。 Gunosy Tech LabのMedia MLチームではニュースアプリ（グノシー、ニュースパス、ルクラ）やクーポンアプリ（オトクル）の推薦アルゴリズムの改善を中心に機械学習を活用してアプリのサービス改善を日々行っています。過去にはチームが独立しており開発者も少数であったことから各チームがJupyter Notebook等でオフライン実験を行い、良い結果のものは本番環境に適用するためプロダクションコードを書き、レビューを行い、本番環境でA/Bテストするという流れでした。最近は開発者の人数も増え横断的にアプリのサービスを改善しているので、より効率的なMLOps基盤が求められています。 はじめに MLOpsとは 実現
プレスリリース Gunosyの研究論文が推薦システムに関する国際会議「RecSys 2019」にて採択 株式会社Gunosy（本社：東京都港区、代表取締役CEO：竹谷祐哉、以下、Gunosy）は、Gunosy内の「Gunosy Tech Lab（読み：グノシー テック ラボ、以下、同ラボ）」にて、「推薦システムのためのマルチリービング手法の提案」（原題：Greedy Optimized Multileaving for Personalization）の研究結果を発表した論文が、推薦システムに関する国際会議 The ACM Conference Series on Recommender Systems (RecSys 2019)にShort Paperとして採択されたことをお知らせいたします。 RecSysは、推薦システムにおいて最も権威ある国際会議と言われております。第13回目となる2
【速報】「グノシー」執行役員を逮捕 元勤務先で水増し請求 3100万円“背任”容疑「今は否認します」 警視庁｜FNNプライムオンライン
情報アプリ運営会社「Gunosy」の執行役員が、以前不動産会社で役員をしていた際に、水増し請求で会社に損害を与えた疑いで逮捕された。 「Gunosy」の執行役員･山本裕太容疑者(40)は、「ケイアイスター不動産」の執行役員をしていた2018年からの1年あまりの間、業務委託先のIT関連会社に、水増し請求を繰り返させ、会社に、およそ3100万円の損害を与えた、背任の疑いが持たれている。 警視庁によると、山本容疑者は、委託先のIT関連会社に、正規の費用に30パーセント上乗せした額を請求させていた。水増した分は、自分の口座に振り込まるなどして、キックバックさせていたという。水増し請求は、合わせて21回･1億4000万円あまりにのぼり、このうちおよそ3100万円が水増し分だった。 2020年3月、ケイアイスター不動産の中で、「業務委託費が高額だ」との指摘があり、社内調査を行ったところ、水増しが発覚し
はじめに 他ドメインと比較したニュース記事推薦の特徴 1. ライフサイクルの短さがもたらすコールドスタート問題 2. 深い言語理解の必要性 3. 明示的なフィードバックの利用の難しさ トピック別ニュース記事推薦手法 記事の人気度合い（popularity）の考慮 概要 既存研究 固有表現（Named Entity）の明示的な考慮 概要 知識グラフと知識グラフ埋め込み 既存研究 リッチな言語表現の利用 概要 既存研究 明示的なユーザーフィードバック・post click指標の利用 概要 既存研究 ユーザーの興味をより正確に捉えるアーキテクチャ 概要 既存研究 今後のチャレンジ おわりに はじめに こんにちは、Gunosy Tech Lab (GTL) Media ML チームの大竹です。Gunosyでは「情報を世界中の人に最適に届ける」というミッションのもと、グノシー・ニュースパス・LUCR
ワークフロー基盤としてのEKSクラスター運用のポイントとEKS on Fargate検証 - Gunosy Tech Blog
本記事は、Gunosy Advent Calendar 2019 17日目の記事です。 昨日の記事は、中村さんによる Pythonしか知らない新卒がGunosyに入るとこうなる - Gunosy Tech Blog でした。 はじめに ワークフロー基盤について システム概要 その日はいきなり訪れた 原因究明 対策 反省点 まとめ EKS on Fargateについて 検証のポイント 検証内容 まとめ 最後に はじめに はじめましてこんにちは、Gunosy Tech Lab1 Data Reliability & MLOps Group2の大関（@mageyuki）と申します。 弊チームでは、 Gunosyにおける統合データ基盤 集約したデータを活用した機械学習基盤 Gunosyの社是である「数字は神よりも正しい」を根底から支える、重要な2つの基盤の開発運用を行っています。 私は主にAWS上
研究開発チームインターンの北田 (shunk031) です。アメリカのアラスカにて行われたKDD2019に参加・発表してきました。 www.kdd.org KDD2019 のチュートリアルやワークショップ、キーノートの中でFairness (公平性) および Explainability (説明性) にフォーカスした以下のものを聴講したので概要をまとめたいと思います。 チュートリアル Fairness-Aware Machine Learning: Practical Challenges and Lessons Learned Explainable AI in Industry ワークショップ Explainable AI/ML (XAI) for Accountability, Fairness, and Transparency キーノート Do Simpler Models Ex
スマートフォン向けニュースアプリ大手で東証1部上場の「Gunosy（グノシー）」（東京都港区）の完全子会社「digwell（ディグウェル）」が、化粧品やダイエット食品、育毛剤などについて、架空の「口コミ」や関係のない写真を使うなどした虚偽の広告を制作、配信していたことが毎日新聞と調査報道グループ「フロントラインプレス」の調べで明らかになった。2018年4月から約4カ月、グノシーの契約アルバイトライターとしてディグウェルで虚偽広告を制作したという30代の男性がインタビューに応じ、その手法や、上司に「まずいのでは」と伝えても聞き入れられなかったり「人をだましている」との良心の呵責（かしゃく）に苦しんだりしたことを明かした。【聞き手・大村健一/統合デジタル取材センター、フロントラインプレス】＝記事下にインタビュー動画 ――ライターになったきっかけは。 ◆求人サイトで見つけました。商品のレビュー（
はじめに こんにちは、Gunosy Tech LabのBIチームに所属しているクボタです。 Gunosyではアプリ内のロジックやUI等の変更において数値ベースでの意思決定を行なっています。 例えば新たなキャンペーンでのCVR増加やUI変更によるA/Bテストでのクリック数増加の効果検証などで統計的に裏打された手法を用いることで正しく意思決定を行うことを目指しています。 data.gunosy.io 本記事ではそのような状況で必要となるサンプルサイズの設計や統計的仮説検定のお話をさせていただきます。 はじめに 検定手法の選択 統計的仮説検定の手順 比較する指標の選定 帰無仮説 と対立仮説 の決定 検定統計量の選定 有意水準の決定 検出力の決定 効果量の決定 サンプルサイズの計算 ノンパラメトリック検定 多重比較 おわりに 参考文献 検定手法の選択 数値による意思決定を行う際に検定はよく利用され
グノシーのブロックチェーン関連企業LayerXをMBOした、グノシー創業者の福島良典氏。 撮影：小林優多郎 ニュースキュレーションアプリなどを手がけるグノシーは7月12日、ブロックチェーン子会社のLayerXを、グノシー創業者の福島良典氏にマネジメント・バイアウト（経営陣による買収、MBO）で事業譲渡すると発表した。福島氏はグノシーの取締役から退任し、特別技術顧問に改めて就任するという。 LayerXは2018年8月、ブロックチェーン関連事業の研究・開発を目的に子会社として設立。金融系ベンチャーのAnyPay社と双方50％ずつ出資したジョイントベンチャーだ。 なお、AnyPayによると本日時点の出資比率については｢回答を差し控える｣（担当者）とコメントしている。 今回のMBOは、LayerXの代表取締役社長である福島氏からの申し出を受けたもの。｢ブロックチェーン領域の市場環境は（中略）厳し
![[更新]グノシー創業者福島氏、ブロックチェーン子会社をMBO。グノシー取締役を退任へ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a6fcbb62cbaa8400a71b1ccdbac48f1a954326c1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmedia.loom-app.com%2Fbi%2Fdist%2Fimages%2F2019%2F07%2F12%2Ffukushima.jpg%3Fw%3D1280%26h%3D630%26f%3Djpg)
グノシーでGPT-3を活用した「動画AI要約記事」開発 2月24日よりβ版を提供決定 ユーザーと価値ある動画コンテンツとのマッチング機会を最適化｜株式会社Gunosy
プレスリリース グノシーでGPT-3を活用した「動画AI要約記事」開発 2月24日よりβ版を提供決定 ユーザーと価値ある動画コンテンツとのマッチング機会を最適化 株式会社Gunosy（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：竹谷祐哉、以下 Gunosy）は、情報キュレーションアプリ「グノシー」にて、動画コンテンツの要約文を自動生成し記事化する、「動画AI要約記事」の開発を行い、2023年2月24日（金）よりβ版（テスト版）の提供を決定したことをお知らせいたします。 本機能は、グノシーのアプリケーションをインストール後、タブ検索にて「注目動画AI要約（β版）」を選択頂くと、どなたでもご覧頂くことが可能となる予定です。この機会にぜひお試しください。 ■動画AI要約記事概要 動画コンテンツを数行程度の文章に自動要約し記事化いたします。要約文章から元動画を見たい場合は、記事内のリンクから動画へ遷移し閲
お気に入りのシール こんにちは、テツです!! 5月25, 26日に開催されたGunosyデータ分析ハッカソンに参加してきました。 manaboo.me それではレポートです!!! ハッカソン内容 記事のデータからその記事のメディアを推定するといったタスクでした。 Kaggleと同じようにtrainとtestが分けられていて、testの予測結果をsubmitしてスコアがわかる方式で、評価指標はaccuracyでした。 データとしては記事のタイトル、記事の内容( 200文字まで )、投稿時刻が与えられました。 50クラス分類でしたが、そこまで難しくはなくハッカソン終盤では1位のスコアは96.0%ほど出ていました。 計算リソースとしては手元のローカル環境かGoogleのColaboratoryを使う形でした。僕はDeepの方が得意なのでGPUが使用できるColaboratoryを使用しました。
前回に引き続き「WSL2」（Windows Subsystem for Linux 2）に関連する情報をお届けする。5月頭に開催されたBuild 2019では、WSL2に関連するセッションもあったようで、その動画が公開されている（https://mybuild.techcommunity.microsoft.com/sessions）。英語ではあるが、設定で字幕も表示できる（ただし、意味はかなりわかりにくい）。ここでは、セッションなどから見えた情報をまとめておく。 Hyper-Vを利用しているが Homeエディションでも利用可能 Windows 10のHomeエディションではHyper-Vは動作しない。しかし、WSL2はHyper-Vは使うものの専用環境であるため、Homeエディションでも利用可能になるようだ。 ただし、問題もある。通常、Windowsで動作できる仮想マシンハイパーバイザー
増収営業減益のGunosy ベンチャー投資事業を加速
23年5月期の会社計画は、売上高が90億円（前年比で横ばい）、営業利益が2億円（同51.5％減）とした。マクロ環境の不透明さなどを踏まえて、広告宣伝投資を抑え営業利益の確保をまずは優先する方針に転換した。また、主力のメディア事業と並んで力を入れる投資事業では、インドのFintechサービス「slice」で持分変動益9.8億円を計上する予定とし、当期純利益5.4億円（同4.2倍）を見込む。 Gunosyはネット上に存在するさまざな記事配信を行うキュレーションアプリ「Gunosy（グノシー）」を展開している。ニュースチェック中心の「ニュースパス」や女性向けトレンド情報「LUCRA」もある。21年4月からは「auサービスToday」が加わった。広告事業の次の収益源を目指して投資事業に注力中であり、最高投資責任者を新設し事業加速を進める。 関連記事 厚切りジェイソン、ツイート全消し 米国株下落で非
【増枠】ここだから話せるVPoEの現場。U35現役EM/ポストEM限定【kiitokMeetup】 (2019/08/29 19:00〜)
登壇者（確定した方のみ） 追加登壇者は現在お声がけ中となります 加藤 慶一 | 株式会社Gunosy 執行役員技術戦略室室長 兼 VP of Engineering 早稲田大学大学院基幹理工学研究科修了。グリー株式会社、株式会社フリークアウトを経て、2015年Gunosyへ入社。開発者として「ニュースパス」のリリースを担当。 ニュースパス開発部部長、採用推進部部長を経て2019年7月より執行役員技術戦略室室長兼VP of Engineeringを担当。 木村 秀夫 | 株式会社メルペイ 執行役員 VP of Engineering ISPでキャリアをスタート。独立起業、大手キャリアでのエンジニアの経験を経て、2009年 株式会社ディー・エヌ・エー入社。エンジニアとしてモバゲーオープンプラットフォームの立ち上げをリードした後に、同社Japanリージョンゲーム事業本部プラットフォーム本部長執行
Q. ヤフーニュースのリーチはSmartNewsやGunosyの何倍？（シバタナオキ） - 個人 - Yahoo!ニュース
A. ヤフーニュースのリーチは、SmartNewsの約3倍、Gunosyの約5倍（2020年4月、ニールセン調べ） 今日の記事では「ヤフーニュース」を取り上げたいと思います。 なぜヤフーニュースを今さら取り上げるのか？と思った方もいらっしゃるかもしれませんが、私が想像していたよりもヤフーのメディアとその中核であるヤフーニュースが大きく成長し続けていたのことが、良い意味で意外だったからです。 それでは詳しく見ていきましょう。 Zホールディングス株式会社 2019年度 通期および第4四半期 決算説明会（2020年4月30日） https://www.z-holdings.co.jp/wp-content/uploads/2020/01/jp2019q4_presentation-1.pdf初めに驚いたのがこのスライドです。今年4月のヤフーメディアのスマートフォン経由のログインユーザー利用時間が
「今はコロナ特需」既存産業と組んで実現するDXの本質・LayerX福島氏
スタートアップをはじめとした新産業領域を担当。IT系メディア「CNET Japan」（朝日インタラクティブ）の編集記者、米国スタートアップメディア「TechCrunch」の日本版である「TechCrunch Japan」（Boundless）の副編集長などを経て、2019年にダイヤモンド社に入社。ダイヤモンド編集部 副編集長、DIAMOND SIGNAL編集部 編集長を務める。2024年1月より現職。 From DIAMOND SIGNAL スタートアップやDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める大企業など、テクノロジーを武器に新たな産業を生み出さんとする「挑戦者」。彼ら・彼女にフォーカスして情報を届ける媒体「DIAMOND SIGNAL」から、オススメの記事を転載します。※DIAMOND SIGNALは2024年1月をもって、ダイヤモンド・オンラインと統合いたしました。すべての記
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S3のコストを大幅に削減した話 - Gunosy Tech Blog
秒間3万リクエストをkubernetesでさばく - Gunosy Tech Blog
AWSとGCP間でVPNを設定する方法 - Gunosy Tech Blog
グノシー虚偽広告問題 識者「広告主でさえ把握できず」「消費者軽んじすぎ」 | 毎日新聞
チームが有機的に動くための取り組み - Gunosy Tech Blog
創業したGunosyを退職したので職を探しています｜Yoshifumi Seki
フラットな組織も崩壊、「ビジネスの定説」過信で起きた4つの失敗 LayerX・福島良典社長
Gunosy のデータ活用を支える統合データ基盤 Baikal の話 - Gunosy Tech Blog
ゼロから始めるEKS事始め（前編） - Gunosy Tech Blog
データ分析部で一年仕事をしての学び - Gunosyデータ分析ブログ
その設定、pyproject.tomlに全部書けます - Gunosyデータ分析ブログ
MLOps 海外テック企業の事例とフレームワークの紹介 - Gunosyデータ分析ブログ
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最近のニュース記事推薦手法まとめ 〜固有表現の利用から多様性の向上まで〜 - Gunosyデータ分析ブログ
公平性および説明性を考慮した機械学習 in KDD2019 - Gunosyデータ分析ブログ
「まずいのでは」と上司に言ったが…虚偽広告制作の実態 元ライターが証言 | 毎日新聞
より正しい意思決定のための統計的仮説検定とサンプルサイズ計算 - Gunosyデータ分析ブログ
[更新]グノシー創業者福島氏、ブロックチェーン子会社をMBO。グノシー取締役を退任へ
Gunosyのハッカソンに参加してきました - tetsuのlog
Build 2019で見えた「Windows Subsystem for Linux 2」の詳細 (1/2)
グノシー、企業の情報をもとに適切な回答ができる「Gunosy AI（仮称）」開発
