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【初心者向け】機械学習について簡単にまとめてみる

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はじめに

こんにちは sts-250rrです。

前回の記事ではARをテーマに記事を投稿いたしました。

今回はテーマをガラリと変えまして「機械学習」について簡単にまとめてみようと思います。

昨今、AWSAmazon Machine LearningやMicrosoftのAzure Machine Learning Studioなどで手軽に機械学習を利用できるようになって来たことに加え、
楽楽精算では、iOS向けに領収書のアップロードができるアプリをリリースしました。

楽楽精算

楽楽精算

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このアプリでは 機械学習系技術の1つであるOCR(Optical character recognition)を用いて領収書データを読み取り、楽楽精算にアップロードしています。

世間的にも話題かつ、ラクスでも機械学習に注目していることもあり、 良いタイミングなので機械学習について整理してみようということです。

今回は簡単に機械学習とは といった話から、機械学習を行うツールを使って機械学習を体験してみた内容をまとめていきます。

機械学習とは?

はじめに、Wikipediaでは機械学習についてこう書かれています。

機械学習(きかいがくしゅう、英: machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。

つまり、人工知能を実現する手段が機械学習という事です。

さらにWikipediaを読み進めていくと概要にこう記載されています。

センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させる。なお、データ集合を解析するので、統計学との関連が深い。

とあるように、実は機械学習統計学と深い関連を持っています。
統計学は、大量に得られたデータの性質や規則性、分類を見つけるような学問ですが、この性質や規則を見つける事機械学習にとっての学習になるわけです。

機械学習の種類

機械学習について少し掘り下げていきます。
単純に機械学習といっても、大きく分けて「教師あり学習」と「教師なし学習」が存在します。
それぞれに学習方法やできることが異なりますので簡単にまとめていきます。

教師あり学習

学習に使用するデータセットに対して、正解を与えておく学習方法です。
この学習では、大量のデータセットから正解の情報を学習し、「ある特徴を持つものは、ある事柄に対して正解である」ことを判断できる学習方法です。
簡単な例だと、「赤い色という特徴を持つ果物」が「美味しい」と判断することができます。
しかし、正解として「美味しい」か「美味しくないか」のみを学習させているため、「赤い色という特徴を持つ果物」が「美しい」かは判断することはできません。
教師あり学習を行う方法には次のようなものがあります。

教師なし学習

教師あり学習とは反対に、学習に使用するデータセットに対して、正解は与えません。
この学習は、大量のデータの類似度や規則性を学習し、データの分類を行います。
簡単な例だと、ある果物のデータを大量に集めてくると3つに分けられました。
機械自身には分けられたデータが何を示すものであるかはわかりませんが、次にデータが得られた時、3つのうちどこに該当するデータであるかを判断することができるようになります。
教師なし学習を行う方法には次のようなものがあります。

機械学習を試してみる

言葉のみでは腑に落ちない部分もあるので実際どのように学習しているのかを試してみたくなりました。

そこでweka*2というフリーの機械学習ツールを使っていきます。
(今回、wekaの使い方については特に説明いたしませんので悪しからず。。。)

今回は教師あり学習に「ロジスティック回帰」、教師なし学習に「k平均法」によるクラスタリングを使っていきます。
これらの手法については下記の記事で詳細が紹介されていました。

qiita.com

qiita.com

お試し1:教師あり学習

wekaのサンプルデータであるアヤメの品種分類データiris.arffを使っていきます。データの内容は以下の通りです。

クラス(正解):setosa, versicolor, virginica
特徴量(属性)
 - sepallength : がくの長さ
 - sepalwidth : がくの幅
 - petallength : 花弁の長さ
 - petalwidth : 花弁の幅

上記のデータを持った150のデータセットとロジスティック回帰を使って学習をさせてみました。
しかし、学習をさせるだけでは意味がありません。
学習の成果を見るために、10分割交差検定を用いて判別制度を見ていきます。
wekaならここまでやってくれるのでお手軽です。

検証結果の抜粋です。

=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===

Correctly Classified Instances         144               96      %
Incorrectly Classified Instances         6                4      %
Kappa statistic                          0.94  
Mean absolute error                      0.0287
Root mean squared error                  0.1424
Relative absolute error                  6.456  %
Root relative squared error             30.2139 %
Total Number of Instances              150     

=== Detailed Accuracy By Class ===

                 TP Rate  FP Rate  Precision  Recall   F-Measure  MCC      ROC Area  PRC Area  Class
                 1.000    0.000    1.000      1.000    1.000      1.000    1.000     1.000     Iris-setosa
                 0.920    0.020    0.958      0.920    0.939      0.910    0.970     0.933     Iris-versicolor
                 0.960    0.040    0.923      0.960    0.941      0.911    0.975     0.933     Iris-virginica
Weighted Avg.    0.960    0.020    0.960      0.960    0.960      0.940    0.982     0.955     

学習による全体の判別制度96%、 それぞれの正解に正しく判別することができる確率がIris-setosa : Iris-versicolor : Iris-virginica = 100% : 95% : 92%という結果が得られました。
テストデータということもありなかなかの好成績ですね。

お試し2:教師なし学習

教師あり学習と同じようなデータで試してみます。
ただし、教師なし学習では正解データは必要ないため削除しておきます。
今回はk平均法によるクラスタリングを行ってみました。 元データが3種に分類されていたので3クラスタに分類されるように設定しました。 f:id:sts-250rr:20180902161347p:plain テストデータとはいえ、綺麗に分類されるわけではなさそうですね。。。
ここで綺麗に分類するような学習ができれば、新たなデータを得た際にどこに分類するかを判別できるようになるわけですね。

かなりざっくりですが、数値や画面をみて少しだけイメージできました。

まとめ

今回は機械学習について簡単にまとめてみました。
しかしながら、この記事の内容は機械学習の表面をなぞった程度でしかありません。

今回のような内容をしっかり把握しておらずとも、はじめに述べたようなAmazon Machine LearningやAzure Machine Learning Studioを利用することで簡単に機械学習は利用可能な世の中になりつつあります。

ただし、効率よく機械学習を取り入れるためにも、どんな方法が何に適しているのかは知っておくべきでしょう。

次回は今の機械学習の流行りをテーマに投稿してみようかと思いますのでお楽しみに。

*1:教師あり学習教師なし学習と同じレイヤーで分けられる場合もあります。

*2:https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

9/13(木) Rakus Meetup Tokyo #1 を開催します!

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ラクスは「IT技術で中小企業を強くします!」をミッションに掲げ、 メール共有・管理システムのメールディーラーから始まり、経費精算システムの楽楽精算に至るまで、 延べ40,000社を超えるお客様に自社開発したクラウドサービスを提供してきました。

今回(9/13(木))は、ラクスで主力クラウドサービスの開発を牽引するエンジニアによるトークセッションと交流会を開催します。 クラウドサービス開発のエンジニアとして活躍している方はもちろん、 クラウドサービス開発にご興味をお持ちのエンジニアの方も気軽にご参加頂ければと思います。

自社開発ならではの技術・運用ノウハウや、新しい取り組みの成果や失敗談など ご参考にして頂ける情報を積極発信していきたいと考えております。 このイベントが新しい気づきや成長につながる機会を提供する場になるとともに、 ラクス社員と参加者の皆さま、また参加者の皆さま同士で新たなつながりが生まれるきっかけになれば幸いです!

開催概要

【日時】2018/9/13(木) 19:30~21:30(開場は19:00)
【会場】ラクス 東京本社
(〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-11 アグリスクエア新宿2F [アクセス]
【定員】30名
【申込み】connpass
【参加費】無料
【主催】ラクス

今回のトークテーマ

終わらないスクラム ~楽楽精算のサービス拡大を支えるスクラム開発の取り組み

大塚正道(おおつかまさみち)

ラクスでは、まだ多くの開発チームがウォーターフォール型の開発プロセスを採用していますが、 一部のチームでスクラムによるアジャイル開発に取り組んでいます。 今回は楽楽精算チームでの取り組みを紹介します。 実際にやってみると様々な問題が発生しました。問題解決に向けたアクションや取り組みを通じて得た知見、今後の課題等を事例を交えてお話しします。

テックリード(自称)としてのやっていき! ~iOSアプリ開発チームを率いて

川並裕(かわなみゆう)

若手エースエンジニアが初めてのiOSアプリ開発でテックリードとして奮闘したお話しです。 iOSアプリ開発は、自身も初、メンバーも初、しかも短納期(3ヵ月...)。 このデスマーチを予感させる不利な条件下で、テックリードとしてどのようにチームをリーディングしたのか。 様々な事例を交えてご紹介します。

流行の開発手法ChatOpsとは ~楽楽明細チーム/ChatOpsでルーティン作業をまるごと自動化~

三田英一(みたえいいち)

Jenkinsの導入で自動化が進んだけど、「Jenkinsを毎回開くのは面倒」、「アカウントの作成も面倒」、「非エンジニアに使ってもらうにはちょっとハードルが高い」。 そこで導入したのがChatOps! Slack互換のチャットツール「Mattermost」でルーティン作業を丸ごと自動化しました。 利用したbotツール、システム構成、Hubotスクリプトの実例など、ノウハウを余すことなくご紹介します。

タイムテーブル

  • 19:00 開場・受付開始
  • 19:30 イベントスタート
  • 21:30 終了予定

トークが終わり次第、交流会に移ります。
交流会では、フィンガーフード、ドリンクをご用意致します。
お気軽にご参加ください。

エントリー方法

  • [connpass]よりエントリーをお願いします。
  • ※当日はお名刺2枚ご持参ください
  • ※提供可能な設備:Wi-Fi、電源

会場

ラクス 東京オフィス2F セミナールーム
東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-11 アグリスクエア新宿2F [アクセス]

【新卒向け】説明力向上の虎の巻!?『Lightning Talks』のススメ

はじめに

こんにちは、@rs_tukkiです。新卒2年目です。
前回の記事は以下をご覧ください。

tech-blog.rakus.co.jp

また、以前に書いた記事がじわじわアクセス数伸びてきているみたいです。ありがとうございます!

tech-blog.rakus.co.jp

さて、本題に入りましょう。
社会人として2年目に入り、テストの結果を資料にまとめたり、バグ修正の対応方針を伝えたりと、自分のやったことを先輩や上司に報告、発表する必要性が増してきたように思います。
自分は今まであまり説明やら発表やらが好きではなかったのですが、今では得意というほどではないにしろ、徐々に苦手意識はなくなってきました。
今回は、エンジニアとして必須スキルである説明や発表の苦手意識を取り払うための1つの手段、LTについてのお話です。

Lightning Talks(LT)とは?

ではまず、LTとは何でしょうか?
困ったときのWikipedia先生。

ライトニングトーク(英: Lightning Talks)とはカンファレンスやフォーラムなどで行われる短いプレゼンテーションのこと。様々な形式があるが、持ち時間が5分という制約が広く共有されている。
形としてのライトニングトークは1997年のPythonカンファレンスで初めて行われたとされている。[1]その時点では単に「ショートトーク」と呼ばれていた。「ライトニング(Lightning:稲妻、電光石火)」という言葉が用いられるようになったのは、2000年6月に行われたYAPC 19100 Conferenceからとされている。[2]その後技術的なカンファレンスに於いて、この言葉が浸透するようになっていった。

LTというのは簡単に言えば短いプレゼンのことです。
プレゼンテーションというと、会社内では新しい企画の説明会、会社外では新商品の発表会…などなど、どちらにしても1時間以上は時間をかけてじっくりと話すイメージがあるかと思います。
ですが、LTは「稲妻トーク」という意味からも分かる通り、持ち時間はだいたい5分、長いものでも10分とごくわずかです。

LTの内容自体はある程度のテーマこそ指定されるものの、技術的なトークに限定されないことも多く、皆さん限られた時間の中で自分の好きな話を自由に発表しています。(そして勉強会などでない限りは大体お酒がついてきます)
connpass等の募集サイトでも頻繁にLT会が開催されていたりします。

reedex.connpass.com

connpass.com

engineers.connpass.com

何故LTが有効なのか

最初に、LTとは説明や発表の苦手意識を取り払うための1つの手段と説明しました。
LT…というより発表自体に苦手意識のある人にはハードルが高いかと思いますが、それでも私としては、社内、社外問わず新卒のうちからぜひLTに登壇してみてほしいと思っています。

「説明する」という行為の練習になる

LTの特徴は、何と言ってもその短さです。
「長い時間話すのに耐えられない」「目を合わせられない」という人でも、大体5~10分経ってしまえば強制的に終了ですから、割と失敗しても恥ずかしくないです。
社外のLTでヤジが飛ぶのが怖い…という人もいますが、大抵社外のLTはTwitterで実況されるので見ている人もヤジを飛ばしている余裕はないと思います(笑)。

togetter.com

そんな環境の中で、自分が学んだことや気になっていることを短い時間で発表することで、資料の作成に慣れ、分かりやすい伝え方に慣れ、いずれは社内で人に説明することにも慣れていけるのではないかと思っています。

色んな技術の知見が得られる

新卒として会社に入社した皆さんは業務で使う技術を学んでいるかと思いますが、部署が異動になればまた別の技術が必要になるでしょうし、転職ともなれば今持っている技術では太刀打ちできないこともあるでしょう。
そんなときに、新たな技術を(名前だけでも)知っている、というのは大きな武器になり得ます。話をする側だけでなく、聴く側としても様々な人の様々な内容のLTを聴く中で、エンジニアとしての知識がどんどん身についていけると思います!

人と繋がる機会になる

こと社外のLTで言いますと、これも結構なメリットです。
先ほどLTの内容はTwitterで実況されると書きましたが、発表が終わり、懇親会になった後で気になった発表者にお話を聴いてみるのもいいと思います。そこからSNS等で繋がることもありますし、話が盛り上がる中で別の勉強会に誘っていただけることもあります。
新卒の間はどうしても社外の人と繋がる機会が少ないかと思いますが、こういったLTの機会から輪を広げていってみてはどうでしょうか?

まとめ

今回の記事で言いたかったことは一つです。

「説明力」の向上のために、LTに積極的に登壇しましょう!
そして、皆さんの面白い話をぜひ聞かせてください!

以上です。ご視聴ありがとうございました。(LT風に)

参考

ライトニングトーク - Wikipedia
IT業界でよく聞く「LT」ってなんなの?3つのメリットを知って、きみもLTしてみよう! | トビラシステムズ株式会社

5分でわかる!git fetch

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はじめに

FM_Harmonyです、8月2回目の投稿になります。
↓前回の記事はコチラです tech-blog.rakus.co.jp

今回はgitコマンドのfetchについて、学んだ内容をまとめてみました。
今回の記事を書こうと思ったきっかけはpullとfetchの違いについて尋ねられた時、細かいところまで答えられなかったことです。
(大雑把にfetchはデータを持ってくるだけ、pullはmergeまで行うということまでは答えられたのですが...)

そこで、この機会にfetchについて学びなおしてみました。
Gitを学び始めたばかりの方や、復習したいと考えている方の参考になれば幸いです。

  • はじめに
  • fetchの説明...の前にリモート追跡ブランチの説明
  • 本題、fetchの説明
  • merge, pullの説明
  • おわりに
  • 参考
続きを読む

スクラム方式で実践するGoogle Keepを活用した個人のタスクマネジメント

id:radiocat です。既に記事で紹介されていますが、大阪オフィスの開発部内で毎月開催しているビアバッシュで『タスク管理のやりかたとツールの使いかた』というタイトルで発表をしました。

tech-blog.rakus.co.jp

今回はこの発表で紹介したスクラム方式のタスクマネジメント手法を改めて記事にまとめます。

個人のタスクマネジメントとは?

そもそも個人のタスクマネジメントというのはいつ、何を、どう管理するのでしょうか?

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家族と生活している人は家族に頼まれた買い物を会社帰りに買って帰るために買い物というタスクを管理したいかもしれません。反対にプライベートは自由気ままに過ごしたいので細かい事まで管理したくない人もいるかもしれません。

ツールの選びかた

何をどこまで管理したいのかは人それぞれなので、ツールの選びかたもその人の生活スタイルや環境によって変わってきます。

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世の中には様々なタスクマネジメントツールがあります。ネット上ではTrello、Todoist、asanaといったサービスを使った事例をよく目にします。私の所属するチームではTrelloを使っています。

trello.com

ja.todoist.com

asana.com

私の場合は家族と生活をしていて自分の時間は限られているのでスキマ時間は大切です。また、スマホAndroidで、カレンダーやメールはGoogleのサービスを使うため、これらと連携した使い方もポイントになります。

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また、性格的にプライベートをあまりキッチリ管理するのは息苦しく感じるため、スキマ時間を使うにしても手軽さやカジュアルさも重要です。

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Google Keepの使い方

以上を踏まえて私が選んだツールがGoogle Keepです。

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Google Keepはタスク管理ツールというよりはメモツールですが、それが逆にシンプルで個人でタスクを管理するならこのレベルで十分と感じています。

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スケジュールとの連携などGoogleの他のサービスとも連携できます。

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スマホのホーム画面に表示されるウィジェットや、駅などの特定の場所に到着したら通知してくれるリマインド機能も便利です。

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外出中であれば音声で登録したり、スクリーンショットを撮って残りは自宅でという、その場の状況に応じた使い方も可能です。

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スクラム方式のタスクマネジメント実践方法

そして、Google Keepを使い、スクラムのやり方にヒントを得たタスク管理の手法が今回紹介するスクラム方式のタスクマネジメントです。スクラム同様にシンプルで軽量なマネジメント手法です。

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バックログのように重要なものから1列に並べる

Google Keepはメモツールとして登録したメモが縦一列に並ぶようになっています。そのため重要なものから順番に並べるだけでバックログのように扱うことができます。

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バックログのように「完了した/していない」だけを管理

スクラムではスプリントの期限までに完了していないタスクはたとえ途中まで完成していたとしても未完了として扱います。個人のタスクマネジメントも同様です。買い物をしたり、ブログに記事を書くというタスクが途中まで終わっていてもあまり意味がありません。そのため、完了したかどうかだけを観測するようにします。また、完了したタスクは「アーカイブ」することで一覧からは除外されますが、メニューからアーカイブ一覧を表示することができるためいつでも完了したタスクを確認することができます。

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タイムボックスを決めて繰り返す

私は毎週日曜日に1週間を振り返って、翌週のプランニングをしています。プランニングでは1週間でできそうな範囲の上位のタスクだけを重要な順に並び替えて、リマインドを設定したり、タスクの内容を整理します。スクラムでもユーザーストーリーを具体化したり完了の定義を明確化したりしてバックログをReadyにしますが、個人のタスクも同じようにブログのアウトラインをメモしておいたり、Google Keepのリスト機能を使ってやることの詳細をチェックリスト化してReadyにします。

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スクラム開発とは違うところ

スクラム開発とは違って個人のタスクマネジメントではやらないこともあります。

全体の見通しを立てない

何かを開発したりリリースするわけではないので、個人のタスク管理には終わりがありません。そのため全体の見積もりやバーンダウンチャートを作って見通しを立てるようなことはしません。

個々のタスクを見積もらない

全体の見通しを立てる必要がないので個々のタスクも見積もりません。ただし、個々のタスクがどれくらい時間がかかるかなどを細かく管理したい人は見積もりをしてもいいかもしれません。

これらはあくまで私の場合はやる必要がないと感じていることですが、必要に感じる場合はやりかたをアレンジしてみても良いかもしれません。その場合はGoogle Keepではできないこともあるので、上記で紹介したTrelloなどの本格的なタスク管理ツールを使うほうが良いかもしれません。

おわりに

この手法はやりかたはシンプルですが、プロセスがきちんと回るようにするためには、日々の状況チェックや1週間単位の完了確認、ふりかえりをどこまでやるかなどを、自分でルールを決めてブラッシュアップする必要があります。理解は容易ですが、習得が困難な点もスクラムと同じです。

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今回は私が愛用しているGoogle Keepを使ってのやりかたを紹介しましたが、同様のやりかたは他のツールでもできるかもしれません。自分の使いやすいツールで実践してみると良いでしょう。ただ、Google Keepは軽量で扱いやすいツールなので、今回紹介した手法に向いているツールだと思っています。私と同じように普段使うツールはGoogleのサービスが中心で手軽にタスクマネジメントしたいという人はGoogle Keepを使ってスクラム方式の個人のタスクマネジメントを実践してみてはいかがでしょうか。

当日発表したスライドは公開していますので良ければご覧ください。

speakerdeck.com


告知:Meetupでスクラム開発について発表します

当ブログでも既に告知済みですが、9/13に開催される弊社主催のMeetupで楽楽精算の開発チームが実践しているスクラム開発の取り組みについて発表します。今回の発表は過去の 社内イベント の資料がベースですが、資料をアップデートして当時はリリース前で話せなかった内容や、プロジェクトのその後の状況についても話をする予定ですのでぜひご参加ください。

rakus.connpass.com

大阪開発部のビアバッシュを開催しました(8月) ~ツール特集~

kuwa_38です。ラクスでは月1回のペースで開発メンバーの交流会としてビアバッシュを開催しています。

ビアバッシュとはビールなどと軽食を片手にフランクに技術内容について発表したり語り合う交流会です。 (7月分のビアバッシュについては下記の記事をご覧ください)

tech-blog.rakus.co.jp

大阪開発部のビアバッシュでは、決められたテーマに沿った発表を行う「テーマ枠発表」と自由なテーマで発表を行う「LT(Light Talk)枠」が存在します。 今月のテーマは「ツール特集」です。各々が使用している便利なツールや業務効率化のために使っているツールについて発表して頂きました。

本記事ではテーマ枠、LT枠(自由発表)それぞれの発表についてご紹介します。

テーマ枠(ツール特集)

テーマ枠で行われた6件の発表についてご紹介します。各発表の紹介を少し記載した後、発表内で述べられていたツールを列挙します。

ツール紹介

Snipping ToolTampermonkeyスクリプトなど業務で使用している便利なツールやスクリプトを紹介して頂きました。業務でどのような時に使っているのかというお話もあったため、使う場面が想像し易すく、他のチームの方がどのような業務や進め方をしているのかといった点でも参考になる発表でした。また、Snipping Toolが廃止されることは知らなかったため驚きでした。

Node.jsとnpmの関連ツール

WindowsでのNode.jsやnpmのバージョン管理ツールであるNodistやnpmのバージョン5.2.0で導入されたnpx、自作したパスワードを生成するツールについて紹介して頂きました。npmを使用する従来の方法と、npxを使う方法を前で実践して下さったため、npxを使うことでワンラインで簡潔に実行できることがわかる発表になっていました。

My Powerful Scripts

Tampermonkeyで自作した便利なスクリプトについてランキング形式で発表して頂きました。GitLabでのレビューを簡単にするために優先度を付加するボタンを表示するスクリプトやMattermostで未読のみを表示するスクリプトなどを紹介して頂きました。「Mattermostで未読のみを表示するスクリプト」はチャットがスッキリして見易くなるので私も普段から使わせてもらっています。

タスク管理のやりかたとツールの使いかた

色々なタスク管理ツールを紹介した後、現在使っているタスク管理ツール(Google Keep)とその使い方、何が良いのかについて発表して頂きました。業務向きというよりはプライベートでのタスク管理にフォーカスしたお話でした。Google KeepではGoogleカレンダーなどの他のGoogleアプリと連携ができること、どこでも見れることが便利とのことです。また、メモのように手軽に書き込み週末に優先順位を変更し、次の1週間のタスクを決めているそうです。

個人的に使っている便利ツール

コピー履歴を保存してくれるツール(Clipy)やMarkdown記法を用いて綺麗に書くことのできるエディタ(Typora)、Mac上のアプリ・ファイルなどを検索できるツール(Spotlight検索)など業務の中で個人的に使っている便利なツールの紹介を行いました。業務でMarkdown記法を用いることが多いため、TyporaやMarpは愛用しています。

業務効率UP iOSアプリ

業務効率化のために使用しているiOSアプリについて紹介して頂きました。現在、発表者の方が行っている業務の関係上、Office LensやSkitchなどの画像加工アプリがメインでした。おまけとして、文字に濁点を付けていく、Dakutenといった面白いアプリの紹介もあったため、堅苦しいものでなく聞き手から笑いの起こる発表でした。私も情報共有のためにスクリーンショットをとり、説明を付加することは良く行うためいつくか試してみようと思います。

LT枠(自由発表)

LT枠で行われた2件の発表についてご紹介します。

インフラエンジニアの怖い話

夏といえば怖い話。この発表ではインフラエンジニアが実際に起こした、または、起こすと肝が冷えるミスについてご紹介頂きました。発表中は笑いが起こっていましたが、rm -rf /やshutdownコマンドなど、誤って実行してしまうと笑いごとでは済まないミスについてご紹介頂きました。rmコマンドやshutdownコマンドを業務で使ったことはありませんが、機会があるときは本当に気を付けないといけないなと考えさせられる発表でした。

トウダン・ジャーニー

php conference 2018 Kansaiに登壇したことについて、登壇が決まるまで、業務として登壇するにあたり準備したこと、資料作成などについてご説明頂きました。公開リハーサルや当日の発表に至るまでの発表者間でのタスク管理や情報共有など、登壇までの過程や裏側について知ることができる発表となっていました。 (登壇された様子については下記の記事を御覧ください)

tech-blog.rakus.co.jp

おわりに

今月も様々なタイプの発表が聞くことができて、大変充実したビアバッシュになりました。 次回のテーマは「他人のスライド発表会」です。他の人が作ったスライド、面白かった記事やスライドを用いて発表して頂きます。今までにない発表形式なので、どのような発表がされるのか楽しみです。

Rakus Meetup Tokyo #1 を開催します。

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ラクスは「IT技術で中小企業を強くします!」をミッションに掲げ、 メール共有・管理システムのメールディーラーから始まり、経費精算システムの楽楽精算に至るまで、 延べ40,000社を超えるお客様に自社開発したクラウドサービスを提供してきました。

今回(9/13(木))は、ラクスで主力クラウドサービスの開発を牽引するエンジニアによるトークセッションと交流会を開催します。 クラウドサービス開発のエンジニアとして活躍している方はもちろん、 クラウドサービス開発にご興味をお持ちのエンジニアの方も気軽にご参加頂ければと思います。

自社開発ならではの技術・運用ノウハウや、新しい取り組みの成果や失敗談など ご参考にして頂ける情報を積極発信していきたいと考えております。 このイベントが新しい気づきや成長につながる機会を提供する場になるとともに、 ラクス社員と参加者の皆さま、また参加者の皆さま同士で新たなつながりが生まれるきっかけになれば幸いです!

開催概要

【日時】2018/9/13(木) 19:30~21:30(開場は19:00)
【会場】ラクス 東京本社
(〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-11 アグリスクエア新宿2F [アクセス]
【定員】30名
【申込み】connpass
【参加費】無料
【主催】ラクス

今回のトークテーマ

終わらないスクラム ~楽楽精算のサービス拡大を支えるスクラム開発の取り組み

大塚正道(おおつかまさみち)

ラクスでは、まだ多くの開発チームがウォーターフォール型の開発プロセスを採用していますが、 一部のチームでスクラムによるアジャイル開発に取り組んでいます。 今回は楽楽精算チームでの取り組みを紹介します。 実際にやってみると様々な問題が発生しました。問題解決に向けたアクションや取り組みを通じて得た知見、今後の課題等を事例を交えてお話しします。

テックリード(自称)としてのやっていき! ~iOSアプリ開発チームを率いて

川並裕(かわなみゆう)

若手エースエンジニアが初めてのiOSアプリ開発でテックリードとして奮闘したお話しです。 iOSアプリ開発は、自身も初、メンバーも初、しかも短納期(3ヵ月...)。 このデスマーチを予感させる不利な条件下で、テックリードとしてどのようにチームをリーディングしたのか。 様々な事例を交えてご紹介します。

流行の開発手法ChatOpsとは ~楽楽明細チーム/ChatOpsでルーティン作業をまるごと自動化~

三田英一(みたえいいち)

Jenkinsの導入で自動化が進んだけど、「Jenkinsを毎回開くのは面倒」、「アカウントの作成も面倒」、「非エンジニアに使ってもらうにはちょっとハードルが高い」。 そこで導入したのがChatOps! Slack互換のチャットツール「Mattermost」でルーティン作業を丸ごと自動化しました。 利用したbotツール、システム構成、Hubotスクリプトの実例など、ノウハウを余すことなくご紹介します。

タイムテーブル

  • 19:00 開場・受付開始
  • 19:30 イベントスタート
  • 21:30 終了予定

トークが終わり次第、交流会に移ります。
交流会では、フィンガーフード、ドリンクをご用意致します。
お気軽にご参加ください。

エントリー方法

  • [connpass]よりエントリーをお願いします。
  • ※当日はお名刺2枚ご持参ください
  • ※提供可能な設備:Wi-Fi、電源

会場

ラクス 東京オフィス2F セミナールーム
東京都渋谷区千駄ヶ谷5-27-11 アグリスクエア新宿2F [アクセス]

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