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PIVOTにおけるAIと機械学習の取り組み

 PIVOTのプロダクトマネージャー / プロダクト組織責任者の蜂須賀(@PassionateHachi)です。 

 PIVOTは、ビジネス映像メディアとして急速に成長を遂げる中で、AIと機械学習(ML)の活用に積極的に取り組んでいます。本記事では、PIVOTにおけるAIとML周りの取り組みの現状と、今後の展望について詳しく紹介します。


 どんな体制なのか

 PIVOTのプロダクトチームには、機械学習エンジニアとデータアナリストが所属し、日々活発に活動しています。

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週次のサイクル

 週次のサイクルとして、木曜日には①データ定例と②ML定例を実施しています。

 データ定例では、最新のデータを分析し、金曜日に行われる全体定例や戦略会議に向けた示唆をまとめます。

 ML定例では、直近の成果をもとに、見つけた論文について議論をしたり、今後の研究開発タスクを議論します。

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データアナリスト、機械学習エンジニアの役割

 データアナリストは、dbtやBigQueryを駆使してデータの流れを追跡し、ダッシュボードの作成・編集まで担当します。これらのデータを基に、マーケティングチームやプロダクトマネージャーが示唆とネクストアクションを導き出します。また、各施策の結果データをまとめ、PRDや施策単位の成果を可視化して振り返りを行っています。

 機械学習エンジニアは、最新の論文を研究し、試行錯誤を重ねながらモデルを構築し、プロダクトへの実装直前まで仕上げます。GoogleのGeminiやOpenAIなどのプラットフォームを利用したプロンプトエンジニアリングではなく、MLや統計の知識に基づいた本質的なモデル構築を得意としています。

3. どんなデータ環境なのか

PIVOTは、データ活用の重要性を早期に認識し、2023年からモダンでクリーンなデータ基盤を構築してきました。具体的には、Google CloudとBigQueryを活用したデータ分析基盤を整備しています。この環境により、チームメンバーはストレスなく日々の成果に向き合うことができています。


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PIVOTのデータ分析基盤

4. 何に使うのか

PIVOTでは、AIとMLを様々な分野で活用しています。現在取り組んでいるプロジェクトには以下のようなものがあります:

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直近の活用シーン
  • 「あなたへのおすすめ」機能(レコメンドの高度化)

  • 検索精度の向上

  • コンテンツのカテゴリ・タグ分類

  • 対話型検索機能へのアプローチ

  • 専門用語を考慮した文字起こし、要約、メタデータ登録

  • その他秘密のR&Dプロジェクト

これらのプロジェクトは着実に進化しており、目標達成に向けて日々努力を重ねています。また、技術アドバイザーの支援を受けながら、継続的なディスカッションと実践を行っています。

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技術アドバイザーの方々

5. ワクワクするこれから

PIVOTのAIとML分野における取り組みは、まだ始まったばかりです。現在公開できない様々な方面でのデータ・AI活用に向けたR&Dも進行中です。

 しかし、課題もあります。モデルの構築スピードが非常に速いため、それらをプロダクトに実装するサーバーサイドエンジニアの人手が不足しています。
  PIVOTは、技術顧問からの学習機会や機械学習プロジェクトでの実践経験を通じて、エンジニアの成長を支援する環境を整えています。AIとMLに興味のある方々の参加を心よりお待ちしています。

   PIVOTのAIとML分野における未来は、非常にエキサイティングです。ここでは詳細を明かせませんが、革新的なプロジェクトが進行中です。私たちは、技術の力でビジネス映像メディアの世界に新たな価値を創造し続けることを目指しています。

特に、こんなデータチームと一緒に働いてくれるWebフルスタックエンジニアを募集しています。
興味を持って頂けたら是非ご連絡ください。私へのDMでも大丈夫です。
現在の採用情報:Androidエンジニア、Webエンジニア etc.

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はち@PIVOT株式会社のProduct Manager
主にPjM、PO、セールスエンジニア、AWS ソリューションアーキテクトなどを務める。「映像業界の働き方を変える」をモットーにエンジニア組織を超えたスクラムの導入、実践に奔走。DevLOVEなど各種コミュニティーにおいてチームビルディングやワークショップのファシリテーションを行う