発表内容について

産学問わず様々な登壇者があつまっており、私は以下のセッションを拝聴させていただきました。

「計算機視覚技術：人工知能の古くからの問題と新たな可能性」
データサイエンスアワード2016 最終プレゼンテーション
「実務者達のデータサイエンティスト「業」　フリートークセッション～結局、実際の業務やデータ分析チームで必要なスキルって何？～」
「統計学・計算機・データサイエンス」
「滋賀大学データサイエンス学部で学ぶこと」
「限られた情報から精度良く：機械学習技術の最近の発展」

自分自身の統計学や機械学習のスキルは嗜み程度なのであまり専門的なことは理解できませんでしたが、その中でも 「統計学・計算機・データサイエンス」 のプログラムが印象的でした。

本プログラムでは、2009年にgoogleがインフルエンザ流行予測を行うために立ち上げたGoogle Flu Trendsの予測結果と、米国政府が発表したデータを組み合わせて新たな予測モデルを作ったところ、Google Flu Trendsより正答率の高い予測モデルを実現できたという事例を元に、古典的な統計学とビッグデータ・機械学習とがどのように関わっていくべきかについて語られていました。古典的な統計学と機械学習を勉強中の身としては非常に考えさせられるものがありました。（Google Flu Trendsについては2013年出版の『ビッグデータの正体』という書籍で詳しく説明されているそうなので後で読んでみます）

その他、実際にデータ分析サービスを提供している企業の方々によるパネルディスカッションもあり、実務的な側面と学問的な側面から多くのことを学べたイベントでした。

トレタのカンファレンス参加補助制度について

話は変わりますが、トレタにはカンファレンス参加補助制度があります。具体的には、会場までの交通費（海外の場合は渡航費含む）とカンファレンス参加費を会社で負担する制度です。
この制度を使って過去にWWDC16やhashiconf2015に弊社エンジニアが参加しています。今回もこの制度を利用して参加してきました。ありがたいことです。

トレタは飲食店の予約・顧客データから新たな価値を生み出す仲間を募集します

さて、さすがに業務と何も関係がないカンファレンスに会社のお金で行かせてもらえるほど世の中甘くない訳でして、今回自分が本シンポジウムに参加したのもちゃんとした業務上の理由があります。

トレタでは、現在トレタのサービスに蓄積された予約情報・顧客情報を用いて新たな価値を提供する方法を模索しています。
具体的には、過去の予約情報から学習して店舗の運用に活かしたり、店舗を予約するお客様の情報から効果的なお店のPRにつながるアクションをサポートするような機能を提供できないか、といったことを考えています。

しかしながら、トレタには現在機械学習のスキルを持った社員がいない状況です。。私が普段のRails業の合間にその手の実現可能性について考えたりもしているのですが、さすがに手が足りません。

そこで、機械学習を用いて新たな価値を生み出すスキルを持った仲間を募集します！
正式なポジションとしてはまだ募集を開始していませんが、機械学習で飲食業界に貢献するチャレンジに興味のある方は、お気軽に採用問い合わせフォームからお問い合わせください。