コネヒト株式会社 members View more
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大学時代にFlashやProcessingを学ぶ機会があり、そこでプログラミングに興味を持ち始めソフトウェアエンジニアを目指しました。
新卒で金融系のSIer、Web系の受託会社を経て、Supershipに入社し、コミュニティサービス「アンサー」やメディアサービス「nanapi」の開発に従事。その後、グループ会社であったコネヒトに出向し、ママ向けNo.1アプリ「ママリ」のAPI開発や「ママリプレミアム」の立ち上げを経験。
現在はコネヒトのCTOとしてとっても頑張っています。週末はインディー開発を頑張っています。 -
コネヒト株式会社でインフラエンジニアをやっています。(2017年5月〜)
前職は、一休.comで7年間働いていました。
以前AWSさんにインタビューしてもらった記事があるのでよろしければこちらをご覧ください。
https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/amazon-aurora-at-mamari/
技術を組み合わせてサービスを作っていくことが好きで、今はコンテナベースのサービス基盤作りやAWSの最新トレンドを取り入れサービスの信頼性を向上させつつ、ユーザにより良い体験を提供することをメインで行っています。
また、最近では機械学習を用いたサービス... -
現在はコネヒト株式会社で機械学習エンジニアとして働いています。(2019.03〜)
普段は「たかぱい」と呼ばれています。
前職はSIerに勤務しており、製造業(機械、薬品、食品業界)向けの ERP パッケージの要件定義から開発、保守までを5年ほど経験していました。
コネヒトは「ママリ」というママ向けコミュニティサービスを主軸としています。
その中で自然言語処理を用いたコミュニティの健全化や、ママリ内で配信している記事のレコメンデーションなどに取り組んでいます。
また、AWSの各種マネージドサービスを組み合わせることにより定期的な機械学習モデルの自動更新に取り組んだり、slackとAW... -
コネヒト株式会社にて、toB新規サービス「家族ノート」の開発をしています。
■ コネヒト株式会社
2021/03~ toB新規サービス「家族ノート」の開発
2020/05~ 機械学習を活用した改善や新機能開発を行うチームに所属、Web/iOSアプリケーションの開発
2019/12~ Web側の開発も行うようになる
2019/05~ iOS版ママリの開発
■ 株式会社アイスタイル
2018/10~ Swiftによるアプリ開発と並行で、アプリ用のAPIゲートウェイ開発を担当(Go)
2017/04~ @cosmeアプリ、@cosme PROアプリのiOS開発を担当(Swift, RxSwi...
What we do
コネヒト株式会社は「あなたの家族像が実現できる社会をつくる」をビジョンステートメント(VS)に掲げ、育児や家族を取り巻く様々な家族領域の課題解決を目指す、日本でもユニークなドメインを持つテックベンチャーです。
VS実現の先のKGIとして「希望出生数と予定出生数のGAPの解消」を目指しており、その障壁となる「経済(家計)」「育児」「健康(不妊)」「社会の雰囲気」という大きく4つの課題を主要な事業領域としています。この事業領域において、事業開発や行政・他企業との連携、社会への提言など様々な方法で、それぞれのありたい家族像が実現できる社会に向けた取り組みを進めています。
主軸事業は、「ママの一歩を支える」をミッションにしたサービス 、ママリです。
ママリはリリースから8年を迎え、妊娠・出産・育児という生活激変の時を歩む女性たちの悩みや不安を解消し、喜びや幸せが共有されるコミュニティとしてなくてはならないものとなり、今では300万ユーザーの「家族の声」が集まるプラットフォームへと大きく成長しました。
しかし、ママリに集まる家族の声を通して見えてくるのは、ママを支えるだけでは解決できない課題がたくさんある、ということ。そこで2020年、「あなたの家族像が実現できる社会をつくる」という新たなビジョンステートメントを定め、様々な取り組みを進めています。
プラットフォームに集まるデータを活かしてクライアントのマーケティングを支えるtoBサービス「家族ノート」、育児関連の購買に悩める家族を支える 「ママリ口コミ大賞」 のほか、国勢調査と並ぶ回答数を誇る 「家族に関する実態調査」の実施や、育休の質を改善するための社会への提言など様々な分野へ取り組みを広げており、収益構造についても広告 / サブスクリプション / SNSを中心とした非常に健全なポートフォリオとなりました。
2019年からはKDDIの傘下会社として、コネヒトが保有するアセットやデータ活用、KDDIが取り組むSDGs分野でのシナジーも期待されています。
大企業にジョインしたスタートアップ(Joined Startup)として、スタートアップらしい自由で挑戦的な文化と大企業の強い資本力やアセットが両立する「スタートアップ第三極」の、新たな働き方も提言していきたいと考えています。
Why we do
コネヒトのVSが目指すKGIである「希望出生数(=希望する子供の数)」と「予定出生数(=予定している子供の数)」の差は約0.4Pt近くに上ります。この差はなぜ生まれるのでしょうか。
調査によれば、最も大きな課題は「子育てや教育へお金がかかりすぎる」「仕事に差し支える」等の経済的な課題を理由に挙げる世帯が7割以上に上り、続いて「これ以上育児の負担に耐えられない」等の育児課題が約3割と続きます。
こういった課題は、現在は課題の当事者である家族に比較的閉じていますが、それが解決を難しくしている側面もあるのではないかと私たちは考えています。
2022年からの大きな変化として、これまでのサービス・取り組みではアプローチしきれなかった経済(お金)の課題にも事業を広げていくこと、課題の当事者だけではなく支援者も巻き込み新たな価値や体験を提供していくことを目指しています。
多くの家族が集まる「ママリ」というプラットフォームを持ち、「誕生」というタッチポイントで毎年240万人との接点の可能性を保有するコネヒトだからこそ、この問題に大きく旗を立て、新たな「家族領域」というマーケットを創り上げていくことができるのではないかと考えています。
How we do
【MISSION/VISION/VALUEについて】
コネヒトは、さまざまなバックグラウンドを持つ人が働く多様性のある会社ですが、共通して大切にしているMISSION/VISION/VALUEがあります。
●VISION●
あなたの家族像が実現できる社会をつくる
●MISSION●
人の生活になくてはならないものをつくる
●VALUE●
肯定からはじめよう Affirm&Follow
驚かせよう Surprise
VMVを実現するための取り組みは様々ありますが、代表的なものを2つご紹介します。
<わくわく感といけそう感ワーク>
期初の戦略発表時に、部署ごとに実施するワークです。
戦略を達成した未来への「わくわく感」を醸成するためのワーク、具体的な戦略を理解した上で現状の不安や懸念を取り除く「いけそう感」を醸成するためのワークの2つで構成されます。
実際の不安や懸念を表面化し、それらを組織の課題として向き合い、最善の解決策を探る場でもあります。
<コネヒトワークショップ>
月に1度、コネヒトスタッフ全員でワークショップを実施します。
テーマは家族像のディスカッションや他組織の仕事理解を深めるもの、未来の働き方をどうしていくのか?など様々。ボトムアップで会社の方向性を決めていくための大事な取り組みであるとともに、オンラインワーク中心になった中での従業員同士の相互理解を深める場にもなっています。
As a new team member
コネヒトでは、「あなたの家族像が実現できる社会をつくる」 ために一緒に事業を支えてくださる機械学習エンジニアを募集中です!
コネヒトは、2025年までに達成したい中期ビジョンを「あなたの家族像を実現できる社会をつくる」と定め、人生に大きな影響を与える「家族」を取りまく様々な課題の解決をめざす、日本の中でもユニークなドメインを持つ会社です。
KDDI傘下となった2019年より第二創業期を迎え、現在は「ママ」を対象とした事業「ママリ」の幅を広げながら、同時に「家族」を対象とした新規事業の立ち上げフェーズに進んでいます。
<こんなことやります>
ママ向けアプリの大規模データを用いて、データ分析・機械学習を活用しサービスの成長・課題解決にコミットします。
モデリングをするだけではなく、課題設定から始まり、APIの開発・デプロイ、A/Bテスト(効果測定)といった一連のフローを責務としています。
(こちらの記事をご覧いただくと、より具体的なイメージができるかと思います)
https://eh-career.com/engineerhub/entry/2020/03/24/103000
例:
自然言語処理を用いたMLプロダクトの立案・開発
コミュニティの自動検閲
QA/記事/動画の推薦・パーソナライズシステムの開発
データ分析・効果測定・レポーティング
投稿データを元にした時事問題に対するユーザーの思考・行動のレポーティング
PdMを巻き込んだ施策提案とA/Bテストの実施
<募集背景>
Connehito Tech Vision(https://tech-vision.connehito.com/)の戦略に
「to1 AI」(https://tech-vision.connehito.com/strategy/one-to-one-ai.html)というものがあります。
このように、会社としても今後機械学習分野に投資する意思があり、複数の機械学習プロダクトを実装していきたいという想いはあるものの、機械学習チームとしてはまだまだ少人数なこともあり、やりたいことに優先順位をつけて開発を進めています。
チームを拡大することで、機械学習プロダクトを使ったUI/UXの向上やTrust and Safetyなコミュニティ開発など、今まで以上に事業貢献を意識した取り組みを実施していきたいと考えています。その中で、何に取り組んでいくのがベストなのかをチーム内外のメンバーとディスカッションし、最適なタスク・アーキテクチャ・モデルを選択できる仲間を探しています。
機械学習などのデータ解析手法を主軸とし、会社・サービスを成長させていきたい方は是非お話を聞きに来てください!
<業務内容>
・機械学習モデルの開発・APIの開発
Pythonによる機械学習モデリングやサービスに組み込むためのAPI開発を行います。
・機械学習基盤の構築(MLOps)
AWSのマネージドサービスを用いて機械学習基盤の構築を行います。現在はECS, Glue, SageMaker, StepFunctionsなどを用いていますが、変化を恐れずに新しい技術を試しながら、よりよいアーキテクチャを採用していきたいと考えています。
・データドリブンなプロダクト提案や改善
BigQueryやRedash、Jupyterでのデータ分析と分析結果によるプロダクト提案や改善等を行います。
また、業務で得た知見をブログや登壇を通して外部に公開することを是とする文化があるため、課外活動も積極的に行っています。
アウトプットの事例に関しては下記をご参照ください。
▼機械学習関連の開発者ブログ
https://tech.connehito.com/archive/category/ML
<開発環境>
言語:Python
インフラ・機械学習基盤:AWS (ECS, Glue, SageMaker, StepFunctions, etc.)
ツール:Docker
分析:BigQuery, Redash, Jupyter
その他:GitHub
<必須条件>
ライフイベント・ライフスタイルの課題解決をするサービスへの興味関心
Python等を用いたデータ分析・モデリングの経験
SQL・Python等を利用したデータ抽出・加工の経験
<歓迎条件>
Python等を利用した機械学習プロダクトの設計・開発・運用経験
自然言語処理の理論的知識・実装力
推薦システムの理論的知識・実装力
Kaggle等の分析コンペティションでの入賞経験
Dockerなどのコンテナ技術での開発経験
パブリッククラウド環境(AWS, GCP)の使用経験