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ML Enablement Magazine

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データサイエンスをプロダクトマネジメントに活かす知見をまとめたマガジンです。ChatGPT などの生成系AIもトピックとして含みます。世界的なプロダクトマネージャーらの講演や記事からデータサイエンスを役立てるための知見を幅広にまとめています。 AWS が GitHub で無料で公開している ML Enablement Workshop の内容や更新情報もお届け。 https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop
実践ESG開示

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ESG開示を実践していくための記事
エンジニアによる企業評価入門

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エンジニアの技術で企業評価を行います。

葬送のフリーレンが示唆する「成功」よりも「幸せ」なプロダクトマネジメント

人生は成功した後の方が長く、プロダクトはマーケットフィットした後の方が長い。「プロダクトマネジメントのすべて」に代表されるプロダクトマネジメントの手法は、成功後の長い時間を「幸せ」なものにするには適さないのではないかということを「葬送のフリーレン」を読んでいて感じたので、雑記としてまとめています。現段階で定量及び定性面の裏付けはそれほどとっていないため、筆者のバイアスがかかった記事であることをあらかじめ付記しておきます。葬送のフリーレンについては本記事内で多少言及しますが、ネ

なぜ私たちはチームを組織するのか : 問題解決プロセスが問題を解決しない理由

問題解決プロセスについて書かれた書籍が出版される一方で、身の回りの未解決問題は年々増えていると感じます。私は AWS の Developer Relations として機械学習に関わる仕事をしており、 80% に登る機械学習プロジェクトの失敗確率はまだ解決されない問題です。生成 AI をはじめとした先進的技術も登場しているにもかかわらず、それらが軽やかに問題解決する場面を目にしたことがまだありません。なぜなのか ? を本記事で考察します。数冊の書籍と自分自身の経験から、問

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生成AIが活きるプロダクト体験を発見する鍵 -24のバリューキャンバスの分析から見えたもの

生成 AI の活用を考える企業の約 6 割が活用イメージが沸いていないという報告があります。顧客の求めるものを理解したうえでどう生成 AI を活かすのか? 答えを導くべく都内某所 ( 目黒 ) で熱のこもったワークショップが開催されました。 2024 年 3 月 19 日に開催された「プロダクトを成長させる生成 AI のユースケース発見ワークショップ vol.3」では、参加者がバリューキャンバスという手法を使い動画配信サービスを題材に生成 AI で体験を革新するアイデアを可

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2023年の振り返りと2024年の抱負

AWS の機械学習領域 Developer Relations として 2 年目を終えました。2023年は認知をとれる勝ち筋にこだわりたい、と年の冒頭述べていました。そんな 2023 年は ChatGPT が台頭する中 Amazon Bedrock の影もない逆境から始まったわけですが、AWS の勝ち筋はとれたのか ? が重要な問いになります。現状評価としては、方向性は見えつつも状況が変わったと認知されるには最短であと 1~2 年必要かと考えています。会社の中期経営計画は

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4か月前

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葬送のフリーレンが示唆する「成功」よりも「幸せ」なプロダクトマネジメント

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なぜ私たちはチームを組織するのか : 問題解決プロセスが問題を解決しない理由

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生成AIが活きるプロダクト体験を発見する鍵 -24のバリューキャンバスの分析から見えたもの

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マガジン

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記事

コミュニティの力でAIをプロダクトに組み込むアイデアに磨きをかけよう

「生成系 AI でプロダクトを革新せよ」そんなミッションを背負うことになったプロダクトマネージャーは急速に増えていると思います。とはいえ安全性や安定性の懸念もあり、なによりアイデアを考える時間がとれない・・・プロダクト筋トレで実施したアンケートから見えた課題を解決すべく、前回プロダクトを成長させる生成系 AI のユースケースを考えるワークショップを開催しました。満足度は 5 段階中 4.8 、他の人にお勧めする度合いも 4.5 と非常に好評なイベントとなりました。詳細は次の

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コミュニティの力でAIをプロダクトに組み込むアイデアに磨きをかけよう

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5か月前
共感でチームの境界をつなぐコミュニケーション手法 : NVC

開発部門と営業部門、事業部門と IT 管理部門など衝突が起こりやすいチームは企業の各所にあります。私は AWS の Developer Relations として機械学習や生成系 AI のプロダクト利用を支援するための ML Enablement Workshop を推進しており、本ワークショップではプロダクトマネージャー、開発者、データサイエンティストに「チーム横断」で参加いただいています。異なるチームに所属する方々の連携を促す方法を探る中で、 NVC (NonViolen

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5か月前

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共感でチームの境界をつなぐコミュニケーション手法 : NVC

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5か月前
「プロダクトを成長させる生成系 AI のユースケースを考えるワークショップ」を開催しました。

2023/10/18 に、プロダクト筋トレコミュニティ主催で「プロダクトを成長させる生成系 AI のユースケースを考えるワークショップ」を開催しました。イベントには 32 名が登録し 21 名が参加、満足度は 5 段階中 4.8 、他の人にお勧めしたい度合いは 4.5 と非常に好評なイベントとなりました。ワークショップで作ったアウトプットでコミュニティ内の Slack が盛り上がる、AWS としても ML Enablement Workshop の提供希望をいただくなど、

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7か月前

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「プロダクトを成長させる生成系 AI のユースケースを考えるワークショップ」を開催しました。

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7か月前
マッキンゼーのレポートに見る企業応用を促進する大規模言語モデルの評価方法

2023 年に大規模言語モデルは多数発表されていますが、どれを選べばよいかは依然として曖昧です。その理由の一つにユースケースと評価方法のミスマッチがあると考えています。例えば、営業メールの草案を生成するモデルを選ぶとき、質問回答データセットの評価結果がどれだけ意味があるかは不透明です。誰かにメールを書いてもらいたいとき、東海道新幹線の速度について知っていることを基準にするか ? という話です。本記事では、マッキンゼーが公開した The state of AI in 202

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7か月前

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マッキンゼーのレポートに見る企業応用を促進する大規模言語モデルの評価方法

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7か月前
プロダクトチームの技術リテラシーを高め、生成系 AI のインパクトを最大化するためのワークショップ

生成系 AI を筆頭に技術革新著しい昨今ですが、日本においてそのインパクトは限定的になるだろうと言ったら驚くでしょうか。本記事で IPA や経済産業省のレポートからその予測根拠を示すとともに、インパクトを最大化する方策として AWS がアップデートしてきたワークショップをご紹介します。AWS がサービスだけではなく活用をガイドするプログラムも提供していることを知っていただけたらうれしいです。 ※トップ画像は IBA Boxing の AIBA World Boxing Ch

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7か月前

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プロダクトチームの技術リテラシーを高め、生成系 AI のインパクトを最大化するためのワークショップ

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7か月前
プロダクトのピボットを決断するためにデータサイエンティストは何ができるか

プロダクトや事業を「ピボット」すべきか決める時、データサイエンティストができることはあるでしょうか。前回、 IPA から発表されたレポートをもとに日本のスタートアップ企業が米国に比べて約 30 分の 1 という低成長に陥っている原因としてピボット回数が約 10 倍少なく、それにより創業 3 年目までに Product Market Fit が達成できていないのではと推察しました。私は機械学習界隈の人なので、低い成長率の原因と推察される「ピボット」を促すためデータサイエンテ

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7か月前

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プロダクトのピボットを決断するためにデータサイエンティストは何ができるか

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7か月前
日本のスタートアップ企業の成長速度が米国に比べ30分の1以下という現状にデータサイエンティストは何ができるか

2023 年 9 月 14 日に IPA ( 情報処理推進機構 ) から衝撃的なレポートが発表されました。「成長しない日本のソフトウェアスタートアップ国内競争を促進してエコシステムを創出する」と題されたこのレポートでは、日本のスタートアップ企業の成長スピードが米国に比べ著しく遅いことを指摘しており、遅い理由として 1) プロダクトマネジメントの手法が浸透していないこと 2) ピボットの回数が少ないこと 3) 成長意欲を刺激する競争環境の不足を挙げています。私は機械学習

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8か月前

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日本のスタートアップ企業の成長速度が米国に比べ30分の1以下という現状にデータサイエンティストは何ができるか

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8か月前
シードラウンドで約 8 億円を調達したノーコードのデータ連携ツール Cascade はなぜ歩みを止めたのか

Cascade はデータアナリスト向けのデータ連携ツールで、スプレッドシートに様々なシステムのデータを張り付けて複雑な数式で統合するより GUI で簡単かつ再利用性の高いコンポーネントの構築を可能にします。 2019 年に創業で 2021 年にシードラウンドで 530 万ドル ( 2023/9/10 現在の換算レートで約 8 億円 ) を調達しつつも、 2023 に製品開発をストップしました。創業者によるその経緯と学びをホームページ上で見ることができます。本記事は「成功す

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8か月前

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シードラウンドで約 8 億円を調達したノーコードのデータ連携ツール Cascade はなぜ歩みを止めたのか

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8か月前
イベントメモ :「プロダクトマネージャー組織」どうつくる？ここでしか聞けないPdM採用・育成・評価の話

本記事は 2023/9/7 に開催された表題のイベントでのトーク内容をメモ的にまとめた記事です。現地開催にもかかわらず 187 名申し込みという盛況なイベントで、行きたかったのにいけない、しかも全編トークセッションなので内容わからないじゃねーか！という方もいるかと思い、少し粗いですが個人的に取ったメモを共有します。イベント URL は下記です。 https://midastech.connpass.com/event/289887/ 目次は以下の通りです。登壇者の方の発言

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8か月前

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イベントメモ :「プロダクトマネージャー組織」どうつくる？ここでしか聞けないPdM採用・育成・評価の話

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8か月前
ChatGPT の長いプロンプトに意味があるのか気になったときに試す評価方法

ChatGPT を上手く使う方法として、非常に長いプロンプトが共有されているのを見たことがある方は多いと思います。ただ、実務で使う場合長いプロンプトより短いプロンプトの方が扱いやすく API を利用する際のコストも少なく済みます。「ユーザーが作成した Excel マクロをメンテナンスしてほしい」と言われると 90% のエンジニアは不吉な予感に胃が痛くなると思いますが ( ※個人の感覚です ) 、今後誰かが生み出した長文プロンプトが業務に欠かせないものになっていて数文字変えると

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9か月前

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ChatGPT の長いプロンプトに意味があるのか気になったときに試す評価方法

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9か月前
ChatGPT を使用して Product School の動画から効率的にノウハウを学ぶ手順

Product School はプロダクト開発に関わる人たちのコミュニティです。 YouTube で Google 、 Amazon 、 Facebook 、 Apple といった世界的な企業や Airbnb や Uber といった先進的なプロダクトで活躍するプロダクトマネージャーのプレゼンテーションやインタビューの動画を公開しており、チャンネル登録者数は 2023 年時点で 11 万人を超えています。私は主にプロダクトでのデータサイエンスの活用に焦点を当て、動画を見て得られ

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9か月前

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ChatGPT を使用して Product School の動画から効率的にノウハウを学ぶ手順

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9か月前
プロダクトの課題をデータ分析から解決するための Step by Step

データ分析の方法は知っているものの、分析してどうするか具体的なイメージが沸かない方は少なからずいるのではないでしょうか。具体的なサービスの例を使って経営課題の提示からデータ分析に基づく解決案の策定までをきれいに語った動画を見つけたので、ご紹介します。"Webinar: Product Discovery With Data & User Research by Glovo Group PM, Lokesh Mahajan" という動画で、語っているのはスペインや中東・アフリカ

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9か月前

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プロダクトの課題をデータ分析から解決するための Step by Step

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9か月前

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プロダクトの課題をデータ分析から解決するための Step by Step

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