Wantedlyのミッションは、「シゴトでココロオドル人をふやす」です。 「シゴトでココロオドル」とは、仕事に熱中して、仕事を心から楽しめる状態になること。私たちははたらくを面白くするサービスを展開することで「シゴトでココロオドル人」を最終的に国内で1200万人まで増やしたいと考えています。 今までは、日本発のビジネスSNSとして「Wantedly」を展開。活発な「シゴト交流」を提供するため、企業訪問サービス「Wantedly Visit」や、チャットサービス「Wantedly Chat(旧Sync)」などをリリースしてきました。 そして新たに人工知能でつかうほど賢くなる名刺管理アプリ「Wantedly People」をリリースしました。「Wantedly People」はビジネス上の「つながり」を加速、拡大させ、自身の「つながり」をあなたの資産に変えるサービスです。

「Wantedly People」を開発した理由は主に2つあります。 1つ目は、テクノロジーで、名刺管理の悩みを解決するためです。 ビジネスマンの名刺管理方法は依然としてアナログ管理が主流ですが、デジタル名刺管理サービスの市場は今後伸びていくことが予想されています。しかし現代では、本当はデジタルで管理をしたいのに、アプリの煩雑性や、データ化のスピードの遅さ、などの理由で踏み切れていないという課題があります。その悩みをテクノロジーの力で解決したいという思いで開発されたのが、「Wantedly People」です。 2つ目は、これからは個人の「つながり」が重要となる時代だからです。 今後、ビジネスパーソンを取り巻く環境はどんどんと変わっていきます。寿命が延び、生きる時間が長くなると、1つの組織で一生勤め上げるような働き方から、個人の持つ無形資産「スキル」「人脈」「評判」を充実させ、様々な組織を渡り歩くような働き方が主流になってきます。つまり、組織を超えた活発な「シゴト交流」や個人間の「つながり」が重要になってきます。

Wantedlyにはディレクターやマネージャーの職務がありません。エンジニア自らがサービスの成長とユーザの気持ちを考えて行動します。現状を分析し、仮説を立て、要件や仕様をチームでディスカッションの上開発を進めています。それぞれがビジョンを胸にオーナシップを持って取り組み、スケジュールや進捗をセルフ・マネジメントします。 中でもWantedly Peopleは社内でも「ヤシマ作戦」と呼ばれ、iOSや機械学習など各分野のエースを集め、マーケティングのメンバーも含め、社内のリソースを集中してプロダクトを作っていて、スピーディーで刺激的な働く場になっています。 http://jp.techcrunch.com/2016/11/11/wantedly-people-raised/

## Wantedly People 機械学習チームのいいところ 【1】 確実にプロダクトに結びつくものをやる - 企業の研究との違いは3ヶ月ぐらいで実際に成果を出すこと ※優秀な研究者だと1年間に4本ぐらい論文を国際学会に通したりする(in 中国、アメリカ) ので、3ヶ月で1本出すのは普通。修士でも清華大学と北京大学では最低1個出さないと卒業できない。よって、3ヶ月っていうのは普通。 - 「研究は盲目的に時間がかかるものと思っている」といった甘い考えの人には向いていないかも - その時のプロダクトの改善に一番効きそうなものをやる。よって、言語処理も画像処理も大丈夫みたいなエンジニアの方が向いているかも。 (ちなみに相川は自然言語処理で画像処理はやったことはなかった) - アイデアとかロジックを知っているだけでなく、高速に実装して試せる力が重要 - 研究の機械学習と違って、機械学習じゃない解決方法も模索することも多い + Kaggle, TopCoder Marathon Match とかだと、大体100％機械学習を使うだけでは上位に行けないのと同じ + データで全て例示するのと、定義するのではどちらが簡単かを考える（猫とは何か vs 名刺とは何か） 【2】 一緒にやっているデザイナーやiOSエンジニアが優秀 - 作ったもの(精度が100%になることはないもの)をUI/UXの力で最大限良くしてくれる＆サービスの体感値を最大にしてくれる (例) 0.3秒ごとに四角形を検出しているが、丸がふわふわしてることでもっとずっと追跡しているように感じさせる - 取得したときに、一つ一つアニメーションをすることで下記のような体験を実現 + どの名刺が取り込めたのかわかりやすくなる (変なものを取り込んでしまった時や、撮影のタイミングで丸が外れてしまった時などもわかりやすい) + OCRなどの処理をする時間を稼いでいる。 (例)10枚読み込むと10枚処理しないといけない。前提として画像のアップロードに0.2秒+処理に2秒かかる。10枚だと0.2×10+2なので全部で4秒かかる。これをユーザーに待たせるのは良くない。それを解決するために、ベースのアニメーションに2秒、1枚めと2枚めのアニメーションの開始を0.2秒遅らせることでユーザーが処理を待ったと感じさせないようにしている + 名刺をゲットした喜びみたいなものを体現している (by デザイナー ) 【3】 言語は自由。基本はC++, Pythonなど。他のでやったほうがいいものがあれば、APIになることができれば問題なく他の言語も使える ※ APIになる => 入力と出力がしっかり定義できている (例) [入力: カメラ画像, 出力: 名刺の領域の4隅の点の座標]　[入力: 名刺画像, 出力: 書かれている文字情報]　[入力: 名刺から読み込んだ文字情報, 出力: 名前,会社,email等のカテゴリの情報] - タスクとしてしっかり分離されていれば、独立した言語を使ってサーバーを組める。なので、Productionで動かすことも1日あれば別言語であっても連携できる 上記のような環境で、機械学習を活用してプロダクトづくりに興味がある方は是非ご応募下さい!!