マーケティング

広告効果が悪い広告は、「ストリートナンパ的」 ここ最近、広告の効果についてかんがえているんだけど、よくない広告は「ストリートナンパ的」だと考えている。 ストリートナンパは、例えば歌舞伎町とかで、あきらかにナンパ師という人が、道行く人の前に5mぐらい前から待機して、 女性に声をかけるちおう手法だ。 ストリートナンパ的な広告とは、 顧客に広告主の意図が見える  顧客に広告が広告だとわかってしまう というのが問題である。 一方で、だれの話か忘れたけど、コンビニでナンパするのが実はよいらしくて、何回か偶然に目があった感じに設定してから、 話すと割と話ができるらしい。こういう、「偶然」という文脈設計が大事らしい。 透明な広告は、「コンビニナンパ的」 ここ最近、広告効果の高い広告とは何かを考えていて、やはりそれは「透明な広告」だと思う。上記でいうと、コンビニナンパ的な広告。 1995年生まれの僕は、大人になる前から多くの広告にさらされて生きてきた。Facebookしかり、Adwordsしかり。 そして、ミレニアム世代以降は、かなり広告耐性がついて、それが「意図された広告なのか」を五感レベルで感じ取れてしまうように なっていると思う。 新入生のパンフレットを食べる 昨日エロデューサーのポインティと飲んで話していたことが印象的は話があった。 どうもエロデューザーのポインティは日本でもっともサークルが多い大学で、新入生獲得のために、 パンフレットを渡していたらしい。しかし、膨大なサークルがあるので、ほとんどの人がパンフレットをもらってくれないらしい。 そこで、新入生の前でその人がもらったパンフレットを食べて、自分のサークルのパンフレットだけ渡すことに成功したらしい。 これだけ見ると、マジキチな感じがするんだけど、要は「あ、これ広告だな!」ってフィルターが入った瞬間にユーザーは離脱する。 一方で、パンフレットを食べるヤバいやつはこの「広告フィルター」をうまく潜り抜けて、なんかやばい面白いやつだ!というマインドにいったん変わる。 そして「透明」な広告として新入生に意図した行動をとってもらうことができるわけである。 つまり、いまの時代、広告は透明でなければならず、さもないと広告は消費されないのだと思うのだ。 透明な広告の条件 最近インフルエンサーマーケティングが加速している気がするのだけれども、それはある種「透明感のある」広告媒体が成立するからなのだと思う。 同じ文脈でいうと、「コンテンツマーケティング」かな。エンドユーザーとのリレーションなしには、なかなか広告効果が届かないような時代になっているのだと思う。 この「広告フィルター」を通り抜ける方法は、いくつかあるんだけど、 消費者に売る意図を感じさせない。※大前提 広告が広告だと思わない文脈にする。文脈設計を大事にする。 ユーザーにとって価値のある(面白い、役に立つ)情報を発信する。 ユーザーをファンにする。左脳的にではなく、右脳的に動かす。 広告主から消費者に発信するのではなく、消費者間での広告を行う(口コミ等) ということが非常に大事だと思っている。ポインティの例でいえば、ユーザーにとって価値のある発信をした結果、広告として成立したわけだ。 似たような手法で、ライターのレジェンドのヨッピー氏もいらっしゃるが、彼の広告も非常に透明である。

Python

Flaskはご存知でしょうか。PythonのWebフレームワーク であるFlaskについて、初学者向けにまとめてみました。 ◯Flaskとは Flaskは、Python上で動く、マイクロウェブアプリケーションフレームワークと呼ばれています。 ◯ウェブアプリケーションフレームワークとは ウェブアプリケーションフレームワークは、プログラミング言語でアプリを作るときに、楽チンにアプリを作れるように、諸々の動作をパッケージにしたようなものです。Rubyというプログラミング言語にも、Ruby on Rails、PHPにもLalavelなどのフレームワークがあります。 ◯マイクロフレームワークとは Flaskは、ウェブアプリケーションフレームワークの中でも、マイクロフレームワークとなっています。これは、標準で提供している機能が本当に最小限になっていることに起因します。 例えば、Ruby on Railsなどのフレームワークでは、コマンド1つで簡単にログイン機能を実装することができます。データベースの設定も、コマンド1つで簡単にできるわけです。 一方で、Flaskで実装する場合、ログインの機能を一から(from scratch)作る必要があります。これが、「最低限の機能しか提供していない」と言われる所以です。 ◯Flaskを利用する利点 Pythonには、FlaskとDjangoというWebフレームワークがあります。Djangoは、Ruby on Railsのような、ウェブアプリケーションフレームワークです。 Flaskを利用する利点を説明する上で、Djangoとの比較をしながら解説します。 ◯Flaskのメリット① 軽い Flaskは、マイクロフレームワークななで、非常に軽いです。これは必要最低限の機能しか持っていないので、余計な機能が動作を重くすることを防いでいます。 そのため、単機能のWebアプリケーションや、業務用の管理画面を作る際に非常に適しています。 ◯Flaskのメリット②カスタマイズ性が高い Flaskのメリットとして、カスタマイズ性が高いことがあげられます。例えば、Djangoを利用してデータベース設計をしようとすると、もともとある機能を利用して設計することになります。しかし、細かなカスタマイズには不向きです。一方でFlaskを利用する場合は、最初からテンプレートでデータベースを利用できませんが、実装次第ではかなり細かくカスタマイズ可能です。 ◯Flaskのメリット③ Hello Worldまでが早い Flaskを利用する場合、Flaskをインストールして、以下のような数行のコードを書き、ホストを指定してターミナル上で実行するだけだすぐに起動できます。 一方で、Djangoの場合は、プロジェクトファイルをターミナル上から実行したりと、諸々の初期セットアップが必要になります。 ◯Flaskが利用される環境 Flaskが利用される場合、簡単なBotを作成したり、社内管理システムで利用したり、APIサーバーとして利用されることが多いようです。 企業向けの大規模なサービスでは、Djangoが使われるパターンが多いようです Djangoを利用している企業として、Instagram、Spotify、Youtube、Bitbucket、Dropboxなどが、世界的に有名な企業でもDjangoを取り入れているようです。 ◯Flaskの学習方法 Flaskで実際に、Twitterの統計解析ができるチュートリアルがあります。   Day4 #100DaysOfCode 構築できた!twitterのAPI認証が想像より厳しかったけど、サービス内容と効果を説明する練習になったのでOK!Flaskチュートリアル – Pythonでツイッターの分析ツールを作ってディプロイしよう!(動画つき!)-|Dai @never_be_a_pm|note(ノート) https://t.co/K4RloCdbaT — Mutosumi (@Mutosumi) September 9, 2018   ぜひこちらを試してみてください! Flaskチュートリアル – […]

プログラミングスクール

AIが学べるスクールがだいぶ増えてきましたね。今回の記事は AIを実装するスキルを身に着けたい方 向けに、以下のような要望に答えられるようにまとめてみたいと思います! AIと言っても何を学べばよいか全然わからない!! AIを学ぶには、どんな言語やジャンルを学べばよいのかわからない!! 自分がやりたいことから逆算して、プログラミングスクールを選びたい!! 自己紹介 もともと僕はAIのプログラミングスクールAidemyで働いていた人(2018年11月退職)なので、AI人材を欲しがっている企業様の内情、採用事情、また他社サービスについては熟知していると思います。 Aidemy Premiumで、文系社会人2年目のPythonエンジニアの寺田さん(@mktrdbg)が、機械学習エンジニアとして転職されたので、インタビュー記事を書きました!Linkedinを利用した転職方法等、転職までの学習ルート等についてもまとめました!本当におめでとうございます!https://t.co/XFfbBGbsbo — Dai (@never_be_a_pm) August 19, 2018 (また、この記事に関しては特にAidemy Premium Planに若干説明がよっていますが、ご了承ください!) なぜ今AIプログラミングスクールが増えているのか AIのプログラミングスクールが増えている原因は以下の通りです。 AIエンジニアが全然足りていない 会社内にAIエンジニアがいないので、新しいAIエンジニアを育てることができない 大学院でAIエンジニアを輩出するには、人材供給量が足りていない 経済産業省の推定(IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果)では、AIなどの最先端技術を使えるエンジニアが2020年には約4.8万人以上不足するだろうと予測されています。 また、それに従ってAIエンジニアの年収は、日本、海外で軽く1,000万円を超えてしまっている現実があります。また、Bizreachの「プログラミング言語別 平均年収」によると、AIエンジニアがよく使うプログラミング言語Pythonはもっとも年収が高い言語(651万円)となりました。    AIを学ぶ上で、知っておくべき理解したうえでスクールを選ぼう まず、AIのプログラミングスクールを選ぶ上で、以下4つの軸を持って探してみましょう。 AIに特化しているか、Webエンジニアとしてのスキルが万遍なくまなべるか オンラインか、オフラインか 転職希望か、転職を希望しないか ①AIに特化しているか、Webエンジニアとしてのスキルが万遍なくまなべるか AIの専門性をつけたいのか、エンジニアとして広範囲のスキルをつけたいのかをしっかりと決めておいたほうがよいです。AIの技術を学ぶ場合、ほとんどのスクールは 基本的なWebエンジニアのスキル AIに関するデータ分析スキル を学びますが、AIのプログラミングスクールはAIに関するデータ分析スキルを集中的に学ぶ傾向があります。 逆に、Webエンジニアとしてがっちりとスキルをつけたいという場合は、ポテパンキャンプでWebのスキルを付けたほうがよいです。   ②オンラインか、オフラインがいいのか決めましょう   AIのスクールを選ぶので決めてとなるのは、完全にネット上で完結するオンライン型のプログラミングスクールなのか、それとも対面式のプログラミングスクールなのかです。特に地方から受講を考えている方ですと、周りにAIのプログラミングスクールが存在しない可能性があります。   ③転職を希望するか、しないか AIエンジニアとして今後転職をしたいのかどうかも考慮しておきましょう。 ちなみに、プログラミングスクールで「完全転職保証」などとうたっているプログラミングスクールは、9割くらい怪しいところが多いので疑ったほうがよいです。(前職で働いているときに全然エンジニアとして転職できないひどい会社がありました) どっかのプログラミングスクールが、未経験でもフリーランスになれるってうたって70-80万円の受講料金とっていて、なれないみたいなことをやってるけど、うちはそういうのは絶対やりたくないんだよね。お客さんに対して失礼だし。正しいことを正しく解決する会社でありたい。 — Dai (@never_be_a_pm) August 30, 2018 というのも、転職は個々のエンジニアリングのスキルセット以外にも、対人能力に依存するので、あくまでも「転職の知見がたまっているかどうか」くらいの視点でAIのプログラミングスクールは検討したほうがよいです。(結構「完全転職保証」みたいなことを打ち出してプログラミングスクールでだまされている人も多いので本当に注意しておいてください。) […]

プログラミング初心者

「AIアプリをつくってみたいけど、何を学べばよいかよくわからないので教えてください!」という質問がよくツイッター上できます。今回はそういった疑問にお答えできるように、 AIアプリの作り方を初心者向けに解説していきたいと思います。 この記事を書いている僕は、独学でAIを利用した文字起こしアプリ「文字おこし君」と、似ているAV女優を教えてくれるAIアプリ「スケベ博士」を開発し、合わせて15万ユーザーのいるアプリを作成しました。 この記事では特に、初心者でもAIアプリを開発できる方法に絞って、解説したいと思います。 どんなAIアプリを作れるようになるのか AIを利用して作るアプリには、例えば文字認識を自動で行うことができるアプリ、また顔認識を行い、似ている人を教えてくれるアプリなどを作ることができます。 これらは僕が作成したアプリケーションですが、プログラミングを独学で学んでいる僕でも、非常に簡単に作ることができました。 AIアプリを作るために必要な知識(上級者) ゼロからAIアプリを開発するために、必要な知識は下記の通りです。 ①データの収集を行う AIアプリは、基本的にAIにデータを学習させる必要があるので、WebスクレイピングやAPIを利用して、データを取得してくる必要があります。 これらの技術を身に着けることによって、データを収集することができます。 〇あわせて読みたい ・> Pythonによるスクレイピング超絶入門 ②データの前処理を行う 収集したデータを、きちんと学習できるように、ノイズのあるデータを消したり、修正したりします。例えば、画像認識アプリでは、収集したデータの中に関係ないデータが含まれていたり、解像度が低くて学習に耐えないようなデータが存在することがあります。なので、データを事前に整形してあげたり、前処理してあげる必要があります。 ③機械学習させる データがそろったら、学習用のデータを機械学習を利用して学習させます。そして、実際のデータと照合して、ちゃんと一致するかどうかを確認し、精度を上げていく必要があります。 ④アプリケーションとしてディプロイする これらの機械学習のモデルを利用し、実際に使えるようにするためには、Webアプリケーションとしてディプロイする必要があります。AIアプリを作る際によく利用されるのは、Pythonです。Pythonには、DjangoやFlaskといった、Webアプリを作成できるWebフレームワークがあります。 AIアプリを作るために必要な知識(初心者) 上級者編では、一からデータを取得し、AIでWebアプリを実装するまでの流れを書きました。しかし、初心者からすると複雑すぎてよくわからないので、初心者向けにサクッとAIアプリを作る方法について解説します。 ①Web APIを学ぶ 今まで、データの収集から前処理、機械学習までをゼロからやると書きましたが、学習済みの機械学習モデルをWeb APIを利用して、実装することができます。実際にAIアプリを作ってみたい場合は、こちらから学ぶのが非常におススメです。というのも、少ない学習量でより簡単にAIアプリを作ることができるからです。 ②Google Apps Scriptを学ぶ また、言語もPythonではなく、Google Apps Scriptを学ぶのがおすすめです。Google Apps Scriptを利用すると、Pythonよりも環境を構築したり、アプリをサーバーにアップロードするよりも簡単なため、スムーズにアプリ制作を行うことができます。 AIアプリを作れるnoteの紹介 最後に、初心者向けにAIアプリを作れる方法が書いてある、noteのご紹介をします。 ①文字起こしアプリ(初心者向け) LINEから画像を送信すると、文字起こしをした結果が返ってくる文字認識アプリです。Google Apps Scriptで実装できるようになっているので、初心者でもアプリを作ることができるようになります。 〇あわせて読みたい > 【AIプログラミング】LINEに画像を送ったら自動で文字起こししてくれる機械学習アプリを作ろう ②顔認識アプリ(上級者向け) LINEから女性の画像を送ると、それに似たAV女優の画像が返ってくるLINEアプリです。こちらは上級者向けです。PythonでWebスクレイピングを行い、取ってきたデータを学習させたりして、最後にGoogle Apps Scriptでアプリケーションをディプロイするところまで学ぶことができます。 〇あわせて読みたい >スケベAI「スケベ博士」をPythonとGoogle Apps Scriptで作るスケベ・チュートリアルを公開します また、本格的にAIのアプリケーションをゼロからつくってみたいという方は、こちらの記事も読んてみてください!   AIが学べるプログラミングスクールをまとめてみた