信じられないかもしれませんが、写真はLT会場の写真です。会場といっても、これ幕張メッセなんですが。

あまたのミュージシャンが立ったその舞台に、僭越ながら登壇させていただきました。サイボウズは本当にどうかしていると思います(誉め言葉)。バラエティ番組などで見る、二酸化炭素プシャーとともに出場するのは人生で初めての体験でしたし、「事前に写真を撮るので来てくれ」と言われたときは、正直お前はいったい何を言っているんだ？？と思ったものです。

さて、kintoneとは、ドラッグ＆ドロップで簡単に業務システムが作れるプラットフォームです。これで、Excelなどで行っていた情報の共有や管理を、簡単にクラウド上へ移行することができます。

そんなライトな反面、kintoneはカスタマイズがとても自由にでき、どこまでも深く使えるというディープな側面を持っています。

そんなディープな魅力を突き詰め、kintoneの限界を突破する漢達よ・・・出てこいや！！ということで、kintone界隈のhacker達が一堂に会しました。

発表されたhackは、非常にバラエティの富んだものでした。一番耳目を引いたのは、なんといっても日本初公開？のAmzon Echoを利用したジョイゾー山下さんのhackだったと思います。Amazon Echoから音声で入力を行い、それがkintoneに連動されるという未来のインタフェースを感じさせるデモでした。

私の方は、kintoneに蓄積されたデータを簡単に学習し、活用できるプラグインkaruraを紹介させていただきました。

https://doc.co/zSNTfW

最近SalesforceがEinsteinを発表したこともあり、kintoneでもAIについてどう考えているのか？というスタンスを打ち出したほうがいいな、ということもありインパクトよりはそうした立ち位置をしっかりアピールしておくことに重点を置きました(企画段階ではUnityを使う構想もありました)。ただ、よくあるAI関連のAPIにまつわる、小難しい操作や設定はkintoneという手軽さや簡単さが魅力なプラットフォームには合いません。

そこで、「どんなに高度な機能でも、ユーザーは常に簡単に操作・カスタマイズできる」というkintoneの文化ともいえる点を継承した仕組みを提案しました。概要は発表スライドの中に記載していますが、端的には「予測に使う項目」と「予測したい項目」を選択するだけで、あとは自動的に使える特徴量・適合するモデルを選び、最適にチューニングしてよろしくやってくれるという仕組みを作成しました。難しいところはすべてこちら側で吸収する、というスタンスです。

結果は・・・王座を射止めることはできませんでしたが、前回チャンピオンは射止めたのでまあよしとします。ちなみに、王座を得たのはアールスリーインスティテュートの金春さんでした。こちらは、電話がかかってきたらその電話番号をキーに自動的にkintone上のマスタから情報を引き出し、ブラウザ上で電話応対しながらkintoneに応対履歴を登録できるという、非常に実用的なhackでした。

結果はともあれ、kintoneという業務システムと、機械学習との組み合わせを示せたのは良かったかなと感じています。発表後反響も少なからずいただき、可能性を感じていただけたことを実感しています。

さて、これまでの説明、またスライドはLT用のため中身についての詳しい話は書いていません。最適なモデルを自動的に構築するって、具体的にどうしているの？という点については、12月から始まるkintone Advent Calendarにて明らかにしようと思いますので、気になる方はぜひウォッチしていただければと思います！