KIYOラーニング株式会社のページをご覧いただいている皆様こんにちは。
技術広報メンバーの大原です。

今回はシステム本部が独自に活動している「勉強会」の第66回～第70回の内容を簡単に紹介させていただきます。

以前にも勉強会について紹介するストーリーを公開していますので、まだの方は以下のリンクから是非一度ご覧ください。

【第66回】
開催日：2023年2月15日（水）
講師：STUDYingグループ所属 エンジニアTさん
テーマ：芝麻信用（セサミクレジット）

中国のモバイル決済においてトップシェアを誇る「Alipay」の機能の一つである「芝麻信用」が今回のテーマでした。日本では馴染みが薄く、初めて耳にしたという方も多かったのではないでしょうか。

芝麻信用とは、ざっくりいうと個人信用評価システムです。Alipayの決済情報など、その人の行動履歴から信用度を350～950点のレンジでスコア化し、高スコアになるほど様々な優遇措置を受けることが出来るようになっています。つまり、日頃の行いってことですね。

優遇措置としてはローンが低金利で組めたり、賃貸物件の敷金が免除になったりという経済的なメリットがあったり、高スコアの人だけが利用できる病院、学校、婚活サイトなどあったりと、日々の生活でVIP待遇が得られるようです。

信用スコアには個人情報や資産情報などの5つの指標があり、Alibabaグループで集められたビッグデータと国から提供される犯罪・交通違反などの情報からAIがスコアを算出しています。Alipayのユーザ数は12億人と非常に多く、納税や公共料金の支払いはもちろん、屋台までと、個人決済のほぼ全領域に関与しているため、日常の支払いのほぼすべてが信用スコアのデータとして蓄積されており、まさに国民総監視システムという。

【第67回】
開催日：2023年3月1日（水）
講師：デザイングループ所属 デザイナーYさん
テーマ：画像生成AI

ここ最近急激に話題になってきた画像生成AIが今回のテーマでした。
2022年は画像生成AI元年とも呼ばれており、一般ユーザ向けに画像生成AIのサービスが公開され始めたというのが大きな理由なようです。

今回主に取り上げたのはAIに描いてほしい絵のイメージをキーワードとして打ち込むと、それに基づいた画像をAIが生成してくれるというものです。
アートやエンターテインメントだけではなく、医療や教育現場でも活用されているようです。
画像生成AIの歴史としてはまだまだ浅く、2022年になっていくつかのサービスが公開され始めたばかりです。
その中でも話題になっている以下のサービスを勉強会の時間の中で講師のYさんが実際に試して見せてくれました。
・DALL-E
・Stable Diffusion
・Midjourney
・NovelAI

サービスによって、得意領域があったり、同じキーワードを入れても全く異なる画像が生成されたりと、非常に興味深い結果になりました。
素人目線では既に十分凄いと感じるのですが、実はまだまだ発展途中であり、今後さらにクオリティが上がっていくことは間違いないようなので期待が高まりました。

【第68回】
開催日：2023年3月9日（水）
講師：STUDYingグループ所属 エンジニアYさん
テーマ：New Relicでデータベースモニタリング

当社では、オブザーバビリティ（可観測性）ツールとしてNew Relicを導入しています。
▼New Relicについてはこちらのストーリーでも紹介しているので是非ご覧ください

そのNew Relicのユーザー会で、活用事例を発表する事となったYさんより、発表内容を勉強会にて共有して頂きました。

NRQLというクエリ言語を利用し、New Relicデータから情報を取得しており、実際に利用しているクエリの説明をしてくださいました。
・平均実行時間が長いクエリを探す方法
・呼び出し回数が多いクエリを探す方法

また、NRQLで取得した情報をビジュアライズするダッシュボードの設定方法の説明もしてくださいました。ダッシュボード化する事で直感的に把握出来るので、監視負荷を軽減出来るなと改めて感じました。

今回の発表で、New Relicに興味を持ったという感想が多く挙がりました。
勉強会前は、情報の取得方法・ダッシュボードの作成方法など、ちょっとハードルが高いように思っていたのですが、発表を聞いて自分でもダッシュボードを作成し、業務活かしたいなと感じた勉強会でした。

【第69回】
開催日：2023年3月29日（水）
講師：AirCourseグループ所属 マネージャーYさん
テーマ：マンダラート

今回のテーマはマンダラート。なにそれ曼荼羅？アート？

マンダラートとは

目標達成のためのアイデアの発想法の一種で、野球で有名な大谷選手が高校生の時に作成したマンダラートを使用して目標を達成したことから注目を集めました。

マンダラートの作成手順

• メインとなる目標を中央のマスに記入する。
• 大目標を実現するために必要な要素を括弧考えて周りの八マスに記入する。
• 注目表に八つの目標を記入する。
• 目標になるので残りの大きな正方形の中央に書き写す。
• 小目標となる要素を八つ考えて周りの八に記入する。

マンダラートを作成すると、 抽象的な思考や情報が整理できるので、目標達成の具体的な施策が洗い出しができ、抜け漏れが防止できるというメリットがあります。また、経験や知識が豊富なベテラン層が持っている知見を共有できる楽しみもあります。

【参考】
https://n-works.link/blog/marketing/mandarat
https://web-creates.com/manda/

勉強会の最後に参加メンバーで、システム統括の人気キャラクター「つのっきー」の世界制覇を目指すためのマンダラートを作成しました。

様々なアイデアを話し合った結果、「つのっきー」を世界的に有名にするために強力なメディアプレゼンスが必要であるということがわかりました。有名なアニメスタジオとコラボレーションしNETFIXで配信、広告代理店に多額の資金を投入し、オリンピ〇クの公式キャラクターに採用させます。これにより、広い観客層にリーチするだけでなく、「つのっきー」の認知度も高めることができます。

というなこともマンダラートでいろいろ見えてきます。

【第70回】
開催日：2023年4月12日（水）
講師：AirCourseグループ所属 エンジニアKさん
テーマ：AirCourseの字幕機能について

AirCourseで字幕機能の開発を担当したエンジニアのKさんより、字幕に関するテーマで発表していただきました。

YouTubeなどでも目にするCCというアイコンはクローズドキャプションの略で、ユーザの意思で表示/非表示できるものを指しており、それに対してオープンキャプションといって、常に字幕を表示するものがあることを知りました。

字幕ファイルのフォーマットはいくつかありますが、AirCourseではWebVTTというフォーマットを採用しています。WebVTTはAirCourseで使用しているVideo.jsに対応していることが大きな理由です。

AirCourseではアップロードした動画から字幕を自動生成する機能もあります。動画から字幕を生成するには次のような文字起こしサービスを利用することが出来ます。
・AWS Amazon Transcribe
・Google Speech-to-Text
・IBM Watson Speech to Text
・OpenAI Whisper

AWS Amazon Transcribeは他のAWSサービスとの連携が容易であり、WebVTTにも対応しているため採用されました。一方、OpenAI Whisperは開発時点でAPIが提供されていなかったため、採用されませんでした。

Amazon Transcribeでどのようなことが出来るか説明を挟み、実際にAirCourseで開発した字幕機能を披露していただきました。参加者のエンジニアから「もっとこうしたらどうか」等の参加者からは「もっとこうしたらどうか」といった意見や感想が出され、機能の改善につながる話題も出ました。

STUDYingでも今後、字幕機能の開発が予定されているため、今回の発表はナレッジ共有の貴重な機会となりました。

最後まで読んでいただきありがとうございました！
今後も定期的に勉強会の様子をお伝えしていきますのでお楽しみに。