Aisa MSP Summit 2018 に参加してきた【3日目】
こんにちは！ MSP Japan の木村です。
私からはAsia MSP Summit 2018の3日目の内容をお伝えします！
本日は台湾マイクロソフトオフィスにて活動しました！
Hackathon Winner Announcement
優勝はGroup13！🏆 おめでとうございます！
accurate %は上がるものの、実際の正確性はなくなるためデータクリーニングはしない方がいいとのフィードバックをもらいました！
Startup Mythology
最終日は様々なスピーカーによるトークセッションで構成されています。
初めはスタートアップメソロジーについてのセッションです！
Imagine Cup - Showcase
続いては、Imagine Cup のファイナリストによる体験談を聴きました！
各国MSPから出場者がいることは刺激的です。
MSP Alumni Exchange
そして、MSPのAlumniからの激励！
MSPリードのSusanも遠隔から参加してくれました！
Team Building Activity
午後からは本日のメインとなるマイケル・テオさんによるセッション。
前半は、グローバルリーダーシップに必要なマインドセットを学びました。
1. Awareness create change.
2. Look for points of familiarity.
3. 3S* to sustainable success.
4. Motion creates emotion.
5. To charge your out put, you neet to chanrge your input.
6. Repetition leads to reputation.
7. Clarity is power out of sight, out of mind.
3S*: STATE STORY STRATEGY
熱弁するマイケルさん
後半は、チームに別れてスマホアプリgoosechase に表示されるミッション（腕立て伏せ、ジャグリング、街に出て指定された対象物の写真撮影、組体操など）をこなしてポイントを競いました！
アクティビティを通して各国のMSPと本当に素晴らしい関係を築くことができました！
皆さんありがとうございました！
最後に集合写真！
After Dinner
夕食後は、各国のMSPと台北で一番の絶景を見に「象山」に登りました！
皆さんタフでスイスイと登って行き、MSP Japanはついて行くのがやっとでした（笑）
以上、「Aisa MSP Summit 2018に参加してきた」でした！
Aisa MSP Summit 2018 に参加してきた【2日目】
こんにちは！MSPつくばチームの佐藤です。
私からはAsia MSP Summit 2018の2日目の内容をお伝えします！
Hackathon
2日目は朝から晩まで10時間ものあいだハッカソンを行いました！
最も性能が良いモデルを開発したチームは、翌日にMicrosoftの台湾オフィスで表彰されます。気合が入りますね！
私たちのチームは4人チームで、メンバーの出身はニュージランドとインドネシア、韓国、そして日本です。異なる言語・文化圏の人たちと一緒にものづくりをするという経験はとても刺激的でした！
私たちのチームでは、前日のワークショップで紹介されたAzure Machine Learning Studioを使って機械学習のモデルを構築しました。
このML Studioはブラウザ上でグラフィカルにモデルを構築できるので、コーディングの経験が少ない人でも機械学習を始められるのがいいですね。
ハッカソンではML Studioを使っているチームが大半でしたが、中にはPythonとscikit-learnでコーディングしているチームもありました…！
ハッカソン中はタピオカジュースや緑茶（日本と違って甘い）などの支給がありました。そして、ランチに支給されたポーク弁当は、サミット期間に食べたお弁当のなかで一番美味しかったです！
このような感じで、10時間はあっという間に過ぎていきました。
気になるハッカソンの結果は……翌日の朝に発表されます！
3日目の記事をお楽しみに！
ここからは宣伝です！
今回のハッカソンの内容とは異なりますが、 私たちMSPも過去にAzure Machine Learning Studioを使った機械学習のイベントを開催していました。
このときの資料はGitHubに公開してあり、ML Studioの基本的な使い方や精度を上げるためのテクニックなどを学ぶことができます。興味がある人は是非トライしてみてください！
Aisa MSP Summit 2018に参加してきた【1日目】
こんにちは、 MSP Japan 名古屋地域チームの土井です。
今回は 2018/6/26 から 6/30 まで開催されていた Asia MSP Summit 2018 に参加してきたので、今回はその中から 6/27 について紹介します。6/26 は到着とディナーのみだったので、6/27 がイベントの1日目となります。
MSP Highlights
MSP Highlights では各国のMSPたちが自国でどんな活動をしているかについて発表を行いました。日本からは筑波大学チームの栗本さんが発表をしてくれました。日本のMSPのハイライトはなんといってもイベントの数の多さ。 残念ながら総数ではインドより少なかったのですが、インドには400人以上のMSPがいるそうなので、MSP1人あたりのイベント数は日本のほうが多いです。（もちろん総数が増えるのも大切！）
イベント情報は connpass *1 や Twitter で随時配信しているので、ぜひチェックしてみてください。
*1 https://mspjp.connpass.com/
How will AI change our tomorrow
つづいては人工生命がいかにわたしたちの生活を変えていくのかというテーマについてです。AI という言葉がブームになり、技術者以外にも知れ渡ってきたのはつい最近ですが、AI の歴史は古く、AI という言葉が生まれたのはなんと1950年代です。
Microsoft でも AI は1999年には Hotmail でメールのフィルタリングを行うために使われていました。
Hour of AI Workshop
午後からは AI Workshop を行いました。1つの机に5人程度のグループを作り、共有された資料を読んだり、相談しながら、Azure ML*2 を使用して基本的な機械学習を行いました。
問題はデータ分析のコンペティションのサイトである kaggle *3 上の House Prices: Advanced Regression Techniques *4 を使用しました。筆者は機械学習初心者で、kaggle も Azure ML も初めての使用だったのですが、Azure ML を使用すれば環境構築が無く、コードを書くことも少なく、ドラックアンドドロップでほとんどの作業をすることができ、機械学習に対して感じていた高い壁を壊すことができました。
*2 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/
*4 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
以下のスクリーンショットの画像はこの日のワークショップを終えたあとのわたしのモデルです。今回の問題の目的は、家に関するさまざまなデータから家の販売価格を予測することです。販売価格を予想するモデルを構築するために、このようなことを行いました。
- データセットを Kaggle のサイトからダウンロードし、Azure ML にアップロードする
- データセットをトレーニング用とテスト用に分ける
- Boosted Decision Tree Regression モジュールを使用してモデルを構築する
- テストデータを予測する
- モデルを評価し、改善する
この中で1番難しかったところはモデルを評価し、改善するフェーズです。機械学習経験者に「どうやって改善すれば良いのか」と聞いてみたところ、モデルの改善は職人技で、経験と勘が必要であるそうです。わたしも試行錯誤してたのですが、どのように改善すれば良いのかはさっぱりわかりませんでした。
Cultural Night & Entertainment
そして夜は Cultural Night。美味しいごはんを食べながら、各国のMSPたちと談笑したり、一芸を披露したりしました。
Night Market after Event
イベント後はインドとスリランカのMSPの人たちと台湾のナイトマーケットに行きました。かき氷が美味しくて可愛くてお気に入りです。
MSPが Microsoft Build 2018に参加してきた【3・4日目】
みなさんこんにちは！MSP Japan 筑波大学チームの栗本です。
この連載もいよいよ最終回となりました。
私からは3日目の朝〜夕方&4日目に行われたMSP用イベントと、3日目夜のBuildの最終パーティーを紹介します。
今回メインで紹介するのはBuildに参加しているMSP用の特別プログラムです。
MSPは日本に限った組織ではなく、世界中のキャンパスにも数多くいます。彼らの存在は何となく知っているけど、実際何をしているのか分からない…。そんな隔たりをなくし、ノウハウを共有するのがこのプログラムの目的の一つです。
各国の代表によるプレゼンを聞いていると、彼らの熱意に驚かされます。IoT、機械学習など皆の興味は様々ですが、共通して伝わってくるのはテクノロジーの力で課題解決を行なっていきたいという熱意。ハンズオンを盛り上げるコツや、準備しておくべきこと、宣伝方法など、MSPの活動に役立つTipsも紹介していただきました。
また社員の方による、プレゼンやブログのコツなど実践的な講義もありました。今後の活動にしっかり生かしていきたいところです。
続いて、「MSP of the year」の発表。世界のMSPの中でも特に精力的に活動したメンバーが表彰されました。来年は日本からも選ばれるように精進していきたいですね。
一連のイベントが終わった3日目の夜は、Buildのパーティへ。シアトルのポップカルチャー博物館（MoPoP)とチフーリ・ガーデン＆ガラスが会場でした。
チフーリ・ガーデン＆ガラスでは色とりどりのガラス細工が織りなす幻想的な風景が堪能でき、それに合わせて音楽や料理も楽しめます。
MoPoP付近では音楽やゲーム、サイレントディスコなどが用意されていました。サイレントディスコとは、ヘッドホンを着用して踊るユニークなディスコです。
Buildでの雰囲気とは一転した、派手なパーティでした。（筆者はあまり得意ではないので早めにホテルへ笑）
4日目は社員さんへのフィードバック。
AzureのようなサービスやImagine Cupのような学生向けイベントの改善のために、少人数でテーブルを囲み意見交換を行いました。
担当の社員さんと直接意見交換ができる貴重な機会とあって多くの率直な意見が伝えられており、近いうちに反映されることになるかも…！？
フィードバックを終え、解散したあとは日本チームでMS本社へ見学に行きました。
現地の日本人エンジニアの方に職場を案内していただいたほか、キャリアの話などアメリカで実際に活躍されているからこそできるお話をしていただき、実りある訪問となりました。
その際に頂いたステーキがこちら🍖（美味しかったです笑）
以上、「MSPが Microsoft Build 2018に参加してきた」でした。
今年度もMSPは日本各地で活動を行なっていきます。
どうぞよろしくお願いいたします！
MSPが Microsoft Build 2018に参加してきた【2日目】
こんにちは、MSP京大リードの金子です！
僕からはBuild2日目の概要をお伝えしようと思います！
Microsoft Build Day2
2日目の基調講演のテーマは「Microsoft 365 Platform Windows + Office + Graph」
果たしてどんな新機能が発表されるのでしょうか？
なんと、Windowsに搭載される予定の「Timeline」機能がモバイル版でも実装されるそうです。スマートフォンとPCは別々に管理している人が多いと思いますが、Timelineではスマートフォンで受信した通知をWindowsで開いたり、その逆を行う事ができるようになります。スマートフォンとPCの垣根を小さくするこの機能に期待が高まります。
Timelineについては、こちらの動画を御覧ください
Windows 10 April 2018 Update - Timeline
またWindowsの使い勝手に関するアップデートで見逃せないのは「Sets」。色々なウィンドウをタブとして管理できるこの機能ですが、Officeのウィンドウをもタブとして表示できるようになります。これで、資料作成とブラウジングを同じウィンドウで済ますことができます！
Setesに関してはこちらの動画を御覧ください
Office関連で興味深いのは「Word with WinML」。機械学習ベースのアシスタントにより、今まで以上に賢い文章校正などが行えるようになります。日本語版の機能実装が待ち遠しいですね！
更にOutlookでは様々なサービスとの統合を強化。Outlookから決済を行ったり、Githubの操作を行ったりできるようになります。メールボックスから毎回ブラウザを立ち上げなくても簡単に作業を完了できますね！
地味ながらも会場が歓声に包まれたのがメモ帳に関するアップデート。
今までのメモ帳は、LinuxなどのOSで作られた改行文字がLFのテキストを読み込むと改行が無視される仕様だったのですが、このアップデートで正式にサポートされることになりました！
そしてMicrosoft Graphの紹介。Graphを使うとWindowsやOffice、Outlookなどの製品をはじめ、Active Directoryなども含む情報を横断的に参照することができます。Azure MLなどデータを活用できるサービスが増える中、このようにデータを取得することを重視したサービスが強化されるのは嬉しいことです！
Graphについては、こちらのページで実際に体験してみることができます。
2日目の基調講演も盛りだくさんの内容でした。ここで紹介しきれなかった情報も沢山ありますので、もっと詳しく知りたい方は下記のリンクを参照してください！
