メルペイとティアフォー共催で、機械学習社会実装のためのシステム開発についてのイベントを開催しました。 #tieriv_merpay

2021年3月3日、メルペイ社とティアフォー社の2社合同でオンラインイベントを開催しました。テーマは「機械学習・社会実装のためのシステム開発の話」です。 メルペイxティアフォー 機械学習社会実装のためのシステム開発の話 – connpass

この記事では、当日の内容を簡単に紹介します!アーカイブがYouTube上にありますので、詳しくはぜひそちらをご覧ください。

イベント概要

今回のOnline Meetupイベントは、Fintechスタートアップ『メルペイ』と自動運転スタートアップ『Tier IV(ティアフォー)』のコラボイベントです。

金融と自動運転というミッションクリティカルな事業領域で安心安全な仕組みを実現するため、データと機械学習を活用する工夫や苦労話を紹介します。 パネルディスカッションでは各社のエンジニアが皆様からのご質問にお答えしました!

株式会社Tier IV(ティアフォー) とは?

世界初の自動運転のオープンソースソフトウェアであるAutowareの開発を主導し、ラストマイルのドライバーレスモビリティやロジスティクスのアプリケーションを初めとした様々な環境に適用可能な自動運転ソフトウェアを開発するディープテックスタートアップです。

株式会社ティアフォー

登壇者

今回の登壇者は4名で、メルペイの川上(yuhi)とティアフォーの澁井(shibui)の2名がトークを行いました。 パネルディスカッションでは、ティアフォーの田中(tanaka)が参加し、メルペイの藤木(takafuji)がモデレータを務めました。

登壇者の詳しいプロフィールはイベントページを参照してください。

メルペイxティアフォー 機械学習社会実装のためのシステム開発の話 – connpass

メルペイの与信モデリングで安心・安全のために実践していること (@yuhi – メルペイ)

メルペイスマート払いで使われる与信モデルについてのお話です。

メルカリ上の行動ログなどから「特徴量を生成」し、機械学習で求められた後信用スコアから「後処理で与信枠を算出」を行っています。今回は、その「特徴量生成」と「後処理与信枠算出」の2点について、実践していることや気をつけていることなどを中心にお話しました。

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機械学習と一緒に信号機を探す旅 (@Shibui / Tire4)

いろんな技術を組み合わせて実現している自動運転技術についてのお話です。

最近の自動運転のトレンドの紹介からはじまり、具体的なエンジニアリングの話では一般道で自動運転車が走るための機械学習モデルとシステム、そしてそれらの大元となるデータについてお話しました。

パネルディスカッション

パネルディスカッションでは、事前に頂いた質問に答えていく形式で進行し、それぞれ金融と自動運転の機械学習エンジニアの観点からディスカッションを行いました。

主に以下のような内容が取り上げられ、さらに内容を深堀りして議論しました。

Q1. MLエンジニアの役割ってなんですか? Q2. プロダクト本体とのつなぎ込み方を教えて下さい Q3. モデル選定の基準を教えて下さい Q4. MLとルールベースの境界線はどう判断していますか?

最後に、YouTubeコメントでいただいた「Tensorflowはどう読みますか?」という質問にみなさん答えていただいて、イベントは無事終了しました!

メルカリグループとティアフォーは定期的にエンジニア向けのイベントを開催しています。イベント開催案内を受け取りたい方は、connpassグループのメンバーになってくださいね!

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