こんにちは！
開発部の武内です。

弊社のランチ前の時間帯にはお弁当屋さんが販売にいらっしゃるんですが、
入居しているフロアが1F、2F、3Fとあるため
お弁当屋さんに各階を回っていただくという大変申し訳ない状態になっています。。。
(開発部は2Fです。)

お弁当屋さんが来たら1Fから内線で教えてもらう等、
人間に頼る手もありますが我々は開発部。
「お弁当屋さん専用のチャイムみたいなの作れないかな」
「開発部はSlackを使っているから、チャイムはSlackに通知できないかな」
と考えた結果、

Amazon Dash Button と Raspberry Pi を使って
お弁当屋さん通知ボタンを作ってみました。

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私が初めてSONY社のNNC（Neural Network Console）を触ったのは、ちょうど一か月ぐらい前になります。「これでディープラーニングできちゃうのー？」という驚きで、ほんとでほんとでサプライズでした。GUIベースで、機能がゴテゴテせずシンプルにまとまっており、難しそうな印象はありません。

・・・という出会いをしたのですが、折角の感動が冷めやらぬうちに、私もNNC関係の記事を書いてようかと思います。前回の『ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワーク』はNNCの紹介とディープラーニングで日経平均株価を予想する実例でしたが、今回、私はNNCの学習結果を利用し、実際にシステムに組み込む方法を紹介します。

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エコモット社内では、昨年から技術者向けに何度かニューラルネットワークや分析の勉強会をしています。

現実的には、技術者より非技術者（管理とか営業とか企画とかとか、プログラマーやＳＥではないという意味）の方が何らかの分析すべきデータを持っていて、資料の作成から何かしらの判断まで様々なレベルでデータを活用するという業務上の必要性が多く存在しているように思われます。すでにBIツールや統計ツールなどを活用する人もいて、近年ブームになっているディープラーニングを活用したいというニーズは間違いなく、この層にも訪れると考えられます。

エコモットでは、技術者以外もディープラーニング技術を活用してもらいたいと思い、２月に非技術者向け勉強会を開催しました。また、同様の内容を圧縮し、株式会社インサイトテクノロジー様が主催するSapporo Tech Bar #17にて発表させていただきました。（本ブログは、これらのまとめを兼ねたダイジェストです。）

ディープラーニングって凄い人しかできないんじゃないの？

今までディープラーニングをやるということは、ほぼほぼTensorflowとかChainerとか・・・とかとかのフレームワークを使ってプログラムを作ることと同義でした。しかし、ソニーのNeural Network Consoleがこの状況を一変させようとしています。（そうに違いない！）

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