LINE Engineering
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  • Developer of the Month 2018.08 VoiceApp Lab様インタビュー
    Sho Tachibana 2018.08.07

    テクニカルエバンジェリストとしてMessaging API、Clova Extensions Kit(CEK)等のプラットフォーム全般の啓蒙活動を担当しています。

    Clova Extensions Kit&Clovaスキルストアの公開に合わせてスタートした「Developer of the Month」。毎月一度LINEのAPIを利用して素晴らしい作品を開発していただいた開発者の皆様を新宿ミライナタワーオフィスにご招待し、インタビューと副賞の贈呈を行います。

    第1回の「Developer of the Month」に輝いたのは数々のヒットスキルを開発してきたVoiceAppLabの3名。今回はVUIだからこその面白さやアイディアの源泉を聞きました。

    VoiceAppLabのメンバー。左から、池田大介氏、コバヤシトール氏、捧隆二氏。

    Clova CEK Developer of the Month

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  • Write you a webpack for great good
    Jun 2018.08.06

    LINEでフロントエンド開発を担当しています。プログラミング言語に興味を持っています。

    こんにちは、LINEでフロントエンド開発を担当しているJunです。この記事はLINE Engineering Blog「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」の4日目の記事になります。

    この記事ではJavaScript ecosystemの一つ、module bundlerについて書きたいと思います。まずmodule bundlerという概念について簡単に紹介し、その後module bundlerが実際どう動くのかについて自作module bundlerを書いた経験と共に説明します。

    Module bundler?

    Moduleシステムは大きいコードベースをmoduleと呼ばれる単位に分割できるようにする構造のことです。JavaScriptは長い間moduleシステムを持っていませんでしたが、2009年Node.jsがCommonJSというmoduleシステムを使い始めて以来、JSでもmodule化したコードを書くのが普通になりました。そしてECMAScript 2015でJS言語仕様に新しいmoduleシステム、ES Modulesが含まれるようになり、もはやmodule無しではJSを書きづらくなったとさえいえます。

    JavaScript module bundler summer homework

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  • Clovaにおける機械学習モジュールの管理運用基盤Druckerについて
    Keigo Hattori 2018.08.03

    ソフトウェアエンジニア。担当はClova。専門は機械学習と自然言語処理。Apitoreの創業者。

    こんにちは、LINEでClovaの自然言語理解 (NLU) ユニットの開発をしている服部 (keigohtr)です。この記事は、LINE Engineering Blog 「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」 の3日目の記事です。

    はじめに

    機械学習が流行ってます。みなさんも既に機械学習をやっていたり、上司から機械学習をやれと言われたりしているのではないでしょうか?幸いなことに、近年の機械学習の流行のおかげで機械学習まわりのツールやフレームワークはかなり充実してきました。線形回帰やロジスティック回帰、Perceptoron、Adaboost、Random Forest、Support Vector Machine、XGBoost、そして多様なDeep Learningのアルゴリズムなど、多くのアルゴリズムが誰でも簡単に利用できるようになりました。しかし「学習」まわりのツールやフレームワークが充実する一方で、構築した機械学習モジュールの「運用」まわりのツールやフレームワークは多くありません。そこで今回は、LINEのAIプラットフォームであるClovaで採用する機械学習モジュールの管理運用基盤Druckerをご紹介します。

    Clova Drucker summer homework

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  • LINE の全社員が必要に応じて担当サービスのデータを分析できる環境の構築
    Keiji Yoshida 2018.08.02

    LINE Data Labs データエンジニア

    この記事は、 LINE Engineering Blog 「夏休みの自由研究 -Summer Homework-」 の 2 日目の記事です。

    LINE Data Labs のデータエンジニアの吉田啓二です。昨年から行っている「 LINE の全社員が必要に応じて担当サービスのデータを分析できる環境を構築・提供する」という取り組みをご紹介します。

    LINE Data Labs とは

    LINE Data Labsは、 LINE の各サービスのデータの収集・処理・集計・分析を専門的に行うことで、データの分析・活用という側面から各サービスの成長を支えることを目的とした部署です。Hadoop クラスタへの各サービスデータの収集、データを集計・可視化する BI/レポーティングツールの提供、データ分析による各サービスの状態把握・意思決定支援、各サービスの価値向上を目的とした機械学習の適用など、データに関する多岐に渡る業務を、合計約 50 名の機械学習エンジニアデータサイエンティストデータプランナーデータエンジニアが、お互いに協力して遂行しています。

    Data Labs summer homework

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  • LINE Engineer Insights vol.8「Messaging API開発者が語るFlex Messageへのこだわりと今後の展望」
    LINE Engineering Blog 2018.08.01

    LINEで働くエンジニアに色々と話を聞いていく「LINE Engineer Insights」の第8弾です。当コーナーでは、インタビュアーにLINEで働くエンジニア tokuhirom を迎え、エンジニア同士でざっくばらんに話を聞くという形で進めています。今回も、LINEのエンジニアは一体どんな人達なのか、その内面に迫っていきたいと思います。

    第8弾は開発1センターBパートの小野侑一さんに、BOTの開発者がユーザーとやりとりするために使用するMessaging APIの中でも、2016年にリリースされたTemplate Messageと、2018年6月にリリースされたFlex Messageの開発に至った流れやこだわり、今後の展望について聞いてきました。

    LINE Engineer Insights LINE BOT Messaging API

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