なんでドコモがアドベントカレンダー？


この記事は，NTTドコモSI部のアドベントカレンダー第1日目の記事になります。  

初日のこの記事では，本アドベントカレンダーの生まれた経緯と，投稿予定記事の簡単な紹介を行います。少しでも，ドコモのデータサイエンスに関わる技術的な活動に興味を持って頂ければ幸いです。

## 経緯
私が所属しているNTTドコモ・サービスイノベーション部では自然言語処理技術や画像処理技術，ビッグデータ開発基盤の構築やマーケティング関連技術など，非常に多岐に渡った領域に関して研究開発が行われています。  

一方で発表の場の多くが学会や研究会といった，エンジニアとしてはある種ニッチな場となっており，多くのエンジニアの方々には「ドコモは単なる通信キャリアである」と認識されているように私は感じています。

そういった現状を受けて，
**多彩な技術領域での取り組みをもっといろんな人に知ってほしい！**
**通信領域以外でも，もっと興味を持ってほしい！**
**頼む！知ってくれ！**

と感じ，今回のアドベントカレンダーを企画することにしました。

幸いアドベントカレンダーに取り組んでみたい有志の方々も多く，隠れ（？）Qiita民も多数いたことから，無事に目標人数も集まり，今回アドベントカレンダーをスタートすることができました。感謝。

## 投稿テーマ
このアドベントカレンダーでは様々なテーマの記事を取り扱います。ここで簡単に，各投稿予定記事の紹介をしたいと思います。※ 記事公開後に全てリンク予定

### クラウド（AWS）
データの管理やシステムの構築において，AWSを積極的に活用しています。下記では，AWSの基本的な使い方や新サービスの紹介を行なって頂きます。

| 投稿者 | 記事名                                                 |内容|
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| 千田   |[1clickでAWSのセキュリティチェック！ScanMonsterの使い方](https://qiita.com/dcm_chida/items/c5b7edd31feb0ac966ad)|AWSのセキュリティチェックツールであるScanMonsterの紹介|
| 川崎   | [AWS上でチーム開発するときのIAM権限設定事例](https://qiita.com/dcm_kawasaki/items/50716af413ad4fdb0153)     |AWSの管理で重要なIAM権限管理の設定方法についての基本事項|
| 林     | [Amazon Neptuneでグラフデータベース初体験！ ](https://qiita.com/dcm_hayashi/items/9b2536b6fbffa0118fad)            |AWSのグラフデータベース・サービスであるNeptuneに関して料金体系や基本的な使い方の紹介|
| 依田   | [研究開発でAWSを使うあなたに、知っておくといい4つのこと](https://qiita.com/dcm_yoda/items/9d91927ed96c126ac015)      |AWSを用いて研究開発を行う際に気をつけなければならない，セキュリティ等のTips|

### 自然言語処理
ドコモでは様々な自然対話サービスを支える技術として，自然言語処理技術の研究開発に取り組んでいます。今回は自然言語処理技術のチュートリアルを中心に解説して頂きます。

| 投稿者 | 記事名                                          |内容|
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| 池田   | 【ゼロから作る文書分類】Deep Learning を勉強したあとに学び直したいパーセプトロンアルゴリズム |パーセプトロンアルゴリズムを用いた文書分類器実装のチュートリアル|
| 澤山   | [自然言語（前）処理](https://qiita.com/dcm_sawayama/items/406408e8bda0840a8106)                             |自然言語処理を行う際に重要なテキストデータの前処理に関するまとめ|
|白水　　|[ドコモの自然対話開発環境SUNABAでもっと賢いチャットボット作ってみた](https://qiita.com/dcm_shiramizu/items/87b1a69d8e8c78af473a) | ドコモの自然対話プラットフォームを活用したレストラン検索ボットの作成チュートリアル|
| 白水   | [深層学習を使った回帰モデルでQiitaの記事名からいいね数を予測してみた](https://qiita.com/dcm_shiramizu/items/b128a0aad72578213158)  |QiitaのAPIで取得可能なデータを用いたPytorchによる深層学習チュートリアル　　|
| 角森   | [愛媛県今治市弁のチャットボットを作ってみた](https://qiita.com/dcm_tsunomori/items/25a543db17eb2c552d06)            |自然対話APIを用いたチャットボット作成に関するチュートリアル|

### 画像処理
また，ドコモでは画像処理に関わるサービスも多数リリースしています。今回はtensorrt5.0やkivyの使い方や，ハードウェア上で深層学習を動かす際のテクニック等について解説頂きます。

| 投稿者 | 記事名                                                       |内容|
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| 井上   | [Jetson TX1 と SONY Camera Remote API で Deep Learning なデジカメを作る](https://qiita.com/yoshitaka_inoue/items/db62cdc4c5122cfae822)    |NVIDIAのJetson TX1にカメラを接続し，GPUに物体認識の推論を行わせる方法について|
| 酒井   | [TensorRT5.0使ってみた](https://qiita.com/dcm_sakai/items/0e13e2917adf55e92745)           |深層学習モデルの推論を高速化するtensorRTの使い方|
| 田中   | [【IoT】デバイスWebAPIを使って簡易ビデオシースルー型HMDを作ってみた](https://qiita.com/dcm_tanaka/items/02f44af8a2ac7e2e041a) |IoT機器とサービスをつなぐ際に有用なデバイスWebAPIを用いたVR端末に関するハンズオン|
| 三村   | [動画の足し算、引き算を用いて検索](https://qiita.com/mimura_tomohiro/items/8743db9440ebbc87483a)   |動画情報をembeddingしてベクトル表現を得て，それに対する演算によって好みの動画を探す試み|
| 福島   | [python+kivyで物体検出する動画プレイヤーを作る](https://qiita.com/dcm_fukushima/items/6e0c7bd232b335bdeb10)                         |YOLO.v3で実装された物体認識アルゴリズムを用いてkivyで動画プレイヤーを作成する|
| 北出   | [Jetson×ROS×RICOH Thetaで動かすお手軽Deeplearning](https://qiita.com/dcm_kitade/items/6ff790fbb0a97913265b) |NVIDIA社製のJetsonと映像転送等に関するAPIが利用できるRICOH THETAを用いてリアルタイムな画像認識を実現|

### 研究開発一般
以上の自然言語処理・画像処理技術に限らず，メンタルヘルスケアや検索技術など，非常に多彩な研究開発に取り組んでいます。下記ではそうした研究開発一般について解説頂きます。

| 投稿者 | 記事名                                     ||
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| 大西   | Solrを使ったPOI横断検索の基本の仕組み        |全文検索エンジンサーバであるApache Solrを用いたPOI検索システムの紹介|
| 小田   | [できる！おうちプロジェクションマッピング](https://qiita.com/dcm_oda/items/f6d0f4115bfa372a66d6) |市販されているプロジェクタを用いたプロジェクションマッピングのチュートリアル|
| 落合   | [社会人ドクター経験談](https://qiita.com/ochiaik/items/ac6617f1eaffa5a7d6c5)                                   |社会人ドクターに進学する際の注意事項や進学して行った研究内容の紹介|
| 篠田   | [突撃KDD2018🎤！〜強化学習ハンズオンとKDD Cupを中心に〜](https://qiita.com/kenji_shinoda/items/5c811659df7178483d90) |KDD2018の概要と強化学習ハンズオンやKDD Cupに関する紹介|
| 出水   | [バンディットアルゴリズムによる広告配信の最適化【基礎と実践】](https://qiita.com/dcm_demizu/items/9710e72bcba25839f3b2)  |強化学習の一種であるバンディットアルゴリズムの基本事項と実データに適用した際の結果の紹介|
| 山本   | [メンタルヘルスケア](https://qiita.com/yamamoton/items/633bf830628593e24172)   |メンタルヘルス関連の研究の中でも特にストレス状態を評価する手法に関する紹介|
| 石黒   | [BigQuery GISを用いた位置情報データ分析の入門](https://qiita.com/shin_ishiguro/items/2429038b2c4c99c10837)                                |ポリゴンなどの空間情報を扱えるGoogle BigQueryのGIS機能を用いた位置情報データの分析|
| 山添   | [HoGPでAndroid端末をBLEキーボード/マウスにする](https://qiita.com/dcm_yamazoe/items/840dadeafbfb2151ca5a) |デバイスWebAPIのHoGPプラグインを用いたAndroid端末のキーボード/マウス化|

何日にどの記事が投稿されるかはお楽しみ！
ぜひ，ドコモ サービスイノベーション部 アドベントカレンダーを楽しんで下さい！

### 参考
* [xAIML SUNABA](https://docs.xaiml.docomo-dialog.com/)
* [AWS 導入事例：株式会社NTTドコモ](https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/docomo/)