Ubie Discoveryでプロダクト開発をしている@jimboです。 Ubieでは現在、デザイン生産基盤整備の一環として、プロダクト上のUXライティングを改善する取り組みを行っています。この記事では、これまでの活動内容について紹介します。 UXライティングとは ユーザーは、プロダクトやサービスを利用する際、あらゆる場面で「言葉」を目にします。タイトルや説明文、ボタンのラベル、通知、エラーメッセージなどなど。 UXライティングでは、これらの「言葉」に注目し、どのような言葉を使うのか、あるいはどのような言葉を使わないのかといった「言葉のデザイン」をUXデザインの一部として行います。 ユーザーによりよい体験を提供し、サービスに魅力を感じてもらえるような「言葉づかい」を考えることがUXライティングの目的です。 症状検索エンジン「ユビー」におけるUXライティングの課題 症状検索エンジン「ユビー」
今の KPI はビジネス成長に貢献しているか？ 「バイトル」が部門横断のデータ整備から真の KPI を問い直す
ラノベのタイトルみたいな記事を書く、という夢が叶いました。 github.com 開発に至った動機 以前から、アマチュアの小説はプロに比べると、描写不足な傾向があるのかもしれない、と思っていました。 特に不足がちだと感じるのは「時間」に関する描写です。 季節がわからなかったり、昼か夜か、平日か休日かみたいなことが不明瞭な作品が多い気がします。 しかし印象だけで語ってもアレなので、実際に差があるのかどうかを計測してみました。 計算式は、 時間描写の文の数 * 時間描写分布のエントロピー / 文の数 です。 「時間描写分布のエントロピー」というのは「全体を通じて、どれだけ満遍なく時間表現が書かれているか」という数字だと思ってください。 例えば時間描写が冒頭部にしかなかったりすると数値が小さくなり、全編を通じて満遍なく描写されていると、数値が大きくなります。 あと時間描写というのは、一応「季節、
寿司が好きだ。そもそも白米がうまいし、おまけに刺身は超うまい。それを重ねるなんて、個性が衝突しておかしくなりそうだ。でもメキメキうまいんだ。だから寿司はすごい。寿司 is King. 寿司を愛するから寿司屋にはしょっちゅう訪れるし、なんならこの記事も寿司屋で書いてる。 特に会社の近くに「魚がし日本一」、通称「魚がし」というチェーン店があって、調子の良い時は昼と夜に行く。手頃な価格でうまい寿司が食えて、少し雑多で気を使わない感じもいい。 魚がしには「LINEクーポン」が存在する。LINEで魚がしを友達登録すると、毎週火曜日にクーポンが送られてくるのだ。 クーポンは例えば「サーモン」のようにネタが一種類指定され、それを無料で食べられる。ネタは毎週ランダムで、明日は何が送られてくるのかと、ワクワクしながら月曜の夜を過ごしたものだ。 ー 今思うと、ここで止まっておくべきだった。 ただ何も考えずに、
大学生だった当時、梅田望夫の本を読んではてなにやってきた僕は、ブログ論壇への憧れだけがあって、技術者にもなれず、時流のテーマに対して書くべきテーマを持たず、ただ実家の宗教に対する恨みだけを書き綴っていた。 もちろん、そんなものを好きこのんで読む人はいなくて、ただ虚無へとテキストを放り込んでいたのだけだど、いつからか、ある程度パターンを獲得して、その真似をするようになって、成功失敗を繰り返して、それなりにPDCAを回してきたと思う。思えば、その過程でいろんな人のヘイトを買った気がする。 人間のテキストの読み方、その反応、というのはパターンを、いくつか書き起こしてみる。 読者は、ファーストビューのレイアウトで、読む読まないを決める タイトルは記事の印象の5割 章タイトルが残りの半分 本文はほとんど読み飛ばされる 書き手としては単語の印象の連なりでイメージを形成することになる 段落が均等に分割さ
textlint-app textlint-appという、インストールするだけで動くtextlintのElectronアプリを作成しました。 インストール方法 https://github.com/textlint/textlint-app/releases/latest からバイナリをダウンロード ダウンロードしたインストーラー（Windows）、app（Mac）を実行すれば動きます。（Node.jsの環境なども不要です） 実行する際に署名されてないバイナリなので警告がでるので、その辺は許可しないと動きません。 Windows: インストーラーで許可を選択する必要がある Mac: /Application/textlint.app をコンテキストメニューから”開く”をして許可する必要がある 特徴 一番の特徴はNode.jsなどの環境を作る必要なくインストールするだけで動く点です。 tex
こんにちは！ 新オフィスに移転してから毎日2缶ドクターペッパーを買うのが習慣化してきた @fortkle です。 今回はSlackで簡単に文字校正ができるBotを作ってみたのでご紹介したいと思います。 手軽に校正したい メールやチャットだけでなく、こういったブログやissueに書く仕様など「文章を書く」シーンはたくさんあると思います。 そんなとき自分が伝えたいことを相手にちゃんと伝えることができれば良いのですが、良い文章を書くのはなかなか難しく、今も試行錯誤しています。 そこで、相手に伝えたいことがちゃんと伝わる良い文章を書くためにSlack上で簡単に試せる文字校正Botを作ってみました。 成果物 実際に見たほうが早いと思うので画像を交えてご紹介します。 例として以下の文章をチェックしてみたいと思います。 この文章はご存知の通り、ダミーテキストです ヽ(^o^)丿 そして、様々な、ｴﾗｰﾁ
こんにちは！はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 みなさんは、このような疑問をもったことはありませんか？ grep はどのように文字列を検索しているのか？ MeCab はどうやって辞書を高速にルックアップしているのか？ パーサやコンパイラを作りたいけど、何から始めればいいのか？ 本稿では、「文字列アルゴリズムとはどんなものなのか？」「なぜ重要なのか？」「何を知っておくべきか？」「どうやって勉強すればいいのか？」といった疑問にお答えしていこうと思います。 文字列アルゴリズムの意外な応用や、モチベーションを保ちやすい勉強のしかた、文字列アルゴリズムを勉強するために行った社内での取り組み、実装するときのコツといったトピックについても触れています。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2016の22日目の記事です。昨日は id:syou6162 さんに
This post is not meant to be a comprehensive overview of recurrent neural networks. It is intended for readers without any machine learning background. The goal is to show artists and designers how to use a pre-trained neural network to produce interactive digital works using simple Javascript and p5.js library. Introduction Handwriting Generation with Javascript Machine learning has become a popu
Home ＞ ニュース ＞ 大隅良典名誉教授のノーベル賞受賞決定を受けて、元基礎生物学研究所長・元岡崎国立共同研究機構長 毛利秀雄名誉教授の寄稿を掲載いたします 隣のおじさん－大隅良典君（ノーベル生理学・医学賞の受賞を祝して） 私が東京大学教養学部の助教授になりたての頃、同じフロアーで生化学の権威であった今堀和友先生の研究室に入ったばかりの卒研生が、バランスのとり方が悪くて生物学教室の冷却遠心機のローターを飛ばしました。それが大器晩成の人、ノーベル賞受賞者・大隅良典君との最初の出会いです。彼は教養学部の理科系のシニア学科として、数学から地学まで幅広いバックグラウンドをもった人物を育てることを目的とした基礎科学科の第二期生で、同学科の神代時代の秀才の一人です。奥さんの萬里子さんも同じ研究室だったので、当時見かけたことがありました。 大学院時代、ポスドク時代は離れていたのでよく知りません。ロッ
This is the engineering diary for BitFunnel, an experimental open-source information retrieval system. The goal of this site is to explain how BitFunnel works. We will cover the math and science in order to lay down a theoretical foundation, but to understand the algorithm in practice, it helps to see real, working code. For this reason, we have begun a new open source project which is a first att
はじめに 内容 MediaWiki APIを使うとWikipediaの情報をAPIを使って取得できる。 例えば次のようなことが可能。 記事の内容を取得 記事からのリンクや記事へのリンクの一覧を取得 記事を含むカテゴリを取得 記事で使われているテンプレートを取得 Wikipediaへのログイン・ログアウト 記事の編集 フォーマットはXML, JSON, YAMLなどに対応している。 今回は主に記事に関する情報を取得する方法を紹介する。 より詳しい内容は公式ドキュメントを参照。 2014-12-19 追記: ~~こちら~~でAPIサンドボックスが使えるようです。 @yukichi さん、ありがとうございます。 2018-07-14 追記: APIサンドボックスのURLが変更されたようです。 @mizoe@github さん、ありがとうございます。 注意 Wikipediaの提供するMediaW
こんにちは、2016年度にデザイナー職で新卒入社しました@Ln_northです。新卒研修も終わり、現在はOJTのもとで生放送チームにジョインしています。 さて、Googleのロゴが変わっていくらか経ちますが、このロゴはSVGを使うと少ないデータ量で表現できるというニュースが話題になりました。 この記事を見た際に、厳密には視覚調整が入るはずなので、正確に幾何的図形とは一致しないだろうという感想も抱きました。しかし、SVGで文字を生成するということには非常に興味を持ちました。今までにも、文字のアウトラインを使ったアニメーションや表現はありましたが、文字自体を生成するというものは見たことがなく、そしてSVGはJavaScriptで操作することができるため、書体の印象が動的なフォントを作ることができると考えたからです。 どういうことかというと、例えば であるとか、 といったことができるかもしれない
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