自己紹介
大学在学中から現在に至るまで図書館情報学をバックグランドとして、検索や推薦システムに関するプロダクト開発に従事している。大学院卒業後は株式会社リクルートに入社し、データサイエンティストとして既存のサービスへの機械学習導入から新規事業の開発などに関わる。2019年より株式会社メルカリに入社し、データサイエンティストとして検索システムの改善に取り組む。その後、同社にてソフトウェアエンジニアとして大規模レコメンドシステムの開発を行う。並行してスクラムマスターとしてチーム開発の推進を進めた後、プロダクトマネージャーとしてプロダクトの開発を推進している。
著作・記事・授賞など
本・論文
- 打田智子, 古澤智裕, 大谷 純, 加藤 遼, 鈴木翔吾, 河野晋策. 検索システム ― 実務者のための開発改善ガイドブック. ラムダノート. 2022年5月2日 第1版第1刷
- 図書館情報学オタクと学ぶ 検索エンジニア入門. 発売日 2020/2/26
- Tomohiro Furusawa, Mamiko Matsubayashi, Tetsuji Satoh. Users’ preferences for answer forms to reference questions in libraries. iiWAS ‘16, Singapore, November 28 - 30, 2016
- 古澤智裕, 松林麻実子, 佐藤哲司. レファレンス質問の回答形態に対する一般の人々の期待. 2016年度日本図書館情報学会春季研究集会, 2016.5.28
- 古澤智裕, 松林麻実子, 佐藤哲司. 図書館におけるレファレンス質問と Q&A サイトにおける質問の差異. 電子情報通信学会 他共催, 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, DEIM2015, A1-5 (Mar. 2015).
インタビュー記事
- メルカリでエンジニアとPMのキャリアを行き来する中で見えたこととは | mercari AI (2022年12月20日)
- レコメンデーションチームを立ち上げたPMが振り返る、メルカリのディスカバリー体験のこれまでとこれから | mercari AI (2022年12月20日)
- 「データ量が多すぎ・細かい」からこそ機能開発でメルカリPMたちが得た気づき、深まる謎 | mercan (メルカン) 2022年4月20日
- 誰ひとり「同じじゃない」ホーム画面を──メルカリが“他社に比べて難解”なパーソナライゼーションに挑む理由 | mercan (メルカン) (2021月4日7)
授賞
- 2022年9月 Digital Hack Day 2022 決勝戦進出（上位10組/77組）
- 2022年2月 株式会社メルカリ MVP賞（2021年6-12月）
- 2021年10月 Digital Hack Day 2021 First Prize/最優秀賞（賞金300万円）
- 2021年3月 Mercari Hack Week Bronze Award
- 2020年3月 Mercari Hack Week Gold Award
- 2018年12月 Yahoo! JAPAN Hack Day 2018 Tech賞
- 2018年6月 SPAJAM2018 東京B予選 優秀賞
- 2018年5月 AngelHack Tokyo 2018 LINE賞/IBM賞/最優秀
- 2017年12月 Yahoo! JAPAN Hack Day 10th Anniv. ハッカソン Tech賞
- 2017年6月 SPAJAM2017 東京C予選 最優秀賞
- 2017年5月 大学院第一種奨学金 返還全額免除
- 2017年3月 図書館情報メディア研究科長表彰受賞
- 2017年2月 Yahoo! JAPAN Hack Day 2017 優秀賞
- 2016年12月 未来メディアキャンプ2016 未来メディアキャンプ賞受賞（主催：朝日新聞社 特別協力：慶應義塾大学SDM研究科 協力：Think the Earth）
- 2015年11月28-29日 ハッカー･ウォーズ 最優秀賞、じげん社賞
- 2015年9月2-4日 DMMアイデアソン+ハッカソン 個人賞準MVP、チーム 2位
- 2015年3月 筑波大学情報学群長表彰
職歴
株式会社メルカリ — プロダクトマネージャー
Product Team
·
日本
2022年4月 -
- ディスカバリー体験に関するプロダクト戦略の立案と実行
- ホーム画面全体のディレクション・レコメンド機能の戦略立案と推進
株式会社メルカリ — スクラムマスター / ソフトウェアエンジニア
AI/Personalization Team
·
日本
2020年5月 - 2022年6月
- リモート体制下におけるプロダクトチームへのスクラム導入とチーム開発体制の改善
- 大規模レコメンドシステム新規開発&運用&改善
株式会社メルカリ — データサイエンティスト
Data science Team
·
日本
2019年5月 - 2020年4月
- 検索改善のための施策立案、効果測定のための実験設計
- 検索や推薦の評価リリースフローの整備
- レコメンデーション機能のPoC
- レコメンデーションチーム立ち上げ
株式会社リクルート — データサイエンティスト
データマネジメント部
·
日本
2017年4月 - 2019年4月
- 既存Webサイトの検索導線改善のため機械学習を活用したシステム構築
- 機械学習を活用した広告運用システムの保守・運用
インターン等歴
日本
2015 - 2016
2016年3月 pixiv 2016 SPRING BOOT CAMP
離脱ユーザーを防止するためのメール施策について企画・システム実装を行った。
2016年3月 ソネットメディアネットワークス
DSPのログについてデータ分析を行い、機械学習を用いた違反検知システムの試作を行った。
2016年2月 リクルートホールディングス インターンシップ
データアナリストのコースに参加。Python等を用いてWebサイトに訪問するユーザーの行動ログ等に関するデータ分析を行った。
2015年8-9月 DMM.com Lab
サーバーサイドエンジニアとしてPHPを用いてスマートフォンアプリのAPIを作成。
2015年6月-2016年2月 筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類 プログラミング演習 TA
プログラミングの授業でのティーチングアシスタント(言語:Ruby)
学歴
筑波大学 図書館情報メディア研究科 — 修士(情報学)
2015年4月 - 2017年3月
図書館のQ&AサービスであるレファレンスサービスとYahoo!知恵袋などのQ&Aサイトの比較からQ&Aサービスに対する人々の期待について研究を行った。研究成果が認められ国際会議で研究結果が採録された。
筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類 — 学士(図書館情報学)
2011年4月 - 2015年3月
世の中に溢れる情報や知識をどのように収集、整理、保存、提供すれば良いかについての技術や知識の体系化に挑む「図書館情報学」という学問を学びながら、ソーシャルメディアやQ&Aサービスについて研究を行った。