PyCon JP 2024 ブース運営・参加レポート #pyconjp2024

ストックマークの技術広報をさせて頂いてる安藤 ( @ampersand_xyz )です。

2024/9/27~28の2日間にかけて、PyCon JP 2024（以下、PyCon）に弊社のスポンサーブースを出展させていただきました。

今回、ストックマークとしても自分個人としてもPyConへの参加ははじめてでした。

カンファレンスがどのような雰囲気や来場者層なのかが事前にイメージできておらず、ドキドキしながら挑ませていただきましたが、参加させていただいた結果としては非常にスポンサーをして良かったと感じています。

本記事ではブースにて行わせていただいた内容やイベントの様子、ブーススタッフとして参加したメンバーの感想などを合わせてお伝え致します。

PyConにブース出展をした理由

出展を行ういくつかの理由がありますが、大別すると以下の3つになります。

ストックマークのPython開発について業界へのアプローチ
新しいサービスの紹介
自社エンジニアメンバーの交流やカンファレンス参加の促進

ストックマークのPython開発について業界へのアプローチ

弊社では自然言語処理・LLM開発・MLのモデル開発などをはじめ、バックエンドのサーバの言語としての利用や、大量のデータを捌くためのバッチ処理など、研究や業務の様々な箇所でPythonを使用しています。

これに伴ってPythonを使える方を強く募集しているのですが、まずはそういった方々にストックマークを知っていただく、あわよくば興味を持っていただくということが大事になります。

ストックマークの取り組み・何を作っているのか・どんな人がいるのかや、雰囲気や事業内容・ビジョンが合いそうかというのを手早く知っていただくにはイベントは絶好の機会です。

新しいサービスの紹介

先日SAT( https://stockmark-sat.studio.site/ )という新しいサービスが弊社からリリースされました。サービスの内容としては、例えば説明書やプレゼン資料のような人間が見る分には見出しとコンテンツの内容のレイアウトを認識できるが機械には内容が認識しづらい、いわゆる非構造化情報をレイアウト解析を用いてパーシングすると同時に、文書内の文章を解析してナレッジグラフを構築してすぐにRAGが使用できるようにする、かつRAGを行うためのAPIのエンドポイントを提供するというものです。

このサービスの開発にはPythonを使用している箇所が非常に多く、自然言語処理をはじめ、非構造文書のレイアウト解析の機械学習モデルの開発やナレッジグラフを構築するためのベクトル解析などストックマークの研究・開発チームの知見が多いに詰まっており、Pythonエンジニアが多く訪れるこの場で紹介するしかない…！となりました。

自社エンジニアメンバーの交流やカンファレンス参加の促進

ストックマークは基本フルリモートでの勤務形態となっているのですが（勤務体制の紹介記事はこちら）時間や勤務場所の融通が効くという部分がありつつ、業務上交流を持たない人と接触する機会がちょっと少ないため、直接顔を合わせたことがないメンバーがいる状態になっています。

それ自体は勤務形態を鑑みると仕方がないところなので、こういった機会に共に働くメンバー同士での交流や雑談ができると良いなという思いと、カンファレンスでナレッジを得て社内への共有をしていただくこと、自社プロダクトについて対外的に説明をすることで別視点から見ることやさらなる理解を深めることなど、色々な良い効果を期待していました（こういった効果は定量化するのが難しいのが悩ましいところです）。

ストックマークブースの展示内容

前項の内容の通り、自社のサービスの紹介を通してストックマークについて紹介させていただく形の展示を行わせていただきました。

ちょっと真面目で堅すぎるような気もしつつ、今期何度かイベントへの出展を重ねるうちに「最近は割とそういう真面目な堅さが自社の特徴というかアイデンティティなのかも知れない」という感じてきたため、コンテンツの内容はかなり実直にいくことにしました。

ありがたいことにたくさんの方にお立ち寄りいただき、サービスのことや実装の仕組みについてなどたくさんのお話をさせていただきました。特にStudentsでご来場の方は研究対象として自然言語処理や言語モデルの研究などを行っている方も多く、積極的なご質問をいただくことが多かったです。

また、ブースには弊社リサーチチームが中心となって発刊した書籍「BERTによる自然言語処理入門」の展示を行っていたのですが、PyCon 参加者の皆さまは自然言語処理にも精通している方が多く「この本で社内勉強会しました！」や「ぼろぼろになるまで読みました」という嬉しいお声をはじめ、非常に反響があり、改めて自社の研究チームの凄さも実感しました。すごい。

PyConのスポンサーブースの雰囲気と感想

現地で参加した雰囲気の率直な感想ですが、とても良かったと感じています。

PyConのスタッフの方がブース設置のお手伝いをくださったり、対応がご丁寧だったことも非常に嬉しい点でした。

可能な限り広い導線設計が行われており、なるべく奥のブースでも届くように見通しと経路が確保されていたことも大変助かりました。

通路とブーススペースのあたりにLAVOTがいました。実際に動いているLAVOTは非常に可愛い

また、今回はDay1のセッション終了後のアフターパーティ時間にもスポンサーブースが回れる（※ 時間外勤務が発生する形になるため、展示対応するかどうかは各ブースの任意）という建付けになっていたのですが、飲んだり食べたりしながらゴキゲンにブースを訪れたり、メイン対応時間が終わったあとにブーススタッフ同士でもお話をする時間ができたりと自分的には嬉しかったところとなります。

アフターパーティ時間にもたくさんの方に訪れていただきました！喋りすぎて次の日とその次の日まで喉がガラッガラになるぐらいお話させていただきました。

あと余談ですがランチが異常に美味しかったです、ハラルのカレーがめちゃくちゃ美味で目を剥きました🍛👀 どこの仕出し屋さんか知りたい…！自分自身は何でも食べられる人間ですが、いろいろな事情で食事の制限をしなくてはいけない方向けの配慮などイベントの熟練度の高さを感じました。

また、他のスポンサーブースにもお邪魔させていただきましたが、どこも非常に展示内容やノベルティが凝っていて見ごたえがありました。

お隣のHENNGEさんはキーキャップのノベルティを配布しており、キーボード勢のメンバーが好きで作っている、というところに非常にときめきや熱量があってめちゃくちゃ良さがありました、いいなぁ…！

KAKEHASHIさんでいただいた「チャートでわかる振り返りの技法」の冊子を休憩時間にメンバーで読んで、日常のKPTについて思いを馳せたりして、ブース展示内容以外にも学びになるシーンがありました。

見覚えのあるTシャツを着てる人が当選していたり

当選者出ました！#pyconjp #pyconjp2024 pic.twitter.com/EMoGUfqSwH
— Pythonエンジニア育成推進協会 (@pythonic_exam) 2024年9月27日

他のメンバーも転職DRAFTさんのブースで素敵な賞をいただいていたり

自分はエンジニア専用おみくじの結果にﾄﾞｳｼﾃ…となったりしていました

👁️👁️ #pyconjp2024 pic.twitter.com/G0viobKg7w
— あんど / ストックマークDevRel & Engineer (@ampersand_xyz) 2024年9月28日

各所であったPythonに関するクイズや、HireRooさんの設計・モデリングのレビュー問題など、各社特色を出した企画がユニーク性も高く弊社から参加したメンバーも大変エンジョイさせていただき、自社ブースでも来場した方を楽しませる仕組みがあるといいのかも、という次回の改善にもつながる体験となりました。

PyConのセッションの感想

今回、セッションを聴講したメンバーに印象に残ったセッションの感想を聞いてみました！各セッションの詳細はリンク先をご参照ください。登壇者様の敬称は省略させていただいております。

データサイエンスのフルサイクル開発を実現する機械学習パイプライン / Cristian Kamiya*

MLOps環境について今問題を感じているので、他社の事例でどのように解決していったかを見てとても参考になった。またデータサイエンティストの触る部分を減らし、高速に実験を行えるようにするという考え方はとても共感できるものがあった
機械学習パイプラインの変遷の歴史、パイプラインを変更する理由を説明いただき、参考になった。

MLOpsの「あるある」な課題の解決と、そのためのライブラリgokart / 池嶋大樹

実際にMLの開発でちょっと気になるけど放置しがちな課題と解決法に触れていた点が良かったです。

Crafting Your Own Numpy: Do More in C++ and Make It Python / An-Chi Liu

Numpyのように数値計算部分をC++で書いているmodmeshというライブラリを実装したときの、PythonとC++部分の繋ぎ込みに関する発表。C++のtemplateを活用できるように工夫されていた。

Unlocking the Parallel Universe: Subinterpreters and Free-Threading in Python 3.13 / Anthony Shaw

Pythonでは並行処理を行うためにThread、Coroutine、Multiprocessing、Sub interpretersといった仕組みがあり、それに加えてPython 3.13からはGIL(Global Interpreter Lock)を無効化できるようになっている。英語のセッションで最後の方理解が追い付かなかったが、当社のbatch処理高速化に役立つ部分もあるかも知れないので理解しておこうと思った。

Pythonで3次元CGを作りたい人のためのPyVista入門 / Tetsuo Koyama