1. 今後も継続したい 良かった点
   1. 表記
      1. ○
         1. 王道入り項目。振り返りので複数回連続して参加者の95%以上が継続したいと言った項目(お菓子、自己紹介等)。(23回開催から王道設定) 何回か継続運用する。毎回、賛同が多いものなので、振返りで聞かない。
      2. 数字
         1. 会場参加者の継続希望・賛成数
         2. 前回振返り参加者数
            1. 23人
         3. 振返り参加者数
            1. 20人
   2. 事前
      1. 会場写真がアナウンスされておりよかったので継続してほしい（濱田）
         1. ○
      2. 事前の参考資料を記載するようアナウンス（濱田・箭内）
         1. ○
      3. 導入的な内容も入れるよう事前に講師に伝える（箭内）
      4. 延長ケーブルの持ち込み推奨アナウンスをする（濱田・箭内）
         1. ○
      5. 追加
         1. Macのアダプター直接だと、電源入らないことを記載する(濱田・箭内）
            1. ○
         2. セキココ、Twitterリストを事前作成し運営メンバーに11:30までにmentionする（millionsmile） Eventbriteに記載する(濱田)
            1. ○
         3. MacでSlideトラブルがあるので、可能であればUSBメモリにデータ持参してもらえるようアナウンスする（小宮） NotePC持参し、トラブル時、表示できるようにする(shigex)
         4. USTEREAM、TwitterのPCを運営・ボランティアで用意できるように、事前アナウンスする（箭内）
         5. 時間調整の仕方を検討し連絡する (chobin・yanaoki)
         6. 休憩時間の適切な設定方法を検討・実施する（箭内）
         7. 全スライドの文量、現在の進行ページ数がわかるようにしてもらうよう講師連絡する（箭内）
            1. 10
      6. 事前告知が複数回ありよかったので継続（濱田・箭内）
   3. 議論進行
      1. 双方向の議論進行がよかった
         1. ○
      2. 自己紹介がありバックグラウンドがわかり、しっかり議論できた。
         1. ○
      3. Twitter画面があり、UST参加の人のコメントを全員で見れてよかった。 （参考資料や相互の情報共有が見れてよかった）
         1. ○
      4. 時間変更がわかるように、開始・終了時間をホワイトボード・Twitterでアナウンスする (濱田・箭内）
         1. ○
      5. 3文字英字を意味を、説明してもらうよう講師アナウンスする(濱田） 他メンバーのフォローを促すようにアナウンスする（濱田）
         1. １９
      6. Twitterのリスト・Twitterアナウンスがよかった
      7. Twitterの自己紹介を行う（小宮）
         1. 3
            1. →トライ：なくしてみる
         2. 追加
            1. 事前に会場参加メンバーへ、自己紹介を、@TokyoWebmining宛に mention し、 会場での紹介と合わせて 紹介ツイートする (小宮）
      8. Twitter上の質問をみんなで拾えるようにするアナウンスする（箭内） Twitterのタイムラインを#TokyoWebminingのタグで拾う (komiya_atsushi・yanaoki)
         1. １７
      9. 削除
         1. 名札・名刺にTwitter アカウントを記載してもらうよう準備する (akihiro0117・hashk1)
            1. 1⇒見られていない。なくす。
         2. UST参加者の声をSkype等ひろえるようにアナウンス（箭内）
            1. 0 ⇒なくす。 ・Skype窓口作ってみたが、過去3回に電話が1回もなかった ・Skype使いたい人がいなかった
   4. 運営進行
      1. 運営ボランティアの方々に手伝って頂けてよかった。 次回以降も事前に募集を行う（濱田）
         1. ○
      2. 運営ボランティアで手伝えてよかった （運営の負担を減らし、定常開催してほしい）
      3. 予鈴アプリを持ってくる（箭内）
      4. 今、会場参加者へ、音声を切っているときには切ったと伝える (箭内)
         1. ○
      5. 聞き取りずらいことがないように、マイクを使用する。自己紹介でもマイクを回す。（yanaoki・濱田）
         1. ○
      6. 遅刻がなくてよかった
      7. 追加
         1. Eventbriteのアンケートでボランティア募集項目を追加する
         2. 内容： 開催をよりよいものとするために30分早く11時集合で運営ボランティア手伝ってもらえないでしょうか？ （内容：受付、お菓子買出し、ｘｘｘ）
            1. ボランティア可能
            2. 要検討
   5. 内容構成
      1. テーマが４本に絞られていてよかった
   6. 会場
      1. お菓子がよかった
         1. ○
         2. ウェットティッシュがよかった。購入を継続する。
            1. ○
         3. お菓子用取り皿を購入を継続する（millionsmile）
            1. ○
      2. お勧めのお菓子・食べ物を買う（millionsmile)
      3. 会場設備がよかった（電源、LAN、プロジェクタ2台、喫煙所）
         1. ○
      4. 宅配の到着タイミングを進行に応じ補正する（箭内・中村）
      5. 会場内の案内図（トイレ等）が記載されていてよかった。トイレ等の行先を強調表記する (中村）
         1. ○
      6. 追加
         1. 振り返り後に、１部屋の机配置を終えた後、懇親会を始める（小宮） （酔う前に必要なことは済ませる）
   7. Macで安定して映せる解像度を調査・アナウンスする（ニフティ）
   8. 次回への期待 改善アクションアイテム
      1. UST動画配信のクオリティを上げる(hirosuke_asano)
      2. 置いているマイクの活用を促進する(komiya_atsushi)
      3. 振り返りの運用方法で毎回支持されているもの（お菓子、自己紹介など）は 聞かない等の運用を考え・実施する。
      4. アンケートフォーム・集計の仕組みを検討・実装・次回適用する（maimai_swap)
      5. Facebook Pageでも開催アナウンスをしてみる。 （期待効果： Pageから参加者間の交流が広がっていくのではないか。Google Group より敷居が低い ） (小宮）
      6. TLを講師からももっと見やすくしたい。 ⇒ホワイトボードの場所を資料スクリーン寄りに寄せて、 　　 会場横のスクリーンにもTLを映す(中村)
      7. Eventbriteページ作成時、開催日時を確認し、間違いない状態にする（濱田）
      8. 26回
         1. 参加者のレベル感・進行内容を講師調整する運営から連絡する（小宮、箭内） - 進め方：任意のタイミングで中断し双方向の議論進行を優先する、 -始めての人でも分かる導入的内容を入れてもらう
         2. 振返りの会もUSTを継続し、UST参加者の振返りの声も反映できるようにする（濱田、箭内）
   9. 次回への期待、改善アクションアイテム
      1. 12時開始なので、おなかが減る可能性・おにぎり等の持参の推奨文を開催リマインドメールに記載する(箭内・小宮)
      2. お菓子・パンの買出し内容を洗練する　( @Wieeeeeeeeeee )
      3. 開催の最初に、ホワイトボードを使えることをアナウンスする（濱田）
      4. 振返りのTime Table を明示する(濱田)
      5. マイクをまわすようアナウンスする(濱田)
2. 講師立候補
   1. 開催内容
      1. 29回開催
         1. 「ソーシャルプラットフォームの解析基盤技術 徹底解説」( @mitsudaa )
            1. 【９月確定】
         2. 「分析力をコアとするマーケティングソリューションカンパニーDMPのRedshift徹底活用」 ( @iktakahiro)
            1. 【９月確定】
         3. 「オントロジー研究とサービス活用 最前線」 (人工知能学会会長 山口教授)
            1. 【９月確定】
         4. 「楽天のデータサイエンス活用 最前線」( @takuyakitagawa ) 
            1. 【９月確定】
      2. 候補
         1. 「RedshiftとJubatus を駆使したリアルタイム解析サービスを作ってみた」( @miyazima )
            1. 【9月以降】
         2. Web広告の予算配分最適化 (@Masa_S3)
            1. 【10月確定】
         3. スマートニュース支える機械学習(@nakajijiji)
            1. 【9月,10月確定】
         4. オークションデータを用いた 中古商品の再販価格予測 ーロレックスをタダで使う方法ー( @HAJIMEXI )
            1. 【９月, 10月確定】
         5. Hybrid Eye Tracking ー視線解析と脳波解析のビジネス活用ー ( @DropOutSurf )
            1. 講師可能かクライアント確認 8/10(土)までに @yanaoki 連絡
         6. データサイエンティスト成長日記 ( @KennyISHIMURA )
            1. 10月以降開催
   2. 第27回 (2013/06/22)
      1. 分析力をコアとするマーケティングソリューションカンパニーDMPのRedshift徹底活用 (iktakahiro)
      2. 7月以降
      3. ソーシャルプラットフォームの解析基盤技術 徹底解説(mitsudaa)
      4. 【８月確定】
      5. スマートニュース支える機械学習(nakajijiji)
      6. ８月以降
      7. Web広告の予算配分最適化 (Masa_S3)
      8. ８月以降
      9. 幸せなオープンデータの未来像（nemoton）
      10. ８月以降
      11. Open Compute (5roumiles)
      12. 8月以降
      13. ビックデータ活用 最前線 ( juju7ts )
      14. ８月以降
   3. 第２6回 (2013/05/18)
      1. 「Computer Vision と機械学習 の徹底入門」( @masazdream )
         1. ７月以降
      2. データ解析コンテスト必勝法ー入賞者による徹底解説ー（@tkm2261）
         1. いつでもOK
      3. 大規模ゲノムデータ解析と品質管理 (@Kazuo_Ishii_PhD)
         1. ７月以降
   4. 第２５回 (2013/03/23)
      1. ソーシャルゲームの離脱分析最前線（mtknnktm）
         1. ４月以降
      2. ソーシャルゲームのユーザセグメンテーション徹底解析(sstat3)
         1. ５月以降
      3. ECでの行動ターゲティング広告の赤裸々な実情（takamatsu_tomo）
         1. ５月以降
      4. RTB 徹底解明 (yanaoki)
         1. 6月以降
   5. 第24回 (2012/11/25)
      1. ソーシャルゲームのテキストマイニングによるサービス改善(tokoroten)
         1. 2013年2月以降
      2. Open Source を活用した音声認識 入門(kanSAKAMOTO)
         1. 2013年2月以降-3月中
   6. 第23回 (2012/10/27)
      1. ソーシャル ユーザターゲティング (kosuke_sugi)
         1. 2013年1月以降
      2. リアルタイム学習による予測最前線 (futaro33)
         1. 2013年1月以降
      3. 物理情報にもとづいた行動解析 研究最前線(yumu19)
         1. 2013年1月以降
   7. 第22回 (2012/09/23)
      1. MapReduce Design Patterns (hamadakoichi)
      2. レコメンドエンジン祭り
         1. 複雑ネットワークを駆使したレコメンデーション徹底入門(criticabug)
         2. 11月以降
         3. 国内導入実績No1のレコメンドエンジンのアルゴリズム (holidayworking)
         4. 11月以降
         5. レコメンドエンジンに最適化されたNoSQLとインフラ基盤(iakiyama)
         6. 他のメンバーと同じタイミングで
      3. 広告最適化
         1. 広告配信の最適化 (maimai_swap, atmurata)
         2. 11月以降
         3. リスティング広告配信最適化（nakabid)
         4. 12月以降
   8. 第21回 (2012/08/26)
      1. SlideShare テキストマイニングのビジネス展開 (teruu)
      2. 行動ターゲティングを用いたRTB必勝法(aoij1)
         1. 京都在住のためタイミング要調整 （小宮さんと）
      3. ソーシャルメディアを活用した大規模ブランドイメージ解析と戦略構築 (saynoway66, mshino55, tetsuroito, komiya_atsushi)
         1. ４回連載 10月、11月、12月、１月
      4. テキストマイニングの製品開発での活用 (saynoway66)
         1. 10月以降開催
      5. インターネットリサーチ モニターのリテンション分析(mshino55)
      6. CRISP DM 再考 (iakiyama)
   9. 第20回 (2012/07/14)
      1. Twitter研究最前線(shigex)
         1. 9月開催以降
   10. 第19回 (2012/06/23)
       1. 大規模機械学習 学術最前線 (kisa12012)
       2. カジュアルにHadoopでインフルエンサ―解析(teruu)
          1. 8月以降
       3. ウィルス感染 異常検知(tatac1)
       4. データフュージョンの最前線(yokkuns)
          1. 8月以降
   11. 第18回 (2012/06/09)
       1. Clojureによる分散グラフ解析徹底入門(koji_yusa)
       2. テキストマイニングによる株価予測モデル (kenchan0130_aki)
       3. サーバーの異常検知 (saicologic)
       4. Twitterまとめ自動生成 最前線(taka_kuni)
       5. シフトスケジューリング(azaazato)
       6. 発表時期
          1. 7月以降開催（期間余裕あるのでぜひ）
   12. 第17回 (2012/05/20)
       1. Influencer
          1. Facebookのインフルエンサー (mshiba64)
       2. コンサルティングと分析の現場 (takabailando)
       3. 空間統計(takabailando)