1. 今後も継続したい 良かった点
   1. 表記
      1. 数字
         1. 会場参加者の継続希望・賛成数
         2. 振返り参加者数
            1. 18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）
      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. 9
      3. 導入的な内容も入れるよう事前に講師に伝える（箭内）
         1. 15
      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）
      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）
         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. 15
         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）
      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. 18
      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. 18
      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. 17
      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. 13
      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. 8
      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）
      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）
         1. 14
      9. Twitterのタイムラインを#TokyoWebminingのタグで拾う (komiya_atsushi・yanaoki)
         1. 14
      10. 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）
             1. 18
      11. 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. 18
      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. 17
      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）
      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. 18
      2. 追加
         1. お勧めのお菓子・食べ物を買う（millionsmile)
      3. ウェットティッシュがよかった。購入を継続する。
         1. 10
      4. 追加
         1. 普通ティッシュ・お菓子用取り皿を購入を継続する（millionsmile）
            1. 15
      5. 会場設備がよかった（電源、LAN、プロジェクタ2台、喫煙所）
         1. 17
      6. 宅配の到着タイミングを進行に応じ補正する（箭内・中村）
      7. 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. 16
      8. 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)
2. 講師立候補
   1. SlideShare テキストマイニングのビジネス展開 (teruu)
   2. 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
   3. Facebook Pageの統計データから見えてくる運用方法 (nakamuu_m)
   4. レコメンドエンジン祭り
      1. レコメンデーション運用世界一の視点～赤裸々な24時のすべて～ (hid_tanaka)
         1. いつでも大丈夫
      2. 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)
         1. 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)
         1. 11月以降
      4. 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)
         1. 他のメンバーと同じタイミングで
   5. 広告最適化
      1. 広告配信の最適化 (maimai_swap, atmurata)
         1. 11月以降
      2. リスティング広告配信最適化（nakabid)
         1. 12月以降
   6. 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. ビックデータ解析最前線(emmie_pp)
         1. 10月以降開催
      3. 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）
      4. MapReduce Design Patterns (hamadakoichi)
      5. 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
      6. 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)
      7. CRISP DM 再考 (iakiyama)
   7. 第20回 (2012/07/14)
      1. 最適なVisulization (hongo3_5)
         1. 9月開催以降
      2. Twitter研究最前線(shigex)
         1. 9月開催以降
      3. TwitterでのUser Recommendation(americiumian)
         1. 9月開催以降
      4. 広告クリエイティブの最適化 (kan_yukiko)
   8. 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
   9. 第18回 (2012/06/09)
      1. 大規模分散アクセス解析最前線(shun0102)
      2. Clojureによる分散グラフ解析徹底入門(koji_yusa)
      3. テキストマイニングによる株価予測モデル (kenchan0130_aki)
      4. サーバーの異常検知 (saicologic)
      5. Androidアプリ内蔵広告 徹底解析(lumin)
      6. Twitterまとめ自動生成 最前線(taka_kuni)
      7. シフトスケジューリング(azaazato)
      8. 発表時期
         1. 7月以降開催（期間余裕あるのでぜひ）
   10. 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)