Kenji Watanabe
データリサーチャー
EveryInfraでは料金モデルを担当しています。
学歴
- 東京大学、数学学士（2006–2010）
- 東京大学、金融工学修士（2010–2012）
職歴
- 野村證券（東京）— クオンツアナリスト → VP（2012–2020）
- メルカリ（東京）— データサイエンティスト、マーケットプレイスの価格設定（2020–2024）
Kenji Watanabeの記事
- Kimi K3.1 Pro ResearchでWeiboのセンチメントを決算と照らし合わせる
Kimi K3.1 Proを使って、WeiboとRedditの投稿をTeslaとBYDの決算書類と照合する方法。コメントのタイミング、項目ごとの照合、MCPのセットアップ、コストを解説します。
- TikHubの料金体系を解説：全1,470エンドポイントの価格を読み解く
TikHubの料金を読み解く：1,470エンドポイントのうち990件が$0.001で、ボリュームディスカウントの対象は30.8%のみ。14回の実際の呼び出しをもとに、TikHubが当社より有利になるケースを紹介します。
- Apifyの料金を解説：プラン、CU、イベント、プロキシの仕組み
Apifyの課金は、プラン料金、イベント、コンピュートユニット、プロキシ、ストレージの5層構造です。月10,000件の場合、最も安いプランでも$19〜$30かかります。当社の実際の呼び出しを換算すると$0.028〜$0.28です。
- SNSのパンプ・アンド・ダンプ：データで見えるシグナル
SEC、インドのED、SEBIが措置を講じた事例と公開ソーシャルデータを照らし合わせて検証しました。タイミングは優先度付けのシグナルとして機能します。コピーされた文章が示すのは、主に不正スキームではなくニュースです。
- SEC提出書類データで企業モニタリングを作る：EDGARの更新から検証可能なイベントへ
SEC EDGARのデータは公開されていますが、企業モニタリングのプロダクトを構築するにはメールアラートだけでは足りません。本記事では、エンティティ解決、フォームイベント、XBRLとテキストのエビデンス、訂正報告、公平なアクセス、ワークフローへの配信について詳しく解説します。