Struggling with...

Struggling with BIGDATA-リクルートおけるデータサイエンス/エンジニアリング-

株式会社リクルートテクノロジーズITソリューション統括部ビッグデータ部

趣味etc

学歴

略歴

所属

氏名

RTC ITソリューション統括部ビッグデータ部 IT-EXE

西郷彰

大阪大学工学部筑波大学大学院ビジネス科学研究科（MBA)

2009年リクルート中途入社。じゃらん、ポンパレなどのCRMやレコメンドのプロジェクトを推進。BD専門組織の立上げを経て、現在、BD部IDP領域Gのマネージャー兼RHD_IDP戦略企画統括データ解析Gを担当。

スノーボード（インストラクター資格有）-子育てが忙しくめっきり行けなくなりました

自己紹介

2 ビッグデータ部とビッグデータを取り巻く環境

データ活用事例紹介

新技術検証 R＆D

全社データ基盤

アジェンダ

仕事内容のイメージ

リクルートグループについて

まとめと今後7

リクルートグループについて

リクルートのビジネスモデル

さまざまなドメインでマッチングモデルに基づいたビジネスを展開。

Matching Business

Bridal

GroupBuying

UsedCars

TravelReal

Estate

Beauty Gourmet

Social Games

E-Commerce

Ad Network

New Business

Consumers Enterprise

リクルートの事業領域

「選択」をサポートするような情報サービスを展開

Life event area Lifestyle Area

Travel

IT/ TrendLifestyle

Health & Beauty

Job Hunt

Marriage

Job Change

Home Purchase

Car Purchase

Child Birth

Education

ビッグデータ部とビッグデータを取り巻く環境

Infrastructure/Security

Project Management

UXD/SEOInternet Marketing

Big Data Solutions

Technology R&D

Systems Development

リクルートテクノロジーズの立ち位置

リクルートホールディングスは7つの主要事業会社と３つの機能会社から成り立っている。

Recruit Holdings

Recruit Career

Recruit Sumai Company

Recruit Lifestyle

Recruit Jobs

Recruit Staffing

Recruit Marketing Partners

Staff service Holdings

Recruit Technologies

Recruit Administration

Recruit Communications

Business/

Service

Function/

Support

数値で見るデータ解析案件状況

約200 データ解析案件数（年間）

ビッグデータ部の案件従事人数約250

ビッグデータ部で扱うデータ

事業のトランザクションや

マスタデータを用いた解析

※ 主にオンプレ

非構造データを用いた

Deep Learningなどの解析

※ 主にパブリッククラウド

ビッグデータ解析部門の組織体制

ITソリューション統括部

ビッグデータビジネスコンサルティンググループ

ビッグデータ人材領域グループ

ビッグデータ販促・バイト領域グループ

ソリューションを軸とした予測、BI、

競合分析

人材領域を軸とした各種レコメンド等の

開発・分析

販促・バイトを軸とした各種レコメンド

等の開発・分析

ビッグデータＩＤ・ポイント領域グループ

IDポイントを軸とした各種レコメンドの

開発・分析

ビッグデータプロダクト開発グループ

ビッグデータインフラグループ

ＩＤポイントビッグデータシステムグループ

ソリューションを軸とした各種&D系プロダクトの開発

ビックデータ基盤の構築・運用

ビックデータ部

IDポイントPRJの基盤の構築・運用

・・・

仕事内容のイメージ

事業の参謀としての役割

・MP・事業企画・営業

・BDGメンバー

提案

相談

事業のみなさんと協働しデータ解析を行う。

こちらから技術ベースの提案を行ったり、相談を受けたりする。

リクルートにおけるR&Dの考え方

R-Stage Dev-Stage β-Stage 運用-Stage

技術要素調査

技術の実態を把握する

効果的な仕組みとしてプレ実装

活用方法をさらに開拓

正式にフィジビリティスタディとして推進～展開をする

実運用へ

Gate Review

データ利活用案件紹介

紹介案件

画像解析クロスユース施策

ネイルデザイン判定アイテムレコメンド

転職支援

マッチング&AI

2016年6月7日日経産業新聞

リクルートの主力領域で人工知能が求職をサポート

サイト間クロスユースレコメンド

リクルートポイントからホットペッパーグルメのほか、じゃらん、ホットペッパービューティ、カーセンサーなどからポンパレモールへのクロスユースレコメンドを展開。

リクルート全社でのクロスユースレコメンドを推進している。

ホットペッパービューティネイル判別実装

似ているデザインから探す

カラーから探す

39色から選択可能

似ている画像を表示

New①

New②New① New②

新技術検証 R&D

ビッグデータの概念

Volumeデータ量

データの多様性Variety

Velocityデータの発生頻度

ビッグデータの定義で示されるデータの多様性に注目。

非構造データに注目

情報誌やフリーペーパーといった紙媒体が多く存在していたという経緯もあって、いまだ内部に画像、テキスト、動画などのさまざまな非構造データが存在する。

テキスト画像

多様化するデータ解析

利益貢献コスト削減

レコメンデーション帳票レポート

指標・目的

CVR最大化

CPA最適化

指標・目的

最適化

次期戦略策定

指標・目的

無駄の排除

工数削減

人はよりクリエイティブに

作業代替・支援（AI領域）

非構造データは、機械的解釈のむずかしさから人の手でその解釈が行われてきた。

テキストや画像などから特徴抽出をするための手法が数多く、オープンソース化され

機械で扱えるようになってきた昨今、レコメンド、帳票以外に「人の作業代替」という新たなジャンルのデータ解析ソリューションが増えつつある。

API化による効率化

リクルート内多様なサービス

モデル化

モデル・技術共有

コール

再学習

R&D取組紹介

A3RTシリーズ

A3RTサービスリスト（一部）

レコメンド

バナー

ターゲティング

画像解析

原稿サジェスト

文章校閲

文章要約

文章分類

音声テキスト化

屋内位置測位

背景

リクルートにおいて広告主であるクライアント原稿の品質担保は大事な要素である現在、多くの人件費をかけて「人手で」校閲作業を行っている。一方で、校閲作業は人のナレッジや感覚に左右され、品質が一定ではないばかりか、すべての

原稿を人手でチェックすることは労力的には難しい状況である。

この校閲作業を機械で一部代替できないかという取組を開始している。

プロダクト開発状況

一部の事業と協力して検証を開始している。はじめはルールベースのものから実装し、機械学習による分類やDeep Learningを用いた誤

字脱字チェックなど実装難易度をあげていくという進め方。 100％人の代替は不能ということをきちんと事業と認識しながら進めている。要はその人の作

業をリプレイスする意味合いであり、その人自身の作業も100％の精度ではできていないことを自覚する必要がある。

DeepLearningによる誤字脱字チェック

原稿データを学習させたモデルに文章を読み込ませ、その系列のなかで特定の単語が出現する確率を算出。確率が閾値より低い場合はアラートをあげ、代わりに確率の高い単語をサジェストする機能を開発。

ArGonのデモ

A3RTサービスリスト（一部）

レコメンド

バナー

ターゲティング

画像解析

原稿サジェスト

文章校閲

文章要約

文章分類

音声テキスト化

屋内位置測位

車種判別機能：背景

近年？？若者が車に詳しくない！！

かっちょえええええ

かわええええええ

名前わかんね

凄く大きな機会損失

車種判別機能とは

カーセンサーのアプリの機能で、

車の写真を撮ってアップすると、似た車種名と一致率のTOP5が分かる。

そして、そのままその車種の検索結果一覧へと遷移できる。

車種判別フロー概要

… …

CNNで作成した

車種判別モデル車の写真

2674車種

・オデッセイ

・エスティマ

・CRV

・MPV

・フェラーリ車種精度

学習データの作成に工夫

外装

ラベル名画像例

内装

トランク

ダッシュ

ボード

その他

学習枚数

約3500枚

約2000枚

約1000枚

約2500枚

カーセンサーの物件画像を

内装/外装/トランク/ダッシュボード

/その他に分類するモデルを作成。

これにカーセンサーの約37万物件

の画像を全て投入

外装と判別された約80万枚を

そのまま学習に利用

結果、2674車種という、

これまでにない多種な分類でも70%弱の精度を叩き出せた

学習データの作成に工夫

ただし「流通量が多い車種=学習画像が多い車種=精度が高い車種」

となり、掲載数の多い上位500車種では平均92.4%の精度を出すが

掲載数の少ない下位の車種では、精度が一桁を切ることもある状態。

そこで利用者に正解しているかを

フードバックしてもらう機能を実装。

これで「正しい」を選んでくれたら、

その画像を追加で学習すれば良い！

# 現在は、本機能が本当に正しい時に押されるかなどを検証中。

Twitterでバズりました！

プレスリリースを10/26に実施。

10/26中にTwitterで「#カーセンサーチャレンジ」

というハッシュタグが作成され、最高風速で

分間4ツイートくらいされてました。（肌感）

一時、appleのトレンド検索に「ポケモンgoマップ」などと並んで「カーセンサー」が！！！

ありがたいことにたくさんの人に利用してもらえました！

２ヶ月前

モデル作成

3週間

２年前

モデル作成

３ヶ月

紹介した案件はモデル作成時間が大きく違う

２年という歳月におけるノウハウの蓄積の差もあるものの

CNNでのモデル構築を効率的にする周辺技術の存在が大きい

ネイルでの学びから、周辺技術を作成していきました。

ネイル時に立ちふさがった大きな壁

①判別モデルを作りたいけど都合良く

学習データがない・・・

②学習始めたけどパラメータが

多すぎて最適解がわからん・・・

困難① 学習データがない

爪デザイン当て初めはクライアントが入稿するときに付与するタグを利用。

例えば、左の例では、「ドット（水玉）」が付与。

これを学習用のデータとして使用した結果、

驚愕の精度18%！？(ランダムでも5%の精度)

そもそも、リボンも映っているし、ワンカラー(何も柄なし)も映っている。

これが「ドット」で良いのか？？

人によってデザインとして付与するタグが異なるのでは・・・・

なら、誰もが同じタグになるようにしてあげれば良い！

CNN使えないじゃないか・・・発想を変える。

ただし、僕らの部署はIT系の業務をやる部署。

ネイルなんて分からない男性が多い中、必死にネイルの知識を付ける。

：マーブル

：ピーコック

：プッチ

副産物として

合コンで相手の手を見て、「ダブルフレンチか・・・」と呟く、気持ち悪い男性（私）の出来上がり。

せんせー

ピーコックとマーブルとプッチの

違いがわかりませーん！

このようなやりとりを通し、まず主要メンバがネイル判別のセミプロになり、徐々に作業メンバもセミプロになってしまった。

約20人で合計4万枚もの爪画像に、正解タグを振る。

結果、ある程度誰が見ても納得できる正解データが作成できた。

困難① 学習データがない

VATを用いた半教師有り学習

• VATを用いた半教師有り学習

• 半教師有り学習：少量の教師付きデータと大量の教師なしデータを用いて、比較的高精度のモデル作成する手法。

• ICLR2016の採択論文の手法を試す。

mnist[0~9の手書きデータ]を利用し、

以下を検証。

教師有りを600枚使っただけで、

60000枚全て利用した時とほぼ同等の

精度が得られた。

学習利用枚数

誤差率(%

＝大量の画像全てに正解ラベルを付与しなくても良い。

→学習データの収集コストが大幅に下がることが期待できる。

・60000万枚の画像を学習に使った精度

・各枚数を学習に利用した時の精度

・各枚数を教師有り、残りを教師なしと

して学習した精度

全社データ基盤

リクルートID

サービスA

事業DBアクセス

ログ

サービスB

ログ

サービスC

ログ

データソースデータ格納演算処理・活用利用者

Hadoopエコシステム全社DWH

中央Hadoop

• モニタリング• レポート• モデル作成

• データ収集• 整形・加工• データストレージ• 高速分析処理

サービスA担当

サービスB担当

リクルートID担当

サービスC担当

リクルート統合データ分析基盤

クエリ発行/月

• 膨大なデータを使ったデータ活用業務全般• レポート/モニタリング、レコメンド、DMP、etc

最初に苦労したこと、「データ理解」

データ意味情報（メタデータ）の問い合わせに忙殺される。

会員情報はどこにある！？XXの意味を教えてください！

利用者

テーブル定義書（ファイル）

DWHSelect * from XX limit 100Select * from YY limit 100Select * from ZZ limit 100・・・

開発者

システム管理者

分からないです…

“平均的なビジネスマンは、探し物のためだけに、1年間で約150時間を費やしている”

利用者がわかる形で回答

データの質・量の増加

利用者の増加

メタデータ管理Web

データ意味情報（メタデータ）を機械化するためのシステムを作成

意味検索によるユーザビリティ改善

LibraryA → Z

DiscoverySearch Engine

設計情報→Knowledge共有＋SQL_Analysis

ER図表示

analysis

SQLを解析し、設計情報に出てこないDBを跨いだテーブル間の関係性も可視化

Struggling with...

Technology

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