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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-

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2016/12/18 「今年もやるよ!ビッグデータオールスターズ -日本を代表するビッグデータエンジニア・マーケターが大集結!-」での、西郷の講演資料になります

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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-

  1. 1. 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
  2. 2. 2Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  3. 3. 3Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 1 2 ビッグデータ部とビッグデータを取り巻く環境 3 4 5 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 6 リクルートグループについて まとめと今後7
  4. 4. 4Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. リクルートグループについて
  5. 5. 5Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 HR Bridal Group Buying Used Cars Travel Real Estate Beauty Gourmet Social Games E-Commerce Ad Network New Business Consumers Enterprise
  6. 6. 6Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  7. 7. 7Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. ビッグデータ部と ビッグデータを取り巻く環境
  8. 8. 8Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. Infrastructure /Security Project Management UXD/SEO Internet 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
  9. 9. 9Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  10. 10. 10Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  11. 11. 11Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 ・・・
  12. 12. 12Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 仕事内容のイメージ
  13. 13. 13Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  14. 14. 14Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  15. 15. 15Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. データ利活用案件紹介
  16. 16. 16Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  17. 17. 17Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  18. 18. 18Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  19. 19. 19Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 New② New① New②
  20. 20. 20Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 新技術検証 R&D
  21. 21. 21Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  22. 22. 22Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  23. 23. 23Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  24. 24. 24Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 API API API モデル・技術共有 コール 再学習
  25. 25. 25Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. R&D取組紹介 A3RTシリーズ
  26. 26. 26Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 OCR 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
  27. 27. 27Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  28. 28. 28Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  29. 29. 29Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  30. 30. 30Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. ArGonのデモ
  31. 31. 31Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 OCR 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
  32. 32. 32Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  33. 33. 33Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  34. 34. 34Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 68.2%
  35. 35. 35Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  36. 36. 36Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  37. 37. 37Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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!
  38. 38. 38Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  39. 39. 39Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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・・・
  40. 40. 40Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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。
  41. 41. 41Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  42. 42. 42Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  43. 43. 43Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 全社データ基盤
  44. 44. 44Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. リクルートID
  45. 45. 45Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. サービスA 事業DB アクセス ログ サービスB 事業DB アクセス ログ サービスC 事業DB アクセス 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
  46. 46. 46Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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) DWH Select * from XX limit 100 Select * from YY limit 100 Select * 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
  47. 47. 47Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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
  48. 48. 48Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 意味検索によるユーザビリティ改善 Library A → Z Discovery Search Engine
  49. 49. 49Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 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 関連の強い順に表示
  50. 50. 50Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. ココに来れば必要な情報があるという状態を作り出し、分析担当者のデータ 特定に至る時間やシステム担当者の負担を軽減させる。  探す手間が省ける  ナレッジが共有される 利用者 テーブル定義書(ファイル) システム管理者 探す メタデータ管理Web DWH システム管理者  問合せが減る!  潜在的なニーズを拾える!  問合せが減る!  自分のDBの最新情報が把握できる! 開発者 自動 自動 自動 年間75人月超の工数削減効果 (20分/セッションの工数削減効果) + 問合せを受けるシステム管理者の工数削減 メタデータ管理Webで実現した世界
  51. 51. 51Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 横断データ活用:フェーズにおける課題 • ID基盤が整いデータが増加し、我々は成長期の真っ只中 • 爆発的な成長を目指すが・・・技術的負債が顕在化 51 黎明期 成長期
  52. 52. 52Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 黎明期: • 各サービスから各種データを収集、DWH/Datalakeに蓄積し活用 • サイト毎の仕様差異の吸収 個人情報のマスキング 重複や欠損のクリーニング… • 横断データ活用への最初の要求は、経営陣からの「経営指標」の集計 • 日次/月次実行する”資産”となり、加速度的に増加 • DMTを機械学習の学習データとして転用 • 次々と機械学習アルゴリズムを変えるため、データ間の依存度が加速 • システムが一旦出来上がるが・・・ DWH 横断データ 活用施策
  53. 53. 53Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 黎明期:システム運用 DWH MLlibDWH 0001 0002 0003 0004 Change prediction corrupt Change Change more users Bigger DMT more data source We changed log spec! bug Mis match Mis match rerun! more work
  54. 54. 54Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 考察:なぜ仕事が増えるのか 最初はシンプルな業務フローを考えるが、業務は複雑化して増えていくもの DWH DMT APP 開発業務の増加 ・クエリ複雑化 ・依存性複雑化 ・再発明 ・リカバリ ・仕様変更対応 運用業務の増加 ・Hadoop等バグ調査 ・繁忙期データ負荷対応 ・リソース不足 ・データ転送 待ちの増加 ・機械学習用DMT開発 における低再利用性 ・DMT処理時間待ち ・アルゴリズム変更に伴う 入力仕様変更
  55. 55. 55Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 技術的負債の溜まり場 黎明期に描かれた古典モデルの破綻 昔から言われていることでも有る、データマネジメント業務の不・課題 DWH DMT APP どうしてもココに課題が貯 まっちゃうんですよね・・・
  56. 56. 56Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. フレームワークプロジェクト(var/log) • 技術的負債を徹底的に排除するためのコードベース(jar) Integrate software resources & unlock their full potential “Absolute DRY” common process auto generated DSL for processing typically structured data of Recruit Codebas e
  57. 57. 57Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. DRY(Don’t repeat yourself) もっとも大切な要素として、コードの再利用 コンポーネント + コード生成 補完前 Loading Mahout Saving xml 補完後 Recommend User (Int) Item (Int) Dictionary UserId (Int) User (String) Dictionary ItemId(Int) Item(String) Input UserId (Int) ItemId(Int) Loading Mahout Saving Indexing Format
  58. 58. 58Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. Simple • DASE ”MVC for Data Science” • それ以外は極力隠蔽 <data/> <algorithm/> <serving/> <evaluation/> xml .Jar Loading Query Query RDD +Scala Jar内部で判定 • 次のAlgorithmは何? • データ量はどのくらい? • 過去の判定結果は? MR Parallel Query Hdfs+ External
  59. 59. 59Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. プロジェクト完了!? • 半年後、var/logは完成し、最初のvar/logジョブがリリース! • その後、新規ジョブはvar/log上に実装されるようになった。 • 半年後var/logは完成し、運用に乗ったが、2通りの社内顧客 が見えてきた。 Business Engineer Scientist Engineer 1.[High-end Customers] ニーズ : 速度・定常運用・生産性 2.[Early Adopters] ニーズ : 最新論文・実験・Lean コードは使い捨て データがあり 動けばいい
  60. 60. 60Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. Move onto Agility DWH DMT APP DWH DMT Produ ction pub sub Sand box Business Engineer Scientist Everyone 黎明期 成長期
  61. 61. 61Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. Early Adopter向け機能とは何か ニーズ:さあ、実験をしよう。 秒単位の応答性能 その場の思いつきを実データに適用 新しいライブラリ・・・ 新しい特徴量・・・ 新しい数式・・・ 新しい自作関数・・・ そして、、、 そのままリリース → jar + xml configuration ではない
  62. 62. 62Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. import varlog.jar on Zeppelin .Jar その場で作った 自作関数(動作確認後varlog.jarにコミット) データ抜きだし・加工
  63. 63. 63Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. Workflow Change : Happy Analytics • Before: • After: .Jar Scientist Scientist HBase Hive Oracle sqoop “accessible data” • 実験 • 生産性 • 共同作業 • 即時性/インタラクティブ性 Java ・・・
  64. 64. 64Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 我々が今目指している環境について Analysis Ops Engineering Study Idea try Scientist
  65. 65. 65Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. DevOps for BIGDATA全体像 バージョン管理 チケット管理 メトリクス可視化 開発環境 Biz 必要に応じて相互に 開発協力。 Ops Dev 本番環境構成管理 CI / CD サンドボックス環境
  66. 66. 66Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. DevOps for BD 独自の取組紹介 • ベンダー製ジョブ管理ツールの可視化 ジョブ可視化ツール データフロー可視化ツール ジョブおよびデータフローがリアルタイムに可視化されたことで、 障害検知および対応が高速化に寄与 内製開発ツール
  67. 67. 67Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 文化面での取組 • カイゼントレーニング • 組織メンバー全員参加での集合研修 • 目的 • 自分たちの提供しているサービスの価値をあげるために、 • 改善のやり方を学ぶ • コミュニケーションの仕方を学ぶ • 実際にいまのプロセスを見える化し、全員で現状の共通認識や 課題を明らかにする バリューストリームマップを作成し、業務にお けるボトルネックを全員で切り分けている様子
  68. 68. 68Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. 文化面での取組 • Mob Programming • チーム全体が同じことを、同じ時に、同じ場所で、同じコンピュータ上 で作業するソフトウェア開発アプローチ • 目的 • 全員が同一作業を行うことによるコンフリクトの解消と、黒魔術 的な個人ナレッジの共有を図る。 毎週金曜に2時間、全員で同一作業を行う時間 を設定し、ワイガヤをあえて演出
  69. 69. 69Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. まとめ
  70. 70. 70Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. データ活用における大きな変化と今後 ? ?分析→CV改善施策 ディスプレイ API レコメンド API アドホックな分析
  71. 71. 71Copyright © Recruit Technologies Co., Ltd. All Rights Reserved. Web企業におけるデータ活用の本命は? No single standard それくらい多様化、常に進化。 より新しいことをフロンティアしていかないといけない、自ら。 クライアント BtoB 分析 OtoO リアル情報解析 超大規模データ 活用 非構造 /Deeplearning
  72. 72. ご静聴ありがとうございました リクルートテクノロジーズ Now, We Are Hiring! 自ら高い山を設定し、ビジネス活用にコミットし た分析・エンジニアリングにチャレンジできる方。 ぜひご連絡ください。

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