SlideShare a Scribd company logo
「リクルートデータセット」
~ 公開までの道のりとこれから ~
IDRユーザフォーラム 2016
パネルセッション
♥
自己紹介
櫻井 一貴 Kazutaka Sakurai
株式会社リクルートテクノロジーズ
経営企画部 経営企画グループ
兼 アドバンスドテクノロジーラボ
情報処理学会 DBS研究会 幹事
関西学院大学 社会情報学研究センター 客員研究員
アジェンダ
1 リクルートとリクルートテクノロジーズ
2 公開したデータセットの概要
3 公開する目的
4 データ公開に向けて感じた悩み
5 今後にむけて
1-1 リクルートについて
私たちは、誰かと誰かを結ぶ「場」を提供しています
1-1 リクルートについて
主なビジネスドメイン
1-1 リクルートについて
主なビジネスドメインと代表的なサービス
1-2 リクルートテクノロジーズについて
Solutions (IT & Internet marketing)
SEO
Marketing SupportDevelopment
Infrastructure
Service Design Impact Analysis
Smart Device
Big Data Solution
PC & N/W Support R&D
事業横断でデータを取り扱う
ことができるポジション
2 公開したデータセットの概要
2 公開したデータセットの概要(枠組み:事業向け説明資料より)
RLS
RTC NII B大学
RMP
RSC
RCA
・・・
RAD A大学
C大学
D大学
・・・
NII:国立情報学研究所
www.nii.ac.jp/
National Institute of Informatics
情報学という新しい研究分野での「未来価値創
成」を目指す国内唯一の学術総合研究所。ネッ
トワーク、ソフトウェア、コンテンツなどの情
報関連分野の新しい理論・方法論から応用展開
までの研究開発を総合的に推進する
情報提供に関する
包括的契約
RTC⇔NII
契約内容の確認
データ提供
学術研究を目的とした
データ利用
(@各研究室)
情報利用に関する
包括的契約
契約とりまとめ、
データ加工など
2 公開したデータセットの概要(利用状況)
申請総数:20
(国公立大学:6)
(私立大学:12)
(その他:2)
2 公開したデータセットの概要(実際の活用状況、抜粋)
主な活用状況
ご意見・感想
・論文「感情極性値を用いたレビューの有用性自動評価」
・論文「価値観ベース協調フィルタリングのユーザ特性解析による
推薦性能向上に関する研究」(修士論文)
・口コミデータを使った時系列分析、計量テキスト分析
・自作自演の印象を与える口コミにどのような特徴があるかの分析
・たくさんの種類のデータがあって、さまざまな角度から分析できる
・データの形式がそろっていない部分があり、扱いにくい
・肯定的なレビューの数の方が圧倒的に多く、学習時などその偏りを
どう克服するかが大変だった
・売上データなどもわかると分析の幅が広がるためありがたい
3 公開する目的
① CSRの観点
② 新しい技術やアイディアの獲得
③ プレゼンス向上
:研究レベル向上のために民間企業として資することのできる余地?
:最先端の研究結果をビジネスに接続できないか?
:分析しがいのあるデータを保有する企業であることを訴求
4 データ公開に向けて感じた悩み
① リスクテイク
( パーミッション済みとはいえ”最悪のシナリオ”をどう捉えるか)
② 機能組織ならではの悩み
(「データにアクセスできる」↔「データを取り扱う権限を持つ」)
③ ROI?
(公開準備タスクもろもろ ↔ [CSR/技術獲得/プレゼンス])
4 データ公開に向けて感じた悩み
① リスクテイク
( パーミッション済みとはいえ”最悪のシナリオ”をどう捉えるか)
「公開をするとどんなリスクがあるのか、万一発生したら問題ないのか」
※クライアント、カスタマーのデータを活用するため、事業は慎重にならざるをえない
↓
・想定範囲(学術利用)外に流出する可能性が極めて低いことを説明
・想定される「最もよくないシナリオ」を列挙、事業に共有をした
(例) USBメモリの置き忘れ等でデータが流出したら?
(例) 利用者がデータを商用利用したら?
4 データ公開に向けて感じた悩み
② 機能組織ならではの悩み
(「データにアクセスできる」⇔「データを取り扱う権限を持つ」)
4 データ公開に向けて感じた悩み
③ ROI?
(公開準備タスクもろもろ ↔ [CSR/技術獲得/プレゼンス])
1)協力(賛同)を得られるサービスを探す >工数割いてまで…リスク…
2)公開対象データの選定 >個人情報含まず、パーミッション済み…
3)データの取得 >自社内securityレベルも高まり、意外と手間
4)データ整形 >マスキング、カラム除外、暗号化…
5)受け渡し
↑ここまで辿り着くのに実は数ヶ月以上も・・・
5 今後にむけて ~とはいえ前向きにデータ公開を推進するために
① 自社コントロールで活用(ハッカソン他)
② データの多様化(ビッグデータの “3V”)
③ 公開までのタスクの簡素化、効果の可視化
① 自社コントロールで活用(ハッカソン他)
今期も開催します!絶賛エントリー受付中!
(2017/3/27-31)
タスクの設定
データからの発想
事業からのF/B
② データの多様化(ビッグデータの “3V”)
Variety
Verocity
Volume
② データの多様化(ビッグデータの “3V”)
② データの多様化(ビッグデータの “3V”)
③ 公開までのタスクの簡素化、効果の可視化
(タスク簡素化)
→手間・ステップをシンプルにできればより多くのデータ
公開をスピーディに展開できる。ROIも向上する
(効果の可視化)
→「どれだけ世の役に立っているか」に加え、具体的な
ビジネス面での成果が生まれる&可視化されると、事業
のメリットに繋がる
今後に向けて
「いかに高いROIを担保できるか」を意識しつつ、
Variety を豊富にできないか、検討していきたい
(大事なことなのでもう一度!)
今期も開催します!絶賛エントリー受付中!
(2017/3/27-31)
ご清聴ありがとうございました

More Related Content

What's hot

ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
BrainPad Inc.
 
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
西岡 賢一郎
 
SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習
SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習
SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習
SSII
 
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
mlm_kansai
 
Data-centricなML開発
Data-centricなML開発Data-centricなML開発
Data-centricなML開発
Takeshi Suzuki
 
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
 
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
Hirokatsu Kataoka
 
先駆者に学ぶ MLOpsの実際
先駆者に学ぶ MLOpsの実際先駆者に学ぶ MLOpsの実際
先駆者に学ぶ MLOpsの実際
Tetsutaro Watanabe
 
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
cvpaper. challenge
 
深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究
深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究
深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究
harmonylab
 
統計的手法に基づく異常音検知の理論と応用
統計的手法に基づく異常音検知の理論と応用統計的手法に基づく異常音検知の理論と応用
統計的手法に基づく異常音検知の理論と応用
Yuma Koizumi
 
SSII2022 [OS3-01] 深層学習のための効率的なデータ収集と活用
SSII2022 [OS3-01] 深層学習のための効率的なデータ収集と活用SSII2022 [OS3-01] 深層学習のための効率的なデータ収集と活用
SSII2022 [OS3-01] 深層学習のための効率的なデータ収集と活用
SSII
 
文字認識はCNNで終わるのか?
文字認識はCNNで終わるのか?文字認識はCNNで終わるのか?
文字認識はCNNで終わるのか?
Seiichi Uchida
 
Long-Tailed Classificationの最新動向について
Long-Tailed Classificationの最新動向についてLong-Tailed Classificationの最新動向について
Long-Tailed Classificationの最新動向について
Plot Hong
 
研究発表を準備する(2022年版)
研究発表を準備する(2022年版)研究発表を準備する(2022年版)
研究発表を準備する(2022年版)
Takayuki Itoh
 
Generative Models(メタサーベイ )
Generative Models(メタサーベイ )Generative Models(メタサーベイ )
Generative Models(メタサーベイ )
cvpaper. challenge
 
[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
Deep Learning JP
 
機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践
Preferred Networks
 
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
NTT DATA Technology & Innovation
 
画像処理AIを用いた異常検知
画像処理AIを用いた異常検知画像処理AIを用いた異常検知
画像処理AIを用いた異常検知
Hideo Terada
 

What's hot (20)

ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
 
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
学習時に使ってはいないデータの混入「リーケージを避ける」
 
SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習
SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習
SSII2020 [OS2-02] 教師あり事前学習を凌駕する「弱」教師あり事前学習
 
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
最近のKaggleに学ぶテーブルデータの特徴量エンジニアリング
 
Data-centricなML開発
Data-centricなML開発Data-centricなML開発
Data-centricなML開発
 
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
 
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
【チュートリアル】コンピュータビジョンによる動画認識
 
先駆者に学ぶ MLOpsの実際
先駆者に学ぶ MLOpsの実際先駆者に学ぶ MLOpsの実際
先駆者に学ぶ MLOpsの実際
 
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
 
深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究
深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究
深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究
 
統計的手法に基づく異常音検知の理論と応用
統計的手法に基づく異常音検知の理論と応用統計的手法に基づく異常音検知の理論と応用
統計的手法に基づく異常音検知の理論と応用
 
SSII2022 [OS3-01] 深層学習のための効率的なデータ収集と活用
SSII2022 [OS3-01] 深層学習のための効率的なデータ収集と活用SSII2022 [OS3-01] 深層学習のための効率的なデータ収集と活用
SSII2022 [OS3-01] 深層学習のための効率的なデータ収集と活用
 
文字認識はCNNで終わるのか?
文字認識はCNNで終わるのか?文字認識はCNNで終わるのか?
文字認識はCNNで終わるのか?
 
Long-Tailed Classificationの最新動向について
Long-Tailed Classificationの最新動向についてLong-Tailed Classificationの最新動向について
Long-Tailed Classificationの最新動向について
 
研究発表を準備する(2022年版)
研究発表を準備する(2022年版)研究発表を準備する(2022年版)
研究発表を準備する(2022年版)
 
Generative Models(メタサーベイ )
Generative Models(メタサーベイ )Generative Models(メタサーベイ )
Generative Models(メタサーベイ )
 
[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
[DL輪読会]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
 
機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践機械学習の理論と実践
機械学習の理論と実践
 
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
データ活用を俊敏に進めるためのDataOps実践方法とその高度化のためのナレッジグラフ活用の取り組み(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 ...
 
画像処理AIを用いた異常検知
画像処理AIを用いた異常検知画像処理AIを用いた異常検知
画像処理AIを用いた異常検知
 

Viewers also liked

リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイントリクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
Recruit Technologies
 
事業とUXデザイン
事業とUXデザイン事業とUXデザイン
事業とUXデザイン
Recruit Technologies
 
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成するEMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
Recruit Technologies
 
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Recruit Technologies
 
銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント
Recruit Technologies
 
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
Recruit Technologies
 
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学びカーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
Recruit Technologies
 
企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに
Recruit Technologies
 
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
Recruit Technologies
 
RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)
Recruit Technologies
 
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Recruit Technologies
 
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
Recruit Technologies
 
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
Recruit Technologies
 
LT(自由)
LT(自由)LT(自由)
LT(自由)
Recruit Technologies
 
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
Recruit Technologies
 
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについてUXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについて
Recruit Technologies
 
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-
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-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-
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-
Recruit Technologies
 
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアルリクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
Recruit Technologies
 
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
Recruit Technologies
 
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
Recruit Technologies
 

Viewers also liked (20)

リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイントリクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
リクルートにおけるセキュリティ施策方針とCSIRT組織運営のポイント
 
事業とUXデザイン
事業とUXデザイン事業とUXデザイン
事業とUXデザイン
 
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成するEMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
EMRでスポットインスタンスの自動入札ツールを作成する
 
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
Company Recommendation for New Graduates via Implicit Feedback Multiple Matri...
 
銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント銀行ロビーアシスタント
銀行ロビーアシスタント
 
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
HadoopをBQにマイグレしようとしてる話
 
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学びカーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
カーセンサーで深層学習を使ってUX改善を行った事例とそこからの学び
 
企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに企業文化をサービスデザインスタイルに
企業文化をサービスデザインスタイルに
 
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
 
RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)RANCHERを使ったDev(Ops)
RANCHERを使ったDev(Ops)
 
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
Rancherを活用した開発事例の紹介 ~Rancherのメリットと辛いところ~
 
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイントユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
ユーザー企業内製CSIRTにおける対応のポイント
 
Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡Tableau活用4年の軌跡
Tableau活用4年の軌跡
 
LT(自由)
LT(自由)LT(自由)
LT(自由)
 
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
新卒2年目が鍛えられたコードレビュー道場
 
UXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについてUXDの職能要件とキャリアパスについて
UXDの職能要件とキャリアパスについて
 
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-
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-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-
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-
 
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアルリクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
リクルートテクノロジーズが語る 企業における、「AI/ディープラーニング」活用のリアル
 
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
リクルートグループの現場事例から見る AI/ディープラーニング ビジネス活用の勘所
 
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
ユーザーからみたre:Inventのこれまでと今後
 

Similar to 「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~

「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
Recruit Technologies
 
Base 20141011 1_for_slideshre
Base 20141011 1_for_slideshreBase 20141011 1_for_slideshre
Base 20141011 1_for_slideshre
正善 大島
 
超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0
正善 大島
 
melonDesignerの説明
melonDesignerの説明melonDesignerの説明
melonDesignerの説明
Hisashi Sakai
 
データサイエンティスト協会スキル委員会2ndシンポジウム講演資料
データサイエンティスト協会スキル委員会2ndシンポジウム講演資料データサイエンティスト協会スキル委員会2ndシンポジウム講演資料
データサイエンティスト協会スキル委員会2ndシンポジウム講演資料
The Japan DataScientist Society
 
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
データプランナーによるデータ系施策について
データプランナーによるデータ系施策についてデータプランナーによるデータ系施策について
データプランナーによるデータ系施策について
Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点-
『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点- 『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点-
『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点-
Koichi Hamada
 
PCCC21:株式会社日立製作所 「研究開発力向上のための研究DXソリューション」
PCCC21:株式会社日立製作所 「研究開発力向上のための研究DXソリューション」PCCC21:株式会社日立製作所 「研究開発力向上のための研究DXソリューション」
PCCC21:株式会社日立製作所 「研究開発力向上のための研究DXソリューション」
PC Cluster Consortium
 
自己紹介にかえて-変化する企業ITと“ワクワク感” 桑原里恵
自己紹介にかえて-変化する企業ITと“ワクワク感” 桑原里恵自己紹介にかえて-変化する企業ITと“ワクワク感” 桑原里恵
自己紹介にかえて-変化する企業ITと“ワクワク感” 桑原里恵
Sapporo Sparkle k.k.
 
最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925
最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925
最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925
小川 雄太郎
 
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.7.1) _zeal recruitment pitch
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.7.1) _zeal recruitment pitch株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.7.1) _zeal recruitment pitch
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.7.1) _zeal recruitment pitch
zeal32
 
クラウド座談会資料
クラウド座談会資料クラウド座談会資料
クラウド座談会資料
知礼 八子
 
OSS Market Momentum In Japan
OSS Market Momentum In JapanOSS Market Momentum In Japan
OSS Market Momentum In Japan
MKT International Inc.
 
【Interop Tokyo 2013】 どうする?どうなる?SDN/クラウド時代の運用管理 ~データセンター、クラウド提供事業者の立場から~
【Interop Tokyo 2013】 どうする?どうなる?SDN/クラウド時代の運用管理 ~データセンター、クラウド提供事業者の立場から~【Interop Tokyo 2013】 どうする?どうなる?SDN/クラウド時代の運用管理 ~データセンター、クラウド提供事業者の立場から~
【Interop Tokyo 2013】 どうする?どうなる?SDN/クラウド時代の運用管理 ~データセンター、クラウド提供事業者の立場から~
Shuji Yamada
 
ビッグデータ&データマネジメント展
ビッグデータ&データマネジメント展ビッグデータ&データマネジメント展
ビッグデータ&データマネジメント展
Recruit Technologies
 
ドメイン駆動設計と要求開発
ドメイン駆動設計と要求開発ドメイン駆動設計と要求開発
ドメイン駆動設計と要求開発
Fuyuko Yanagimoto
 
20150531分析プラットホームとその技術(bizreach) cookpad ito #dcube_analysis
20150531分析プラットホームとその技術(bizreach) cookpad ito #dcube_analysis20150531分析プラットホームとその技術(bizreach) cookpad ito #dcube_analysis
20150531分析プラットホームとその技術(bizreach) cookpad ito #dcube_analysis
tetsuro ito
 
地域デザイン×オープンデータ
地域デザイン×オープンデータ地域デザイン×オープンデータ
地域デザイン×オープンデータ
Iwao KOBAYASHI
 

Similar to 「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~ (20)

「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
 
Base 20141011 1_for_slideshre
Base 20141011 1_for_slideshreBase 20141011 1_for_slideshre
Base 20141011 1_for_slideshre
 
超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0
 
melonDesignerの説明
melonDesignerの説明melonDesignerの説明
melonDesignerの説明
 
データサイエンティスト協会スキル委員会2ndシンポジウム講演資料
データサイエンティスト協会スキル委員会2ndシンポジウム講演資料データサイエンティスト協会スキル委員会2ndシンポジウム講演資料
データサイエンティスト協会スキル委員会2ndシンポジウム講演資料
 
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
リクルートライフスタイル流!分析基盤との賢い付き合い方
 
データプランナーによるデータ系施策について
データプランナーによるデータ系施策についてデータプランナーによるデータ系施策について
データプランナーによるデータ系施策について
 
『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点-
『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点- 『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点-
『Mobageの大規模データマイニング活用と 意思決定』- #IBIS 2012 -ビジネスと機械学習の接点-
 
PCCC21:株式会社日立製作所 「研究開発力向上のための研究DXソリューション」
PCCC21:株式会社日立製作所 「研究開発力向上のための研究DXソリューション」PCCC21:株式会社日立製作所 「研究開発力向上のための研究DXソリューション」
PCCC21:株式会社日立製作所 「研究開発力向上のための研究DXソリューション」
 
自己紹介にかえて-変化する企業ITと“ワクワク感” 桑原里恵
自己紹介にかえて-変化する企業ITと“ワクワク感” 桑原里恵自己紹介にかえて-変化する企業ITと“ワクワク感” 桑原里恵
自己紹介にかえて-変化する企業ITと“ワクワク感” 桑原里恵
 
最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925
最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925
最近のディープラーニングのトレンド紹介_20200925
 
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.7.1) _zeal recruitment pitch
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.7.1) _zeal recruitment pitch株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.7.1) _zeal recruitment pitch
株式会社ジール_採用ピッチ資料(2024.7.1) _zeal recruitment pitch
 
クラウド座談会資料
クラウド座談会資料クラウド座談会資料
クラウド座談会資料
 
OSS Market Momentum In Japan
OSS Market Momentum In JapanOSS Market Momentum In Japan
OSS Market Momentum In Japan
 
【Interop Tokyo 2013】 どうする?どうなる?SDN/クラウド時代の運用管理 ~データセンター、クラウド提供事業者の立場から~
【Interop Tokyo 2013】 どうする?どうなる?SDN/クラウド時代の運用管理 ~データセンター、クラウド提供事業者の立場から~【Interop Tokyo 2013】 どうする?どうなる?SDN/クラウド時代の運用管理 ~データセンター、クラウド提供事業者の立場から~
【Interop Tokyo 2013】 どうする?どうなる?SDN/クラウド時代の運用管理 ~データセンター、クラウド提供事業者の立場から~
 
Devsumi2013 community
Devsumi2013 communityDevsumi2013 community
Devsumi2013 community
 
ビッグデータ&データマネジメント展
ビッグデータ&データマネジメント展ビッグデータ&データマネジメント展
ビッグデータ&データマネジメント展
 
ドメイン駆動設計と要求開発
ドメイン駆動設計と要求開発ドメイン駆動設計と要求開発
ドメイン駆動設計と要求開発
 
20150531分析プラットホームとその技術(bizreach) cookpad ito #dcube_analysis
20150531分析プラットホームとその技術(bizreach) cookpad ito #dcube_analysis20150531分析プラットホームとその技術(bizreach) cookpad ito #dcube_analysis
20150531分析プラットホームとその技術(bizreach) cookpad ito #dcube_analysis
 
地域デザイン×オープンデータ
地域デザイン×オープンデータ地域デザイン×オープンデータ
地域デザイン×オープンデータ
 

More from Recruit Technologies

リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法
Recruit Technologies
 
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
Recruit Technologies
 
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
Recruit Technologies
 
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
Recruit Technologies
 
Spring “BigData”
Spring “BigData”Spring “BigData”
Spring “BigData”
Recruit Technologies
 
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit groupStruggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Recruit Technologies
 
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Recruit Technologies
 
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
Recruit Technologies
 
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit CompanyHadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Recruit Technologies
 
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズDataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
Recruit Technologies
 
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
Recruit Technologies
 
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Recruit Technologies
 

More from Recruit Technologies (12)

リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法リクルート式AIの活用法
リクルート式AIの活用法
 
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
リクルートにおけるマルチモーダル Deep Learning Web API 開発事例
 
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
運用で泣かないアーキテクチャで動く原稿作成支援システム ~リクルートにおけるDeepLearning活用事例~
 
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
リクルートにおける画像解析事例紹介と周辺技術紹介
 
Spring “BigData”
Spring “BigData”Spring “BigData”
Spring “BigData”
 
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit groupStruggle against cross-domain data complexity in Recruit group
Struggle against cross-domain data complexity in Recruit group
 
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
Case study of DevOps for Hadoop in Recruit.
 
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
A3RT -The details and actual use cases of“Analytics & Artificial intelligence...
 
Hadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit CompanyHadoop’s Impact on Recruit Company
Hadoop’s Impact on Recruit Company
 
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズDataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
DataRobot活用状況@リクルートテクノロジーズ
 
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
求職サービスの検索ログを用いたクエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介
 
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
 

Recently uploaded

Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit IntroductionMatsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo Lab
 
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
Sony - Neural Network Libraries
 
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
Sony - Neural Network Libraries
 
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
Toru Tamaki
 
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Natsutani Minoru
 
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo Lab
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Takayuki Nakayama
 
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログLoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
CRI Japan, Inc.
 
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
Toru Tamaki
 
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
chisatotakane
 
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo Lab
 
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ..."ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
たけおか しょうぞう
 

Recently uploaded (12)

Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit IntroductionMatsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
 
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
 
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
 
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
 
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
 
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
 
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログLoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
 
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
 
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
 
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
 
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ..."ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
 

「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~