/AIプロジェクトが守るべき4つの骨子リクルートジョブズが機械学習/AIをサービスに活用するプロジェクトで得た知見を紹介する連載。初回は、リクルートジョブズでデータサイエンス部隊が立ち上がった頃に起こった問題について。});この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。本連載「リクルートジョブズ事例に見るAIプロジェクトの勘所」では、リクルートジョブズが機械学習/AIをサービスに活用するプロジェクトで得た知見を、主にエンジニアリングとデータサイエンスの両方に関わる業務を担当している方に向けてお伝えします。機械学習/AIを導入した結果分かった、組織の在り方などを参考にしていただければと思います。そもそも、リクルートジョブズとはリクルートジョブズは、『タウンワーク』『フロム・エーナビ』『はたらいく』『とらばーゆ』『リクナビ派遣』といった求人メディアと、『ジョブオプ』『ジョブオプLite』『シフオプ』といった、仕事に関わる業務支援サービスを運営しています。Hadoop」が日本でも活用事例が散見され始めた頃に、組織を立ち上げました。データサイエンティストを採用し、「データサイエンティストを中心とした組織」となってから本格的にデータ活用を実施するようになりました。フリーペーパー配送の最適化や、広告出稿の自動化など幾つかの取り組みで成果を上げることができました。この結果、求人メディア事業のコアである「検索」に対しても、データサイエンスを活用した取り組みの検討を開始することになったのです。データサイエンス部隊が内製で切磋琢磨(せっさたくま)することを選択あらためて言うまでもないかもしれませんが、「検索技術はデータサイエンスの塊」といっても過言ではありません。検索技術を活用した例として分かりやすいところでは「レコメンド」(情報推薦)があります。ユーザーが入力した検索クエリに該当するアイテムは何なのか、それをどの順番で出すのが適切なのか、といったところで検索結果を表出することにデータサイエンスはふんだんに用いられています。われわれデータサイエンス部隊が検索技術について検討する以前は、サイト開発組織つまりエンジニアリング部隊が中心となって、前述のメディアの検索部分を構築したり、磨き込んだりしている状況でした。ここでわれわれデータサイエンス部隊は既存のエンジニアリング部隊との協業ではなく、内製で切磋琢磨することを選択しました。事業のコア技術については、内製でデータサイエンス関連を開発できるようにし、ナレッジを蓄積して継続的に改善できる状態を作ることが狙いとしてありました。前述の通り、レコメンドはデータサイエンスにおける「花形」といえるもので、立ち上げて数年のデータサイエンス部隊としては非常にチャレンジングな取り組みです。若い組織であることもあり、非常に高いモチベーションで取り組み、開発スキルも日々向上していきました。分かっていたことではありますが、検索に対してデータサイエンスを活用しようとすると、開発しなければいけないパーツが多岐にわたります。ユーザーの行動や検索クエリを受け取り、行動などに基づいた検索ロジックを回し、その結果を、安定したレスポンスタイムで返す必要があります。これにはアルゴリズムを作成するだけではなく、データベースやデータパイプラインを構築したり、データを加工したり、APIを作り込んだりする必要がありました。『タウンワーク』では、90万件以上という数の原稿を、企業から掲載いただいています。これらの原稿に対して、仕事探しをしている多数のユーザーにメディアを訪問いただいています。このため、非常に多くの検索トラフィックを処理し、早く、適切な検索結果をユーザーに届ける必要があり、当然ながら、その品質目標は高いものに設定しています。前述の通り、メンバーは高いモチベーションを持って、この品質目標をクリアできるプロダクトを製造したり、テストしたりするなどの経験を重ねていき、その過程でエンジニアリングスキルが向上していきました。それも一つの成果ではありましたが、リリースのたびに品質目標もクリアせねばならず、元来エンジニアリングに長けた組織に比べれば実力値は低いため、結果として1回のリリースまでにかかる時間が長期化。開発のイテレーションがなかなか回っていかなくなります。設定を有効にする必要があります。個人と対話するボットの裏側——大衆化するITの出口とバックエンドマシンラーニング、ディープラーニングなど、未来を感じさせる数理モデルを使ったコンピューター実装が注目されている。自ら学習し、機械だけでなく人間との対話も可能な技術だ。コンピューターはどのように人間との対話を図ればよいのだろうか。コンピューターの技術だけでなく、そこで実装されるべきインターフェースデザインを考えるヒントを、あるコンシューマーアプリ開発のストーリーから見ていく。「Prophet」とは——Facebook製時系列予測OSSは何が便利なのかFacebookが開発した時系列予測のOSSライブラリ「Prophet」が近年注目を集めている。本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介する。前編は時系列予測そのものの歴史的経緯とProphetの概要について。加えて4つのポイントを紹介する。メールマガジンをご購読ください。申し込みページへITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。