ビジネス・イノベーションを支えるテクノロジ活用への挑戦

ビジネス・イノベーションを支えるテクノロジ活用への挑戦

Gartner ビジネス・インテリジェンス＆アナリティクスサミット2015

株式会社リクルートテクノロジーズビッグデータインフラグループ

菊地原拓

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Agenda

01 リクルート

02 テクノロジ活用

03 ビジネスとITの連携


01 リクルート

①「起業家精神」を持った個人に、若いうちから大きな仕事の機会が与えられ、より速く成長する

②「圧倒的な当事者意識」を育むために、フラットなコミュニケーションとフィードバックが日々繰り返される

③「個の可能性に期待し合う場」から、より大きな成果が生まれる

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①「クライアント・ユーザー双方へのチャネル」を活かし、双方の潜在ニーズを喚起する

②「ベストマッチングの追求」により、クライアント・ユーザー双方の最終満足度を高める

③「マーケットの不を解消」することで、社会に新しい機会を提供する

企業文化（カルチャー）

ビジネスモデル

リクルートのユニークネス

これらを支えるコミュニケーションの中心には“あなたはどうしたい？”という言葉がある

リクルートが築いたビジネスモデルは“リボンモデル”であり、変化し続ける


事業構造

私たちは、誰かと誰かを結ぶ「場」を提供しています


リクルートキャリア

リクルートジョブズ

リクルートスタッフィング

リクルート住まいカンパニー

リクルートライフスタイル

リクルートマーケティングパートナーズ

スタッフサービス・ホールディングス

リクルートアドミニストレーション

リクルートコミュニケーションズ

事業会社

機能会社インフラ部門

大規模プロジェクト推進部門

UI設計/SEO部門

ビッグデータ機能部門

テクノロジーR&D部門

事業・社内IT推進部門

リクルートホールディングス

リクルートとは、主要７事業会社＋３機能会社で構成されるグループ企業群

私が所属する会社はリクルートテクノロジーズ

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リクルートテクノロジーズとは


リクルートテクノロジーズのビジョン・ミッション

リクルートグループ各社の現在・将来のニーズを見据えて競合優位性の高いIT・ネットマーケティング基盤を開拓、ビジネス実装することによりリクルートグループの競争優位を構築していく。

IT・ネットマーケティング領域においてトップレベルの専門スキルを持った人材が育ち、集い、楽しんでいる。業界を驚かせるレベルで、テクノロジーの開拓と、そのビジネス実装が実現している。リクルートグループのビジネス、業界のルールを、恒常的なイノベーションによって変革している。

ミッション

ビジョン


02 テクノロジ活用


フェーズの考え方


技術への取り組み

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広範囲のビジネスに装着し、効果を最大化させるための改善を行い、事業貢献利益を追究

Rグループのビジネスに短・中期的に実活用の可能性がある技術をリサーチ

対象技術における事業化への検証を行い、評価・選定する

開拓（実活用研究）

実際に事業へ適用し、より広範囲に利用するための型化やスキームを構築

実装・展開運用

実施内容

リクルートテクノロジーズ（短・中期的視野）

利益を目的としない中長期的な視点に立ち、新技術や新手法の研究/発明を行い、論文発表することを目指す

要素基礎技術の研究

社外（中・長期的視野）

技術数の推移イメージ

年間約200の技術をリサーチし、約30の技術を評価・選定

年間数個～10個の技術を展開

運用フェーズまで移行された技術が蓄積

無数の新技術を研究/発明


実装フェーズ技術の一例

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機械学習を用いた画像認識を独自開発。

「ユーザーが興味をもつ画像が自動的に表示される」

ユーザーが興味を持った画像に類似した画像が自動的に表示されるUX

Image データソース

特徴点抽出

機械学習類似画像検索

スパースコーディング画像の局所特徴量を抽出し

ベクトル化

Support Vector Machine を用いた機械学習

→ Deep Leaning へ

HBaseを用い画像のデータ化基本処理・サイズ調整・ホワイトニング etc


仕組みを改善

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オープンソースに手を加えて表現方法をカスタマイズ。

「クリック状況をヒートマップで表し、UI変更の意思決定」

データ加工データマート

作成 Webで表現

Amazon EC2

Amazon Redshift

Amazon EMR

初期バージョンはEMRを300並列で処理。 MemsqlとRedshiftに変更し、処理速度と利便性を向上。

ソースコードに手を加え表現方法をカスタマイズ。


管理者

Availability Zone (az-a)

Bucket

SnapShots

S3

LB

データ送受信

専用線

EC2

メタ/監査情報

Redshift NAT

(HA)

LDAP VPC peering

Web Access Remote Desktop SSH

Availability Zone (az-c)

EC2

cognos

cognos

メタ/監査情報

運用

利用者

Az-cへ

Batch

踏み台

ETL

LB

Az-aへ

フレームワークマネージャ

モデル生成

リプレースしたBI環境


ビッグデータ基盤


中央Hadoop ・データ整形・加工・データストレージ

各事業DB

DWH ・モデル作成・高速分析処理

BI ・モニタリング・レポート

各事業Hadoop

分析用外部データ

SNS・ｸﾗｳﾄﾞデータ

データソース群ビッグデータ基盤スタック利用者層

高度分析やモデル作成

レポート／モニタリング

エンドユーザー (エグゼ／マネージャ／営業)

ビジネスインサイト

マーケター (プロデューサ／事業企画)

データサイエンティスト（高度分析者）

機械学習やモデル実装

データサイエンティスト（エンジニア）

分析ツール群

Hadoop エコシステム

ビッグデータ基盤構成概要


ビッグデータ活用


ビッグデータ活用分析観点の分類

レポーティングBI

分析BI

リアルタイム処理

広宣効果予測売上予測

レコメンド

可視化予測

事業利益への

間接的な効果

事業利益への

直接的な効果

ビッグデータ活用は２つあり、”可視化” と ”予測”

“可視化” は過去と現在のデータを集計、分類、統計処理して可視化する。 “予測” は過去のデータを高度な数学で分析し、未来を予測する。この2つから、事業利益へ直接的、間接的に効果を出すことができる。


目的リクルートの活用状況新規ビジネス創出新しい情報プラットフォームを作り上げる。

マーケティングネットマーケティングにおける活用が活発。詳細は次ページ以降。

業務効率化統計学を用いた予測を行うことで、広告宣伝費の効率化、営業活動の効率化、売上予測による人員配置の最適化などを実施している。

ビッグデータ活用目的による分類


CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ

プロモーション

PR

バナー

ブラパネ

ソーシャル拡散

Push、ジオフェンス

レコメンド

サイト内検索

SEO

Display

SEM メールマーケ

マーケティングビッグデータ目的による分類

コンバージョンに至るまで、おおまかに下記のようなマーケティング施策がある。


CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ



潜在層

レコメンド

サイト内検索

SEO

Display



ニーズが潜在的な対象者にマス・マーケティングを実施する


CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ



ニーズ顕在層潜在層

レコメンド

サイト内検索

SEO

Display



ニーズが顕在化している対象者に個別のアプローチをする


CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ




サイト外の施策

レコメンド

サイト内検索

SEO

Display



リクルートサイト外で施策を実施する部分


CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ




サイト外の施策サイト内の施策

レコメンド

サイト内検索

SEO

Display



リクルートサイトで施策を実施する部分


CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ





レコメンド

サイト内検索

SEO

Display




CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ





レコメンド

サイト内検索

SEO

Display


マーケティング

広宣費予測によりコスト効率化

ビッグデータ目的による分類


CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ





レコメンド

サイト内検索

SEO

Display



広告が「枠」から「ユーザID」へ変化してきている。カスタマーに応じた広告の出し分けをする動きが始まっている。

サービスが特にコモディティ化している。



CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ





レコメンド

サイト内検索

SEO

Display



自然検索結果の上位ランク化の取り組み。検索ワードの集計でビッグデータ活用。



CV

TVCM

ラジオ広告

印刷媒体広告

タイアップ


PR

バナー

ブラパネ





レコメンド

サイト内検索

SEO

Display



ニーズ顕在層に対し、リクルートサービス内でアプローチする。行動ログを多種多様に分析する領域。



PUSH通知基盤との連携


PUSH通知へとは

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Push!

Push!

APNs Apple Push Notification Service

ユーザがアプリを起動していなくても待ち受け画面に通知を送ることが出来る

GCM Google Cloud Messaging


PUSH通知基盤の全体構成

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DynamoDB

elasticsearch

クラスタ

デバイス登録

リクエスト

APNs/GCM サーバ

登録API

データ登録

配信worker

SQS

SQS 登録worker

システム管理・操作用 Web UI

管理API

データ参照

事業サーバ配信担当者


SQSによるメリット〜システム拡張性

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デバイス登録キュー

ELB

DynamoDB

elasticsearch

デバイス登録

ビックデータ基盤

BD基盤用

デバイス登録キュー

後で実施したビックデータ基盤との連携もシステム改修無しで実現

登録API

登録Worker


Pushとビッグデータ連携

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次世代検索基盤との連携


次世代検索基盤とは

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• Query Analyze Search System リクルート内のサイトに対して • 検索品質 • フィードバック • 検索機能追加 • メトリクスなど提供する次世代検索基盤


Suggest+Beacon サーバ

各サイト

システム構成

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APサーバ

Batchサーバ

QassPlugin Qass Analizer

コンテンツインデックス

シノニム

機械学習辞書

マッピング

HDFS

収集データ

集計結果

シノニム

機械学習辞書

マッピング

Map/Reduce サジェスト

データ

クエリーログ

ビーコンログ

コンテンツデータ

運用管理 Batchサーバ

Qass Analizer

サジェストインデックス


Hadoopによる機械学習の活用

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機械学習辞書

ビーコンデータ・入力中のキーイベントを収集

「牛角」の読みが「ぎゅうかく」であることを学習！

牛角

翌日「ぎゅうかく」で検索してみると・・・

※入力途中で「牛角」を入力候補に表示！

検索

※「牛角」に漢字変換してから検索

特殊な読み仮名は通常手動で辞書登録しないと仮名検索ができない例）「ぎゅうかく」と入力

検索ログ


03 ビジネスとITの連携


仕組み改善イノベーション


片方だけでは走れなくなる

実際、手痛い思いをした


どうすれば、ITを活用した仕組み改善やイノベーションを生み出せるか

私達も模索し続けていますが、今の動きかたを紹介します


テクノロジーリサーチ

・Computer Science ・Data Science ・常に情報収集・お試し、所感・実験


ユースケースリサーチ

・事業戦略、課題・客観的な分析


アイデア

リサーチしているから発想が生まれる。 2年後のITは？ビジネス状況は？少し未来を想像することも。


プロトタイプ・MVP を作成する仮説をフィジビリで実証

磨き、育てていく


現在、未来にビジネスで必要となるのは何か。

システム部門も事業部門と考えることが必要。

お互いの強みを活かしてITを上手に使う。

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戦略・目標

施策

技術


ご清聴ありがとうございました

Technology

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