「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～

IDRユーザフォーラム 2016パネルセッション

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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


主なビジネスドメイン


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


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]）


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？


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]）

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


Variety

Verocity

Volume

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

「リクルートデータセット」 ～公開までの道のりとこれから～

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