「リクルートデータセット」～ 公開までの道のりとこれから ～

A-1: 特別セッション1産学間のデータセット共有の意義、課題と将来の展望

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

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

１-1 リクルートについて

目指す世界観 果たすべき役割

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

UXD 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（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、2014/9～）

申請総数：12

実際に利用： 7

利用準備中： 2

不明 ： 3

（国公立大学：3、私立大学8、その他1）

２ 公開したデータセットの概要（実際の活用状況、抜粋）

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」・学部ラボワーク生によるデータ分析実習・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・人材獲得

：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）

② 横断機能組織ならではの悩み

③ ROI？（公開準備タスクもろもろ ↔ [CSR/技術獲得/プレゼンス]）

「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

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

① 自社コントロールで活用（ハッカソン他）

② 活用状況の可視化（公開時の事例＆公開後の状況）

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）

② 活用状況の可視化（公開時の事例＆公開後の状況）

（公開時）→例えばこんな使い方、など自社内でも実際に活用をして

提示することで、利用申請しようとする動機形成に？

（公開後）→どれだけ世の役に立っているか、がタイムリーに可視化

されることが事業にとってもモチベーション

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

今後も可能な限りデータ公開を進めていきたいが、「いかに高いROIを担保できるか」がポイント

ご清聴ありがとうございました