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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
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2015/06/18 ガートナー ビジネス・インテリジェンス&アナリティクスサミット2015での、菊地原の基調講演資料になります
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1.
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
2.
Copyright © Recruit
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3.
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4.
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5.
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6.
Copyright © Recruit
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7.
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Technologies Co.,Ltd. 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
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Technologies Co.,Ltd. 02 テクノロジ活用
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Technologies Co.,Ltd. フェーズの考え方
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Technologies Co.,Ltd. 技術への取り組み 10 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
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Technologies Co.,Ltd. 実装フェーズ技術の一例 11 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
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Technologies Co.,Ltd. 仕組みを改善 12 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。
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Technologies Co.,Ltd. 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 RedshiftNAT (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
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Technologies Co.,Ltd. ビッグデータ基盤
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Technologies Co.,Ltd. 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・クラウドデータ 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
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Technologies Co.,Ltd. ビッグデータ活用
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Technologies Co.,Ltd. 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。
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Technologies Co.,Ltd. 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
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Technologies Co.,Ltd. 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。
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Technologies Co.,Ltd. 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 潜在層 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 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
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Technologies Co.,Ltd. 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 ニーズ顕在層潜在層 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 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
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Technologies Co.,Ltd. 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 ニーズ顕在層潜在層 サイト外の施策 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 リクルートサイト外で施策を実施する部分
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Technologies Co.,Ltd. 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 ニーズ顕在層潜在層 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 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 リクルートサイトで施策を実施する部分
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Technologies Co.,Ltd. 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 ニーズ顕在層潜在層 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 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
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Technologies Co.,Ltd. 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 ニーズ顕在層潜在層 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 SEM メールマーケ 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
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Technologies Co.,Ltd. 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 ニーズ顕在層潜在層 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 SEM メールマーケ マーケティング 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。 ビッグデータ 目的による分類
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Technologies Co.,Ltd. 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 ニーズ顕在層潜在層 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 SEM メールマーケ マーケティング 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。 ビッグデータ 目的による分類
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Technologies Co.,Ltd. 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 ニーズ顕在層潜在層 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 SEM メールマーケ マーケティング 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。 ビッグデータ 目的による分類
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Technologies Co.,Ltd. PUSH通知基盤との連携
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Technologies Co.,Ltd. PUSH通知へとは 30 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
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Technologies Co.,Ltd. PUSH通知基盤の全体構成 31 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
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Technologies Co.,Ltd. SQSによるメリット〜システム拡張性 32 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
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Technologies Co.,Ltd. Pushとビッグデータ連携 33
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Technologies Co.,Ltd. 次世代検索基盤との連携
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Technologies Co.,Ltd. 次世代検索基盤とは 35 • 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
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Technologies Co.,Ltd. Suggest+Beacon サーバ 各サイト システム構成 36 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/Re duce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
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Technologies Co.,Ltd. Hadoopによる機械学習の活用 37 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
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Technologies Co.,Ltd. 03 ビジネスとITの連携
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Technologies Co.,Ltd. 仕組み改善 イノベーション
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Technologies Co.,Ltd. 片方だけでは走れなくなる 実際、手痛い思いをした
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Technologies Co.,Ltd. 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
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Technologies Co.,Ltd. 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
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Technologies Co.,Ltd. ユースケースリサーチ ・事業戦略、課題 ・客観的な分析
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Technologies Co.,Ltd. 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。
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Technologies Co.,Ltd. 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
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Technologies Co.,Ltd. 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。 46 戦略・目標 施策 技術
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Technologies Co.,Ltd. ご清聴 ありがとうございました
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