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Enterprise Development Conference 2016レポート

深層学習をビジネスに導入するための3つのポイント、リクルートテクノロジーズの白井氏

Enterprise Development Conference 2016レポート

安藤 正芳=日経ソフトウエア 2016/08/26 日経ソフトウエア
写真1●リクルートテクノロジーズの白井祐典氏
[画像のクリックで拡大表示]

 2016年8月25日、東京・目黒雅叙園で開催されたデジタルビジネスを推進する開発者向けイベント「Enterprise Development Conference 2016」において、リクルートテクノロジーズの白井祐典氏が機械学習の手法である深層学習(ディープラーニング)をビジネスに導入して成功させるポイントについて講演した(写真1)。

 白井氏が所属するリクルートテクノロジーズでは、リクルートグループが手掛けるサービスをITで支援している。白井氏が機械学習による画像解析を検討し始めたのは、およそ3年前。リクルートグループでは、ユーザーとサービス/消費財のマッチングによってサービスを提供しているWebサイトが多いことに着目。サービスや消費財を説明する画像を機械学習によって分析すれば、マッチング精度の向上が期待できるのではと考え、開発がスタートしたと話した。

 現在では、白井氏のグループが開発した画像解析の手法をリクルートグループのサービスで利用している。例えば、リクルートマーケティングパートナーズが運営する中古車情報サイト「カーセンサーnet」では、画像解析によって車の内装色による絞り込み検索の機能を実現している。

 講演の中で白井氏は、「深層学習をビジネスに導入して成功させるには、(1)研究開発に前のめりになること、(2)深層学習を利用しやすい仕組みを整えること、(3)成功を信じて共に進む仲間が存在すること、の3つが大切」と話した。

 (1)は、ただ闇雲に研究開発するのではなく、「既存の課題点を補う技術は何か」「開発した手法を別のサービスに使えないか」という2点を考えながら研究開発することが重要だという。

 (2)は、開発した解析技術を他のグループ企業から使いやすくする工夫を施すこと。すでにリクルートテクノロジーズでは、グループ企業が利用しやすいように、機械学習を利用するためのAPI「A3RT」を作成している。

 (3)は、チームによる開発のこと。リクルートテクノロジーズでは、先進的な開発に着手する際、失敗を恐れず「いいね!それやろう!」と背中を押してくれる人が多いという。白井氏は、深層学習を導入できた最大のポイントは仲間の存在だと話した。

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