キャリアパス・現在の仕事内容(1)

研究開発とビジネス応用を相互交流させ価値を生み出す。

現在メインで取り組んでいるのは、量子アニーリングの研究開発とそのビジネス応用です。近年は量子アニーリングやアニーリングマシンといった、最適化に特化したハードウェアの開発が進んでいます。これらを使うことで従来の最適化手法を使うよりも、より効率的に最適化できるということが期待されており、こういった技術をうまくビジネスに活用できないかという取り組みをしています。その一環として、量子アニーリングを使った特徴量選択手法を開発し、社内向けの機械学習自動化ツールに搭載したり、レコメンデーションでのアイテムの最適な選択をリアルタイムにアニーリングで行う手法の開発などを行いました。また、このような取り組みの中で、アニーリングマシンをより効率的に使うためのツール開発も行っており、オープンソースとして公開した『PyQUBO』というPython用ライブラリは世界で10万回以上ダウンロードされ、量子アニーリングマシンを作っているカナダの企業D-Wave社の公式SDKにも登録されています。

キャリアパス・現在の仕事内容(2)

最新のアニーリングマシンを使ったレコメンデーションのリアルタイム最適化。

アニーリングマシンの特徴として、瞬時に組合せ最適化計算を行うことができるという点があります。この特徴を生かして、リアルタイムで最適化問題を解く必要がある金融の問題や、ロボットの画像処理の分野での利用などが期待されています。この「瞬時に最適化問題が解ける」という特徴を、リクルートが持っているサービスのレコメンデーションシステムで使いたいと思いました。開発したシステムでは、webサイト上でのユーザーのリアルタイムな行動とアイテムの情報をもとに、アイテムとユーザーの相性などを瞬時に機械学習モデルにより計算し、この情報をもとに最終的に表示するアイテムの順序を最適化問題として計算します。全ての計算や通信時間を含めて数百ミリ秒以内にレスポンスを返す必要があるため、従来は貪欲法などの簡単な最適化手法を使うことしかできなかったのですが、今回使ったアニーリングマシンでは50ミリ秒程度で計算を行うことができたため、より良い最適化の結果を反映したレコメンデーションを作成することができました。この取り組みで利用したアニーリングマシンは、ある量子計算を古典計算用に近似した、最近登場したタイプのもので、リアルタイム計算が得意ということで注目されていました。それをすぐにサービスに実応用できたのは、リクルートならではのスピード感だと思います。

キャリアパス・現在の仕事内容(3)

広告配信エンジンの新規開発を手掛ける。

入社3年目のときに、リードエンジニアとして広告配信のための機械学習エンジンの新規開発を手掛けました。広告配信と一口に言っても社内用や社外用などいろいろあるのですが、私がメインで扱っていたのは、DSPと呼ばれるリアルタイムのオークションを通じて、競り落とした人が広告を出すことができるという仕組みです。最初はビジネス検証を行なっていたため、単発の案件に対してシステムを動かすだけで良かったのですが、DSPを使った広告商品を大きく売り出していくタイミングでDSPのシステムも従来システムと統合し、汎用化させる必要がありました。今までのシステムと一番違う部分は、流れてくる広告キャンペーンの内容が全くわからない状況でもうまく動作させるシステムというところですね。金額規模や配信対象者がまったく違う広告キャンペーンが365日流れてくるのですが、人の手が介在することなしに常に効果を発揮できる必要がありました。扱うキャンペーンによって機械学習のモデルの粒度や、データ量の調整を自動的に行う仕組みを導入したりしました。またSparkという分散処理のミドルウェアを利用していたのですが、Sparkが提供する機械学習のモデルは大きなデータから単一のモデルを作成することを想定しており、広告配信のように細かいモデルをたくさん学習するタイプの用途に対してはうまく活用することができませんでした。そこで、巨大なデータの中でたくさんの機械学習モデルを並列に学習できるようなSpark用の機械学習モデルを自分たちで一から実装することで従来よりも数倍高速に動作するシステムを作成することができました。

職種ならではのおもしろさ

実務から研究が生まれ、研究から実務が生まれる。

私は研究をしたり論文を書いたりもしていますが、基本的には実務がメインで、プラスαで研究っぽいことも行っているイメージです。例えば社内向けに作ったツールをオープンソース化したり、社内で行った施策をさらに一般化して、「一般的にはこういうふうに使えます」という内容をまとめて論文にしたりしています。このような活動は自社サービスを持っている企業だからこそできる応用研究だと思っています。

ある最適化問題に関するプロジェクトを進めていたのですが、ビジネス上の費用対効果が見込めないという理由で一度中止になってしまいました。その後、技術者として考えられる解決方法をいくつか考えてビジネス担当者にアイデアを聞いてもらうということを行ったところ、現場の方からフィードバックをもらい、経済的に現実的かつ効果のある施策を検討することができました。一方、その新しい方法を技術的に実現する上で課題もありました。非常に制約条件の多い整数計画問題を解く必要があるため、解くのに時間がかかりすぎるという問題です。その問題に対しては共同研究先の先生と議論を行い、効率的に必要な制約条件を絞り込むことで、従来の1/10程度の制約条件で同等以上の最適化性能が得られる手法を開発しました。その方法は特定の問題だけでなく、一般的なマーケティング施策において活用できるものなので、今後学会などで発表を行う予定です。ですので、あくまで実務がメインで、その中で出てきたアイデア等が論文や社会発表につながっていくような感じになっています。

リクルートらしい「機会」

“自由研究”をビジネスに接続すべく、自分の役割を越えて実現に動いた。

入社5年目のとき、ハイブリッド量子アニーリングマシンをテレビCMの配置最適化に応用することに挑戦しました。発端はマーケティング部署からの依頼で検討し始めたことでした。依頼を受けて、どのCM放送枠を買い付ければ費用対効果が高いかを予測する数理モデルを作ったものの、当初は今すぐの実用化が難しいということで断念していました。

しかし、せっかく作ったモデルをそのまま捨て置くのはもったいない。ビジネスに適用できないとしても、せめて学会で発表できないかと、半ば“自由研究”のように自主的な検討を継続していました。その過程でマーケティング部門の人に、何度も議論に付き合ってもらっていたことが、ブレイクスルーのポイントになりました。「放送枠の選定を最適化するのは難しいかもしれないが、TV局によってあらかじめ決められた放送枠の中で最も効果の高いCM素材の配置を予測して最適化できたら良いのではないか」。私の専門性とビジネスサイドのアイデアが掛け合わさることで、遠い未来だと思っていた実用化の糸口が見えた瞬間でした。

とはいえ、その後も実現まではさまざまなハードルがありました。特にこのプロジェクトはマーケティング組織以外にも関係者が多く、検証に協力してもらえるプロダクトを探したり、広告代理店との調整・交渉に関わったりと、普段の自分の役割を越えたところまで身を乗り出して進めていました。そこまで行動できたのは、是が非でも実現させたいという想いに加えて、私の自由研究から始まったのだから、誰よりも強い責任を負って臨むべきだと思っていたのも理由の一つです。足掛け2年のプロジェクトでしたが、実現したときは非常に大きな達成感がありました。

機会を得るための「マイルール」

専門領域に閉じず、周囲と対話しながら共感の輪を広げる。

私のこれまでの経験は、今すぐは実にならないものでも個人の情熱に賭けて活動させてくれる、リクルートのカルチャーを前提に実現できたものばかりです。だからこそ、一見実現の可能性が低そうだと思ったテーマでも、粘り強く向き合うことを大切にするようになりました。また、個人の意思を尊重してくれたとしても、いざ具体的に実現するとなれば自分一人では出来ないことが多く、周囲を巻き込むことが必要です。そのため、私のやりたいことに共感してもらい、協力して一緒に進めてくれるような仲間を見つけることも普段から意識していることの一つです。

その一環として、特にビジネスサイドの人との接点を大事にしています。私にはデータや機械学習の専門性はあれど、ビジネスの専門知識はありません。だからこそ、ビジネスに詳しい人のスキルや知恵を借りることが、思わぬアイデアを呼び、解決のヒントになる。積極的に他部署の方を紹介してもらい、話をするようにしています。

そうやっていくうちに、専門性の異なる人とつながるには、理論だけでなく具体的なアウトプットを持ち込むと話が早く進むことに気づきました。相手は私の担当分野であるデータや数理モデルに必ずしも詳しいわけではないので、「要はこんなことができるよ」と試しに簡単なデモンストレーションをして伝えてみたりしています。このように、相手の立場に立ってメリットや面白みを翻訳して伝え、実現したい世界観で共感の輪を広げることも意識するようになりました。

リクルートというフィールド

会社の枠組みを超えて、自由に活躍できる。

大学院時代、私は研究が好きで学術的なことにとても興味がありましたが、IT業界でも学術的なバックグラウンドを生かして活躍されている方がたくさんいたので、大学には残らずに就職することに決めました。また、ビジネスとアカデミアは対立構造のようなイメージで捉えられることも多いのですが、私はリクルートではそれを感じたことがありません。アニーリングの海外カンファレンスへの参加は役員や部長、マネジャーが後押ししてくれ、一緒にカンファレンスに参加してくれた役員の方もいらっしゃいました。また、未踏でのPM、フォーラムや学会の委員など外部での活動も多いのですが、リクルートはそういう会社を超えた外部活動も支援してくれます。

前述のPyQUBOをオープンソースとしてリリースするときも、会社が快く認めてくれました。会社として技術コミュニティに貢献し、社会へ新しい接点を持つきっかけになりますし、誰かがこのソフトを使って新しい知見を発見してくれれば、会社にとってもプラスになり、良い循環が生まれていくのではないかと思っています。