事業会社でレコメンドエンジンを作る際のいくつかの壁 - レバレジーズ データAIブログ

はじめに レバレジーズのデータ戦略室で室長をしている阪上です。 これまでレバレジーズの運営する人材紹介系サービスの事業部内で、業務効率化のためにレコメンドエンジンを開発することが多かったので、つまずいたいくつかの壁について記します。 論文などに裏付けされた書籍に書かれているような観点もあれば、知行合一というか、アルゴリズム開発をやってみて初めて気づける観点もあると思いますので、少しでも参考になれば嬉しいです。 レコメンドエンジンの目的 事業会社としてお客様に求人情報などを提案することが行われていますが、一人の人間が覚えることができる求人情報の数は限られています。 また、求人情報の検索をするにも非構造化データでもある求人情報から目当てのものを見つけるのに時間がかかります。 お客様に合った条件の求人を見つけるのはサービス提供としてマストですが、そのために時間をいたずらにかけることは賢明ではあり