2016/08/29 NLP若手の会（YANS2016）での、小田・飯沼・大杉の講演資料になります

1. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
2016年8月29日
リクルートテクノロジーズ
APソリューショングループ
小田 充志、飯沼 俊平、大杉 直也
求職サービスの検索ログを用いた
クエリのカテゴリ推定とその活用事例の紹介

2. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
自己紹介
名前：小田充志
学歴：2004年 横浜国立大学大学院修了 専攻：非線形波動(ソリトン, 衝撃波などの研究)
職歴：2004年 ユーザ系SIer 研究開発部門に入社
・ Web/DB系フレームワーク、ソースコードジェネレータ開発
・ 社内情報共有システム開発
・ 上海研究開発部門立ち上げ などを担当
2014年 リクルートテクノロジーズに入社
・ ベトナムオフショア開発を担当
現在
・ リクルート各種サイトの検索改善を担当
自然言語処理とのかかわり：
(業務外)
・2010年 Twiiter上の ”空目” Tweet を解析するサービスを開発し Baidu Japan 主催の
「不自然言語処理コンテスト」にてグランプリを受賞

3. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
リクルートグループの事業領域
リクルートのビジネスは、進学・就職・結婚・住宅購入などの将来を踏まえた大きな行動をサポートする領域
から、旅行・グルメ・美容・お稽古などの日常行動をサポートする領域まで、大きく広がっています。
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4. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
リクルートグループのビジネスモデル
リクルートは、プロダクトやサービスの送り手である企業（クライアント）と、
受け手である生活者（カスタマー）の間に立ち、さまざまな自社サービスを通して両者を結びつけています。
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5. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
リクルートテクノロジーズ APソリューショングループによる検索改善
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私の所属するグループではリクルートの幅広い領域の
Webサービスの検索システム構築・運用を始め
・継続的改善とABテストを可能にする基盤の開発/運用
・検索の分析/改善の適用
を担当しています。

6. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
求職サービスの検索改善の事例紹介
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7. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
リクルートグループの人材系サービス

8. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
どちらが意図に沿った検索結果か?キーワード「ホテル」で検索した場合
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かもめ不動産
(技術営業)
かもめフード
(総合職)
かもめチョコレート
(店舗スタッフ)
かもめホテル
(支配人)
かもめホテル
(支配人)
かもめリゾート
(ホテルスタッフ)
ホテルかもめ
(フロントスタッフ)
かもめイン
(支配人候補)
画像は割愛

9. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
どちらが意図に沿った検索結果か?キーワード「ホテル」で検索した場合
8
かもめ不動産
(技術営業)
かもめフード
(総合職)
かもめチョコレート
(店舗スタッフ)
かもめホテル
(支配人)
かもめホテル
(支配人)
かもめリゾート
(ホテルスタッフ)
ホテルかもめ
(フロントスタッフ)
かもめイン
(支配人候補)
画像は割愛

10. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
どちらが意図に沿った検索結果か?キーワード「ホテル」で検索した場合
9
かもめ不動産
(技術営業)
かもめフード
(総合職)
かもめチョコレート
(店舗スタッフ)
かもめホテル
(支配人)
かもめホテル
(支配人)
かもめリゾート
(ホテルスタッフ)
ホテルかもめ
(フロントスタッフ)
かもめイン
(支配人候補)
…保養所：提携ホテル…
…前職：ホテル調理人…
…ホテルなど接客の経験
…ホテル事業…
画像は割愛

11. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
検索キーワードの意図は単語だけからではわからない
求職サービスではカスタマが最初から応募したい求人を明確に絞っていることは少ない。
その結果入力されるキーワードは、仕事・ライフスタイルなど多岐に関わるものとなる
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・・・ ?
?
?
?
ホテルでの経験を求める求人
・
・
・
単語だけではなくコンテキストの理解が必要

12. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
求職サービスの検索キーワードのカテゴリ分析
検索キーワード例 分類 特徴
「重工業」
「人材ビジネス」
「スポーツ」「音楽」
業種・業界 ・検索ボリュームは多い
・業種というよりも業界を検索するものが多い
「不動産営業」
「エンジニア」
「英語」「中国語」
職種・資格 ・検索ボリュームは多い
・保有する資格を
「高収入」
「年間休日120日以上」
待遇・条件 ・求人の待遇や労働条件を検索している
「40代」「未経験」 属性 ・ユーザの属性を検索条件としている
「東京駅」「水戸」「関西」 地名 ・勤務地を検索しているもの
・バリエーションが多い
各社名 社名 ・社名を検索しているもの
・バリエーションが非常に多い
「交通費負担」 選考プロセス ・選考や面接に関係するもの
「退会」 サイトの利用方法 ・サイトの利用法を探しているもの
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検索キーワードは人手でカテゴリ分析すると、概ね以下のように分類できる
総数・バリエーション共にが多く人手で分類するのは大変

13. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
キーワードのカテゴリを行動ログから判断する
キーワード入力後の応募求人の属性情報から判断する
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ホテル業界
飲食業界
不動産業界
接客サービス
企画営業
ホールスタッフ
学歴不問
女性が活躍中
語学を活かす
同一キーワード検索を経由した応募求人の属性を集計
職種
業種
条件→行動ログから検索クエリ
の意図を推定できる

14. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
検索意図の活用
・改善前ランキングの評価、上位適合率と応募率(CVR)の関連分析に利用
・ランキングロジックのチューニング・オフラインシミュレーションに利用
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キーワードに適合した
求人か？
上位適合率
x ％
上位適合率
x’ ％
CVRと上位適合率の関係
がわかる
キーワードに適合した
求人か？
CVR(x’) を最大化する
ためのロジックのチューニングを繰り返す
改善前キーワード別応募率
改善後
キーワード別応募率
改善前ランキング
改善後ランキング
・
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✔
✔
✔
✔
上位適合率
応募率

15. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
求職サービスの検索改善の成果
・オンラインABテスト順位改善を実施：
・これまで応募がされることが少なかった求人への
応募を増加させることができた
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応募 x 件以下の求人 応募 x 件以上の求人
改善率 166% 135%
→月間数千件の応募増加効果！
キーワード検索後CVR (A)
キーワード検索後CVR (B)
→「まだ、ここにない出会い。」を提供できた!

16. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
さいごに
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リクルートテクノロジーズでは
自然言語処理に興味があるエンジニアを
お待ちしてます！