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リクルートライフスタイルにおける
デジタルトランスフォーメーションと
クラウド活用
2018 年 7 月 12 日放送

Agenda
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1
3
2
4
会社紹介
クラウド活用の背景と変化
アーキテクチャとユースケース
Q&A

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会社紹介

写真を配置後
角丸六角形くり抜きの図形を
被せてください
https://goo.gl/NcsiAz
Speaker
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Data Product Strategist
前田周輝
－ソフトウェアベンダ営業 →スタートアップ→現職
－データ活用の戦略立案、プロジェクト推進
－ Digital Marketing / Digital Analytics
－Tableau ユーザ会代表

写真を配置後
角丸六角形くり抜きの図形を
被せてください
https://goo.gl/NcsiAz
Speaker
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グループマネージャー
兼　データエンジニア
兼　機械学習エンジニア
兼　アプリケーションエンジニア
堀澤健太 @horiken4
主な業務はデータプロダクトの開発リード .
グループの戦略立案やマネジメント , 機械学習システ
ム開発, 新規 Web サービス開発, R&D , 他グループ
への技術支援などを行っている .

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リクルートのビジネス

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リクルートライフスタイルのご紹介

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クラウド活用の背景

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市場環境
● サービス競争が激化
● グローバル、異業種の参入
「市場環境」と「技術」の変化
技術
● クラウドサービスの台頭
● Big Data 関連技術の発展
サービス開発の速度?質?規模が
大幅に変化した

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レガシーの呪縛
● 1,000億円以上の収益
● 現状維持バイアス / 損失回避
● 旧来型の開発スタイルと組織運営
● 技術負債の蓄積
変化への Adoption なくして Transformation なし
ゆるやかな Adoption にとどまる

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Adoption から Transformation へ
People
Process
Technology
● 新しいチームの立ち上げ（2015年1月～
● 新たにプロセスを策定
● とにかく早くまわす
● 積極的にクラウドを活用

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People：新チーム [ CET ] のミッション
Capture Everything
https://www.google.co.jp/search?q=リクルートライフスタイル +CET
直接的な収益インパクトと、
Insight や技術資産など間接的な価値を創出する

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Process：データプロダクト × リーン
1. データプロダクトのライフサイクルを策定し専門チームが推進する
2. クラウド活用を前提とし、モダンな開発基盤とプロセスを整備
3. リーンアプローチ、リーンアナリティクス

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Technology：Why Cloud？
● VUCA時代のアプローチとして必然
Volatility （変動性）
Uncertainty （不確実性）
Complexity （複雑性）
Ambiguity （曖昧性）
● Digital Transformation
何に Transform すべきか？
どうやって Transform すべきか？
● 「作る」から「使う」へ

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Technology：Why Cloud？
● VUCA時代のアプローチとして必然
Volatility （変動性）
Uncertainty （不確実性）
Complexity （複雑性）
Ambiguity （曖昧性）
● Digital Transformation
何に Transform すべきか？
どうやって Transform すべきか？
● 「作る」から「使う」へ
頂上の見えない山
とにかく早く一歩を
踏み出す
歩みを振り返り
次の一歩を踏み出す

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Why Cloud？～クラウドユーザコミュニティの重要性～
● 活発なユーザコミュニティから事例、アンチパターンが得られる
● 異業種事例でもアレンジ可能
● プロダクト開発者ともコミュニケーション可能
動作原理や設計思想などを聞ける
https://engineer.recruit-lifestyle.co.jp/techblog/2018-06-05-bigquery-seminar/

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クラウド導入後の変化

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プロセスを大幅に短縮できました
Data
Lake
Data
WareHouse
Publish
BigQuery Bigtable
なしオンプレDWH オンプレサーバBefore
After
Machine
Learning
GKE
ワークステーション
データを集めて加工して演算して配信する
振り返る

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DEMO：ある日の風景～レコメンドの A/B Testing ～
● 仮説：ユーザーは複数のデバイスで検討して予約する
● 施策：ユーザーの検討したアイテムに基づきプッシュでレコメンドしてみたい
PC SPAPP APPPush
予約
店舗A
店舗B
店舗A
店舗C
特集
店舗C
店舗C
店舗F(オススメ)

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● そもそもクロスするユーザーはどれぐらいなの？
● App で会員 IDはどれぐらい取得できてるの？
● 来訪の間隔は？1日？6時間？30分？
● Push Notification はどの環境で？
● バッチ運用は手間だから代替案ある？
● レコメンデーションを追加できる？
● テスト環境は？稼働状況確認どうする？
● 振り返り用のデータマートどうする？
● A/B Testing 成功したらどうする？

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● そもそもクロスユーザーはどれぐらいなの？
Before：3日
After：20分
設計抽出ロード加工分析
加工分析
Movie

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● そもそもクロスユーザーはどれぐらいなの？
● Push Notification はどの環境で？
● バッチ運用は手間だから代替案ある？
● レコメンデーションを追加できる？
● テスト環境は？稼働状況確認どうする？
● 振り返り用のデータマートどうする？
● A/B Testing 成功したらどうする？
● FCM
● Cloud Functions / Firestore
● GKE / Cloud ML / Bigtable
● Stackdriver
● BigQuery / Dataflow
● その時考える　Autoscaler

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Adoption から Transformation へ
Adoption Transformation
● 新チーム発足(CET)
● 主にデータプロダクト
● 新チーム発足(新プロダクト開発)
● データプロダクト以外にも展開

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● データ素材
○ AD(DoubleClick) / Firebase / GA360
● データ加工?処理
○ BigQuery
○ Spanner
● データ活用の実行エンジン
○ Firebase (FCM / Cloud Functions)
Why Google Cloud Platform？各種サービスとの豊富な連携

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CET のユースケース

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● 弊社サービス横断で活用されているデータプロダクト
○ ログ収集
○ 機械学習バッチ処理
○ ストリームデータ処理
○ 分析結果, 機械学習の予測結果などを API として提供
■ じゃらん net : 宿並び替え施策
■ ホットペッパービューティー : スタイリスト指名有無予測
CET とは

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● Dataflow で UU 数をリアルタイムに集計
○ CVR 向上施策
● Bigtable を安定利用するために
○ キーの複製とハッシュ化
○ セッションウィンドウによる書込量の削減
じゃらん net リアルタイム UU 集計
UUAccess log

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じゃらん net リアルタイム UU 集計

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● 宿の詳細ページを閲覧しているユーザーへおすすめの
宿を表出する
○ 類似宿をおすすめ宿とする
● 論文で提案された深層学習の手法を実装し利用
● 機械学習バッチ基盤にデプロイして運用
じゃらん net での宿 to 宿レコメンド

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じゃらん net での宿 to 宿レコメンド
Raw data
Feature vector
Training data
Feature vector
K-nearest neighbors
(recommendation)
API Data
Loader

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● ユーザに対しておすすめの宿をレコメンドする
● 事前に求めた宿の K-nearest neighbors を利用して
○ アイテムベース
○ レコメンド
● リアルタイムログを利用
○ ユーザーが行動するたびにレコメンド内容が変化
じゃらん net でのリアルタイムユーザ to 宿レコメンド

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じゃらん net でのユーザ to 宿レコメンド
K-nearest neighbors
(index)
Recommendation
Stock
Stock
Access log

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CET のアーキテクチャ

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● データサイエンティストがモデリング
→機械学習エンジニアがバッチ基盤で本番化
● ワークフローエンジンには Airflow を使用
○ Python で DAG を書いてバージョン管理
● データは BigQuery で一元管理
機械学習バッチ基盤

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機械学習バッチ基盤
Airflow
ghe Drone
API Data
Loader
Batch
Instance
Deploy DAG
Launch
Training data
Push
DAG, Batch
source
Prediction result
Prediction result
Developer
Zipped source
Web hook
Zipped source

Cloud OnAir
● 機械学習バッチの予測結果やストリームデータ処理の
結果を Bigtable へ入れる
● GET リクエストパスをキーとして Bigtable を引いて返す
● API Data Loader
○ TSV ファイルを Bigtable へロードする仕組み
○ 他グループのデータサイエンティストや
エンジニアにも開放
○ S3 に TSV ファイルを置けば誰でも API を作成できる
CET API

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CET API
API Data
Loader
Customer
GET request
Get valueStream data
Prediction result

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GCP を利用してみて

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● BigQuery のキャパシティプランニングが必要ない
● プロジェクト間で BigQuery のテーブルの共有が簡単にできる
● GKE でマネージドな k8s を利用できる
○ マイクロサービスアーキテクチャを採用した Web サービス
○ 新機械学習基盤のインフラとして
● Cloud ML Engine が利用しやすい
○ TensorFlow の環境を自前で用意しなくて良い
良い点

Cloud OnAir
● Cloud Composer では Python2 系でしか DAG を
記述できない
● 250MB までのモデルしか Cloud ML Engine に
デプロイできない
● Cloud ML Engine の Online Prediction の割当が
プロジェクトあたり10000リクエスト / 100秒
○ 弊社の規模だと足りない
改善してほしいところ

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最後に

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● GitHub Flow と Drone による CI/CD
● Slack によるコミュニケーション
● Terraform による Infrastructure as Code
● Packer, Docker による Immutable Infrastructure
デジタルトランスフォーメーション実現のための
モダンな開発プロセス
Droneghe
Push
Merge
Tag
Developer
Web hook
Slack
Notification
Build
Deploy
Monitoring

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画像を配置後
フッターロゴを被せてください
https://goo.gl/ZYvdTt
Title□■□■□■□■□
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https://engineer.recruit-lifestyle.co.jp/recruiting/

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優秀なエンジニア, データサイエンティストを積極採用中です！
● GCP を活用したデータプロダクトの開発?運用
● GCP を活用した新規サービスの立ち上げとグロース
● 機械学習を活用した利益創出
● 深層学習や量子アニーリングの実サービスへの適用
興味がある方は
Mail: horisawa_k@r.recruit.co.jp
Twitter: @horiken4
までメッセージをお願いします
採用について

Cloud OnAir
● クラウドはリーンアプローチに有効である
● レガシーは大切で重いがまずは最初の一歩を踏み出す
● システムだけでなく組織やプロセスも変える
● この状況を楽しむ
まとめ：デジタルトランスフォーメーションの実現

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