人とシゴトのマッチングを実現するための機械学習技術

ウォンテッドリーでの機械学習活用をまとめています
K-seekで学生向けに説明したときの資料です

Transcript

1. © 2025 Wantedly, Inc. 人とシゴトのマッチングを実現するため の機械学習技術 インターンシップ企業研究会 (K-seek) May 11 2025 - Yudai Hayashi
2. © 2025 Wantedly, Inc. 自己紹介 林 悠大 • 経歴： ◦ 2022年に東京大学大学院工学系研究科 物理工学専攻で Ph.D取得 ◦ 同年ウォンテッドリー株式会社に新卒入社。データサイエン ティストとして推薦システムの開発に従事 • ウォンテッドリーに入社したきっかけ： ◦ 2019年にウォンテッドリーの長期インターンシップに参加して 開発組織やカルチャーに魅力を感じたため @python_walker @Hayashi-Yudai
3. © 2025 Wantedly, Inc. CONTENTS 01 発表の目的 02 ウォンテッドリーのビジョンと機械学習の果たす役割 03 どこで機械学習が活用されているか 04 機械学習を用いたプロダクト改善の事例 05 今後取り組んでいきたい課題 06 まとめ
4. © 2025 Wantedly, Inc. 発表の目的 • ウォンテッドリーが活用している機械学習技術について知ってもらいたい • ウォンテッドリーのプロダクトにおいて機械学習技術が重要な役割を持っていることを知ってほしい • ウォンテッドリーでの開発に興味を持ってほしい
5. © 2025 Wantedly, Inc. ウォンテッドリーのビジョンと機械学習活用 • 一時的でも局所的でもない、 ヒトとシゴトのマッチング をテクノロジーの力を使って実現する • データの力 で理想的なマッチングを 究極の適材適所により シゴトでココロオドルひとを増やす
6. © 2025 Wantedly, Inc. なぜウォンテッドリーに機械学習が必要なのか たくさんのユーザー (> 400 万人) たくさんの企業 (> 4 万社) エンジニア になりたい デザインスキル を向上させたい リモートで働 きたい Pythonが使 える人が欲 しい マネジメント経 験がある人が 欲しい 意欲のある人 が欲しい 魅力的なユーザー・企業を見つけるのは難しい 大量のコンテンツの中から自分に合ったものをみつけるのは簡単なことではない
7. © 2025 Wantedly, Inc. なぜウォンテッドリーに機械学習が必要なのか エンジニア になりたい 魅力的なユーザー・企業を見つけるのは難しい ユーザーが必ずしも自分の持つ嗜好を完全に把握しているとは限らない https://www.wantedly.com/companies/wantedly/p ost_articles/465747
8. © 2025 Wantedly, Inc. なぜウォンテッドリーに機械学習が必要なのか 大量のコンテンツの中から、 適切なコンテンツを適切なユーザーに届ける には機械学習を利用した 推薦をおこなうことが必要不可欠
9. © 2025 Wantedly, Inc. どこで機械学習が活用されているか - 推薦システム 募集の一覧ページ • 募集が一覧で並んでいるページで 推薦システム を活 用 • ユーザーのプロフィールや、これまでの行動履歴をも とに、興味を持ちそうな募集を一覧ページに表示 募集 ユーザーの プロフィール
10. © 2025 Wantedly, Inc. Wantedly における機械学習活用の事 例 04
11. © 2025 Wantedly, Inc. 機械学習技術の活用事例 - 相互推薦システム 企業とユーザーの両方の嗜好をバランスよく捉えることでマッチングを実現 • マッチングは両方からの嗜好が一 致しなければ実現しない • 両者の嗜好を別々のモデルで捉 えて集約するという解決策 もっと知りたい方向け
12. © 2025 Wantedly, Inc. 機械学習技術の活用事例 - Feature Store もっと知りたい方向け 特徴量はYAML で管理 • いくつもの機械学習システムで特 徴量を使いまわせるように一箇所 で管理 • 使うときにはYAMLで記述できるよ うにしている
13. © 2025 Wantedly, Inc. 機械学習技術の活用事例 - オンライン推論 もっと知りたい方向け • フリーワード検索時にも結果をパーソナライズする ようにした施策 • 全ての結果に対して結果を事前計算しておくのが 困難であるので、必要なデータだけ用意しておい て、リクエスト時にランキングを計算 する仕組みを 構築
14. © 2025 Wantedly, Inc. 機械学習技術の活用事例 - 言語モデルの活用 過去にスカウトを 送ったユーザー まだスカウトを送ってい ないユーザー 似ている • 企業が過去にスカウトを送った ユーザーを見て似ているユー ザーを抽出 • ユーザーのプロフィールから ” 似ている”を定量化 言語モデルを利用することで “似ている” ユーザーの抽出を実現
15. © 2025 Wantedly, Inc. 機械学習技術の活用事例 - スキル診断を活用したプロフィールの自動生成 もっと知りたい方向け • ウォンテッドリーのスキル診断の結果 から、プロフィールを生成 AIを利用し て自動的に生成 • 自分の強みを上手くアピールする方 法がわからず困っているユーザーの サポート
16. © 2025 Wantedly, Inc. 今後取り組んでいきたい課題 もっと知りたい方向け • ユーザーの最適挑戦につながる推薦の実現 • 非構造データを活用した推薦の高度化 • LLM × 推薦システム • 生成 AI を活用したコンテンツ作成の支援 • Wantedly Visit 以外のプロダクトにおける推薦体験の導入 • データ分析による社内業務の最適化・効率化 • etc.
17. © 2025 Wantedly, Inc. まとめ • 適切なユーザーに適切なコンテンツを届け、良いマッチングを生み出すために機械学習の活用が必 要不可欠 • Wantedly Visit ではこれまで機械学習を用いて、さまざまなユーザー体験の改善がおこなわれてき た • これからもユーザー体験を改善していくために、機械学習によってできる部分・やってきたい部分はた くさん残っている
18. © 2025 Wantedly, Inc. アンケートにご協力ください!
19. © 2025 Wantedly, Inc.
20. © 2025 Wantedly, Inc. 機械学習システムを運用するための技術基盤