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ネットワークデータサイエンス Sansan 株式会社 DSOC（Data Strategy & Operation Center） R&D Group ⾅井翔平

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※ 掲載されている内容等は発表時点の情報です。 ※ 公開に当たり、資料の⼀部を変更・削除している場合があります。

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Data Strategy and Operation Center ⾃⼰紹介 ⼯学博⼠ 個⼈情報保護⼠ 専⾨分野 計算社会科学 複雑ネットワーク科学 ⾅井翔平 Sansan 株式会社 DSOC （Data Strategy & Operation Center） R&D Group 研究員 Shohei Usui

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Data Strategy and Operation Center 略歴 2015~2016 株式会社ホットリンク委託研究員 2016~2017 学振特別研究員 2017 東京⼤学⼤学院⼯学系研究科博⼠課程修了 2017~2019 東京⼤学先端科学技術研究センター特任助教 2019~ Sansan株式会社 DSOC 研究員

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会社概要

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Sansan株式会社が展開する2つの事業 法⼈向けクラウド名刺管理サービス 個⼈向け名刺アプリ

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Data Strategy and Operation Center 組織構成 法⼈向け名刺管理サービス Sansanの開発、提供 個⼈向け名刺アプリサービス Eightの開発、提供 R&D データ分析・研究開発 （画像処理／機械学習・AI） Sansan事業部 Eight事業部 DSOC Sansan株式会社 データ統括部⾨

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Data Strategy and Operation Center Agenda ・データサイエンスとはなにか ・データサイエンスの事例 ・当社のデータとデータ活⽤事例 ・データ活⽤と倫理の問題 ・データ活⽤討論 ・まとめ 11

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データサイエンスとは何か・・・

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Data Strategy and Operation Center データサイエンスとはなにか！？ “データを⽤いて新たな科学的および社会に有益な知⾒を 引き出そうとするアプローチのこと” by Wikipedia “さまざまな意思決定の局⾯において、データにもとづいて 合理的な判断を⾏えるように意思決定者をサポートする” by SAS “21世紀 もっともSEXYな職業である” by Thomas H. Davenport(1954-) つまり！！ データに基づき新しい可能性を模索する⼈たち 13

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Data Strategy and Operation Center The best jobs in 2019 according to US News & World Report 14 1. 統計学 4. コミュニケーションサイエンス＆ ⾔語聴覚障害学 6. 経営情報システム 7. コンピューターサイエンス 10. ソフトウェア・エンジニアリング 就職に最も役⽴つ修⼠号トップ10

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Data Strategy and Operation Center 必要な知識・講義 15 線形代数 確率・統計学 数値計算 パターン認識 プログラムだけやってれば⼗分ではありません！

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なぜ今データサイエンスが熱いのか

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Data Strategy and Operation Center そもそもビッグデータってなんや？ 17 ビッグデータの条件：3V 1. Volume（量） 2. Variety（多様性） 3. Velocity（速度） ウェブサイト Facebook上のユーザ Youtube上の動画 Twitter上のtweet

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Data Strategy and Operation Center なぜ今？ 18 ハード⾯での発達 • 保存領域の拡⼤ • CPUの性能向上 企業にデータが蓄積されてきた 企業にノウハウが蓄積されてきた ソフト⾯での発達 • 機械学習の発展 • Deep learning

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Data Strategy and Operation Center データの時代 19 多くの企業が⾮常に多くのデータを持っている • ⼤量の名刺 • 視聴ログ • ゲームのプレイログ • 商品の購買ログ 多くの企業がデータを持て余している • データを集約しておく技術がない • データをどうやって使っていいかわからない

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Data Strategy and Operation Center Sansanの扱っているデータ 20 繋がりデータ 地域・業種

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複雑ネットワーク

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Data Strategy and Operation Center データの形 〜ネットワーク〜 22 複雑ネットワーク • ノードとエッジを定義すれば なんでも複雑ネットワーク 名刺交換ネットワークの場合 • ⼈をノードとして、名刺交換をリンクとする • 企業をノードとする • 地域をノードとする

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Data Strategy and Operation Center 複雑ネットワーク科学(1998~) 23 Six Degrees of Separation (1998) Duncan J. Watts 6⼈経由すればつながれば世界中の⼈と繋がれる Scale-Free (1999) Barabási Albert-László パレートの法則

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Data Strategy and Operation Center 様々なネットワークデータ 24 • 有向と無向 • ⼆部グラフ • 時系列 • ノードにattribute • エッジにattribute ・枚数 ・取引関係 ・時間 ・企業規模 ・売り上げ ・従業員数

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Data Strategy and Operation Center データの巨⼤さ 25 1兆ノードのネットワークはメモリに乗らない！ webサイトのネットワーク 商品購買履歴のネットワーク

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Data Strategy and Operation Center 複雑ネットワーク科学（データサイエンティスト）の⼒ 26 究極的に⾔えば 可視化

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Data Strategy and Operation Center

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Data Strategy and Operation Center 可視化とは？ 28 「⾒る」ことのできるものにすること • このネットワークの特徴は？ • どんな塊があるの？ • 重要なノードってどれ？ • 重要なリンクってどれ？ • どのノードとどのノードが似てるの？

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データ活⽤事例

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Data Strategy and Operation Center 重要なノードを⾒つける！ 30 事例：google Google検索エンジンが重要なサイトをどうやって⾒つけているのか 関連度スコア+重要度スコア → webネットワーク上の重要なサイト Page Rank

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Data Strategy and Operation Center ノードの重要性 31 どのノードが重要そう？ w x y z

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Data Strategy and Operation Center Page rank 32 = # 3 = # 2 + # 3 = # 2 + # 2 + # 3 = # 2 + # 3 重要なノードがリンクしている ノードは重要である 1. ⾃分の持っている重要度を リンク先に分ける w x y z

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Data Strategy and Operation Center Page rank 33 重要なノードがリンクしている ノードは重要である 1. ⾃分の持っている重要度を リンク先に分ける = 0.129 = 0.194 = 0.290 = 0.387 w x y z

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Data Strategy and Operation Center スケール 34 ⼀兆ノードの計算ができますか？

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Data Strategy and Operation Center ⾏列計算 35 = # 3 = # 2 + # 3 = # 2 + # 2 + # 3 = # 2 + # 3 = 0 0 0 ' 1 3 ' 1 2 0 0 ' 1 3 ' 1 2 ' 1 2 0 ' 1 3 0 ' 1 2 0 ' 1 3 固有値問題として 解ける 固有値問題 = , ≠ 0 を満たすを固有値、 を固有ベクトル

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Data Strategy and Operation Center 商品・サービスを推薦する ユーザーへのレコメンド あるユーザが⾒たそうな映画とはなにか？ コンテストを開いて募集 事例：Netflix

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Data Strategy and Operation Center Link Prediction 37 次にこの⼈は 何を⾒たい？ A B C D ?

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Data Strategy and Operation Center 協調フィルタリング 38 ○ ○ ○ 0.33 ○ ○ 0.25 ○ ○ 0.25 ○ ○ ○ 0.167 ○ ○ 0.25 ○ ○ - Cosine similarity cos(, ) = 8 || 8 || 0.25 + 0.167 + 0.25 = 0.667 0.33 + 0.25 + 0.167 = 0.747 A B C D B C

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Data Strategy and Operation Center スケール 39 ⼗億ユーザの計算ができますか？

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Data Strategy and Operation Center Matrix Factorization 〜⾏列を分解する〜 40 次元削減 ユーザを個の特徴で表す ( ≪ ) 個の特徴

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線形代数をちゃんとやっておこう！

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Sansanの事例

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Data Strategy and Operation Center

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Data Strategy and Operation Center Sansanの扱うデータ 44 ・名刺交換関係 ・企業情報 1. 企業規模 2. 住所 3. 企業間の取引 4. 企業のブランド価値 ・ノード情報 1. 所属企業 2. 役職

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~ 推薦する ~ 友⼈推薦

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Data Strategy and Operation Center 知り合いですか？ 46 気づいていなかった繋がりに 気づく

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Data Strategy and Operation Center Eightの友⼈推薦機能 47 コンテンツフィルタリング • ユーザの属性を利⽤ • 会社・業種・部署等 • 友⼈の友⼈ 協調フィルタリング • ユーザの名刺交換記録を利⽤ コンテンツフィルタリング+協調フィルタリング

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~データを解釈する~ ユーザに情報を提供する

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Data Strategy and Operation Center Sansan Labs 49 未来の働き⽅を実現する

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Data Strategy and Operation Center ビジネスマンタイプ分析 50 社内で重要な⼈は誰？ 他の社員のプロファイリング ⾃⼰理解やチーム編成 Sansanに取り込まれた名刺データから ユーザがどのようなタイプかを分析する

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Data Strategy and Operation Center ビジネスマンタイプ分析 51 社外の業種接触多様性 社内の業種接触多様性 社内ネットワークでの重要さ 社外の⾼い役職との接触 社内での繋がりの強さ

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Data Strategy and Operation Center 社内ネットワークの構築 52

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Data Strategy and Operation Center 社内ネットワークでの重要さ 53 どう解釈しますか？

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Data Strategy and Operation Center 社内ネットワークでの重要さ 54 繋がりをたくさん持って いる⼈が重要な⼈物 が多い⼈はチームで 動く⼈数が多い！

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~モデリングする~ 名刺交換を科学する

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Data Strategy and Operation Center DSOC Science Report 56 都道府県間のビジネスの 出会いに法則はあるか？

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Data Strategy and Operation Center 都道府県間の出会いをモデル化 57 国と国の貿易量 = 国の経済規模 × 国の経済規模 国と国の距離 都道府県間の出会いに応⽤ 県と県の出会いの量 = 県の経済規模 × 県の経済規模 県と県の距離 重⼒モデル 出会いのモデル

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Data Strategy and Operation Center モデルの精度 58 ・当てはまり率は80% ・当てはまりが悪い県間 ・予測結果よりも交流が多い 距離や経済状況では説明できない 活発な交流をしている

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~調査する~ 企業のブランドを調査

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Data Strategy and Operation Center ⾜りないデータは調査する 60 • 名刺交換をしている⼈にその企業の印象を調査 • 企業を知っている⼈から調査可能 • 普通ではとれないデータがとれる！ BBES (BtoB engagement score) ※ BBES（BtoB Engagement Score）は、2020年2月より「Eight Company Score」として提供されています。

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Data Strategy and Operation Center BBESと企業規模の相関 61 BBESは企業規模や名刺交換と強く相関している 企業の印象を強く表している ※ BBES（BtoB Engagement Score）は、2020年2月より「Eight Company Score」として提供されています。

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データ活⽤倫理

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Data Strategy and Operation Center イギリスの事例 63 Network Diversity and Economic Development (2010, Science, Eagle et al) 地域ネットワークの多様性と経済活性には⾼い相関がある

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Data Strategy and Operation Center ルワンダの事例 64 “Predicting poverty and wealth from mobile phone metadata”, Science, 2015 携帯電話の通話記録から機械学習でその⼈の富を推定する

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Data Strategy and Operation Center Cambridge Analyticaのケース 65 フェイスブック上で、性格のタイプを診断するクイズが勧められた • ケンブリッジ⼤学のアレクサンダー・コーガン⽒によって開発された • 回答したユーザーの友達に関するデータも収集するよう設計 • 主に⽶国に住む約5000万⼈分のデータを収集 データはケンブリッジ・アナリティカ社に売却される 親トランプ的な素材を送り届けるのに利⽤された

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Data Strategy and Operation Center できる事とやってはいけない事 66 携帯電話の通話記録 個⼈の富の推定 Suicaのレコード 居住範囲、勤務先の推定 Twitterの⽂字情報 個⼈・居住地・経済状況の特定 企業規模と役職 個⼈の収⼊・経済状況 購買情報 個⼈の信条・指⽰の推定 多分できるけどやってもいいのか？

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Data Strategy and Operation Center データの取り扱い 67 データの取り扱いは⾮常にセンシティブ 弊社では社員の個⼈情報保護⼠の資格取得を義務化

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データ活⽤議論

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Data Strategy and Operation Center Sansanの扱うデータ（再掲） 69 ・名刺交換関係 ・企業情報 1. 企業規模 2. 住所 3. 企業間の取引 4. 企業のブランド価値 ・ノード情報 1. 所属企業 2. 役職

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Data Strategy and Operation Center 議論 70 どんな事が出来そうか⾃由に議論してください • 不可能そうでも全然構いません！ それが現実的にできそうなのかどうかを議論してください • 想像でいいです！⾃由に議論してください • 技術的なブレイクスルーはどこにありますか？ 倫理的にやっても⼤丈夫そうなのかどうかを議論してください

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