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リクルートのデータ活用を支えるアマゾン ウェブ サービス ネイティブな機械学習プラットフォーム / AWS_conference

Recruit
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November 26, 2021

リクルートのデータ活用を支えるアマゾン ウェブ サービス ネイティブな機械学習プラットフォーム / AWS_conference

2021/08/19_「AWS Innovate - Data Edition」での、宮井・秋庭の講演資料になります

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November 26, 2021
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  1. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 1 (C) Recruit □□□□□□□□ Co., Ltd. All rights reserved. リクルートのデータ活用を支える アマゾン ウェブ サービス ネイティブな機械学習プラットフォーム 宮井 康宏 株式会社リクルート プロダクト統括本部 プロダクト開発統括室 データ推進室 秋庭 伸也 株式会社リクルート プロダクト統括本部 プロダクト開発統括室 データ推進室
  2. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 2 2 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 本日のアジェンダ 1. 会社概要 2. データ施策の課題と方策 3. ワークフローエンジン Crois 4. 機械学習プラットフォーム Crafto 5. おわりに
  3. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 3 会社概要 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  4. リクルートグループについて 4 創業 1960年3月31日 「大学新聞広告社」としてスタート グループ 従業員数 46,800名 (2021年3月31日時点) 連結売上収益

    22,693億円 (2020年4月1日~2021年3月31日) 連結営業利益 1,628億円 (2020年4月1日~2021年3月31日) グループ 企業数 連結子会社 351社 関連会社8社 (2021年3月31日時点) ビジョン・ミッ ション (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  5. リクルートグループのうちメディア&ソリューション事業を推進する会社 ※2012/10 中核事業会社・機能会社に分社 → 2021/4「リクルート」として統合 リクルートについて 5 リクルート ホールディングス リクルートキャリア

    リクルート住まいカンパニー リクルートライフスタイル リクルートジョブズ リクルートマーケティングパートナーズ リクルートスタッフィング スタッフサービス・ホールディングス メディア & ソリューション事業 (株)リクルート 人材派遣事業 Recruit Global Staffing B.V. HRテクノロジ― 事業 RGF OHR USA, Inc. その他海外派遣グループ会社 Indeed,Inc. Glassdoor,Inc. リクルートテクノロジーズ リクルートコミュニケーションズ 事業会社 機能 会社 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  6. リクルートのビジネスモデルについて 6 リクルートには、ユーザーとクライアントという2つのお客様が存在します。 企業と人(B to C)、企業と企業(B to B)、人と人(C to C)、すべての間に立ち双方にとって最適な

    マッチングを図る「場」を提供しています。 ユーザーとクライアントを新しい接点で結び、 「まだ、ここにない、出会い。より速く、シンプルに、もっと近くに」の場を創造する (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  7. リクルートの事業内容について(主なサービス) 7 選択・意思決定を支援する情報サービスを提供し、 「まだ、ここにない、出会い。より速く、シンプルに、もっと近くに」を実現する メディア&ソリューションSBU HRテクノロジーSBU 人材派遣SBU 販促領域 人材領域 国内派遣

    海外派遣 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  8. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 8 8 自己紹介 名前 宮井 康宏(MIYAI Yoshihiro) GitHub: @mia-0032 所属 株式会社リクルート データ推進室 (テクニカルリード) 経歴 大阪大学大学院卒 経営学修士 / 工学修士 動画サービス提供会社などを経て現職 趣味: 工作(電子工作, 木工など) 自作オーディオ(スピーカーなど) (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  9. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 9 9 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. データ施策の 課題と方策
  10. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 10 10 データ施策を行う組織で出てきた課題 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  11. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 11 11 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. その解決方法 機械学習を使ったソリューションの自動化のための プラットフォームの提供 データ処理プロセスを再利用可能な「モジュール」と してカタログ化 スケーラビリティ・セキュリティの確保されたインフラ の自動提供
  12. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 12 12 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 提供される価値 プランナー データサイエン ティスト エンジニア • データサイエンティストの作ったモデルを簡単に利用したい • 自由に定期実行などを設定したい • 対象の設定などはプランナーに任せたい • インフラやセキュリティの設定に時間を取られたくない • 同じような設定や記述を何度もしたくない • 適切なインフラを適切な権限で提供したい ✔ 利用者がコアな部分に注力することが可能(インフラやセキュリティの設定に時間を取らせない) ✔ ワークフロー管理によるデータ流通の可視化が可能(データガバナンスの強化) ✔ 似たようなデータ利活用基盤の乱発を防ぐことが可能(車輪の再発明の防止)
  13. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 13 13 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. ワークフローエンジン 機械学習プラットフォーム 解決方法を実現するために内製したプロダクト
  14. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 14 14 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. ワークフローエンジン
  15. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 15 15 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 機能概要
  16. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 16 16 提供機能 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. コンテナの実行基盤 コンテナイメージのカタログ ワークフローエンジン 権限管理システム それらを操作できるAPIとWebUI
  17. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 17 17 提供機能 コンテナの実行基盤 コンテナイメージのカタログ ワークフローエンジン 権限管理システム それらを操作できるAPIとWebUI 内製する主な要因となった機能 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  18. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 18 18 モジュール一覧 • モジュール = コンテナイメージ • 公式モジュールとして汎用性の 高い処理を提供 • 自作モジュールの登録も可能 • 公開範囲の限定も可能 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  19. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 19 19 ワークフロー • モジュールのフロー制御(直列, 並列, ループ, 条件分岐)が可能 • スケジュール実行やSlack通知 ファイル添付もできます (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  20. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 20 20 ワークフロー定義 • 記述はYAML • パラメータや入出力ファイル の設定が可能 • 外部から与える変数を記述可能 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  21. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 21 21 ジョブ • ワークフローを実行したもの • ダイアグラムで進捗を確認 • Amazon CloudWatch Logs を 介したログ閲覧機能 • Amazon CloudWatch Metrics の Container Insights による 各種メトリクスの確認が可能 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved.
  22. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 22 22 運用規模 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. • 1日あたり約600回 ジョブ実行数 • 99.9%以上 稼働率 • x1.32xlarge(128 vCPU, 1952GiB) • r5.4xlarge(16 vCPU, 128GiB) * 100台 • r5.16xlarge(64 vCPU, 512GiB) * 16台 大規模な実行を複数同時に稼働
  23. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 23 23 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 技術概要
  24. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 24 24 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 必要とされるシステム要件 高いスケーラビリ ティ 使いたい分だけ自動的 に拡張されて利用できる 高いセキュリティ チームを超えたアクセス ができない仕組み 中間ファイルやアクセス キー等の情報をすべて 暗号化 Crois開発者であっても 内容へのアクセスが不 可 社内横断で使われることを 想定した設計
  25. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 25 25 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 必要とされるシステム要件 高いスケーラビリ ティ 使いたい分だけ自動的 に拡張されて利用できる 高いセキュリティ チームを超えたアクセス ができない仕組み 中間ファイルやアクセス キー等の情報をすべて 暗号化 Crois開発者であっても 内容へのアクセスが不 可 社内横断で使われることを 想定した設計
  26. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 26 26 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. コンテナ実行エンジン AWS Batch AWS Fargate • CPU,メモリ,ディスクを大量に消費するタスク • GPUを利用するタスク • 上記以外の軽量なタスク
  27. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 27 27 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. フロー制御 • 実行の制御を AWS Step Functions へ 完全に移譲 • Crois本体が関与しないため低コストで 高いスケーラビリティを実現 • 実行ステータス等は Amazon CloudWatch Events を経由して Amazon DynamoDB に記録 AWS Step Functions
  28. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 28 28 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. StateMachineへの変換 tasks: - name: task-1 module: sleep = AWS Step Functions workflow
  29. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 29 29 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. コンテナ内のフロー 1. モジュールコンテナと一緒に エージェントコンテナが起動 2. 共有ボリュームにエージェントを コピー 3. モジュールコンテナのCommandを 上書きしエージェントを実行 4. エージェントが必要なファイル・ 情報を揃えた上でモジュールの 実行ファイルを実行 モジュールに直接手を入れることなくCroisの処理を介在させている
  30. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 30 30 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 必要とされるシステム要件 高いスケーラビリ ティ 使いたい分だけ自動的 に拡張されて利用できる 高いセキュリティ チームを超えたアクセス ができない仕組み 中間ファイルやアクセス キー等の情報をすべて 暗号化 Crois開発者であっても 内容へのアクセスが不 可 社内横断で使われることを 想定した設計
  31. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 31 31 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. ルートプロジェクト単位での権限制御 { "Sid": "DenyDecryption", "Effect": "Deny", "Principal": "*", "Action": "kms:Decrypt", "Resource": "*", "Condition": { "StringNotLike": { "aws:userid": [ "IAMROLENOID:*" ] } } } Role Key プロジェクト1 プロジェクト2 Role ルートプロジェクト単位でIAM Roleと 対になるKMS Keyを発行 • Keyはポリシーによってペアとなる IAM Roleでのみ復号が許可
  32. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 32 32 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. タスクの中間出力ファイルの暗号化 エージェントが Amazon S3 経由の アップロード・ダウンロードを行う • S3 のサーバーサイド暗号化機能を 使用 • 実行プロジェクトのIAMロール以外では 復号できない Role モジュール コンテナ Agent Key Role モジュール コンテナ Agent モジュール コンテナ Bucket
  33. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 33 33 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 機密情報の暗号化 Role API Key モジュール コンテナ Agent AWS Secrets Manager Encrypted data アクセスキーなどの機密情報を保存 する際も同様の仕組みで暗号化 • AWS Secrets Manager の暗号化キー をプロジェクトのキーにしている • 実行プロジェクトのIAMロール以外では 復号できない
  34. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 34 34 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. タスクの出力パラメータを安全に Step Functions 側へコピー タスク内で出力された値をMapなど で利用するために Step Functions 側にコピーする仕組みを構築 1. AWS Lambda のみが復号できる キーで暗号化して DynamoDB へ 保存 2. DynamoDB に書き込むアイテム にIAM RoleIDを必須とする ポリシーを設定 3. Lambda から取得するときに RoleIDでの絞り込みを行う • 他のプロジェクトからのデータ混入を防止 Role モジュール コンテナ Agent パラメータ ファイル Amazon DynamoDB Table Key Role モジュール コンテナ AWS Step Functions workflow Lambda function
  35. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 35 35 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Limitsを乗り越える工夫
  36. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 36 36 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. なぜ工夫が必要か Step Functions に実行を任せていても 大量のタスクの並列実行を行う際には 問題が発生することがあった
  37. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 37 37 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Step Functions の実行における最大入力サイズを乗り越える Step Functions のParallel実行の結果を取りまとめる部分で 最大文字数の超過が起きてエラー この部分でエラー AWS Step Functions workflow
  38. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 38 38 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Step Functions の実行における最大入力サイズを乗り越える S3 へイベントをロード・ストアすることで対策 Lambda function Lambda function イベントのロード イベントのストア S3 のパスが配列で流れるだけになった ので文字数超過を回避 AWS Step Functions workflow AWS Step Functions workflow
  39. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 39 39 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Step Functions から起動するコンテナの起動エラーを乗り越える ecs:runTask.sync, batch:submitJob.sync でコンテナタスクを実行するときに発生 することがある起動エラーに対処 • ネットワークインターフェースの初期化失敗 • APIのスロットリングエラー • 原因不明エラー(コンテナ内の処理失敗と見分 けがつかない) • エージェントの起動を DynamoDB に記録 • 起動の記録がなければリトライする Table Amazon DynamoDB モジュール コンテナ Agent Lambda function AWS Step Functions workflow
  40. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 40 40 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Step Functions のMapの同時実行数制限を乗り越える Map状態でMaxConcurrency=0でも 一定の並列数で頭打ちになる • 100並列を実現したい時に問題になった AWS Step Functions workflow Map (MaxConcurrency=0) 同時実行は一定数まで https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/amazon-states-language-map-state.html Concurrent iterations may be limited. When this occurs, some iterations will not begin until previous iterations have completed. The likelihood of this occurring increases when your input array has more than 40 items.
  41. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 41 41 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Step Functions のMapの同時実行数制限を乗り越える StateMachineを分割することで対処 • チャンク要素数*同時実行最大数まで増加 Mapを分割するだけでは以下の現象が 起きたためStateMachine自体を分割 • 同時実行のタスク数が多くなるとStateの 進みが遅くなる(原因未調査) AWS Step Functions workflow Map (全要素の配列) 同時実行は一定数まで AWS Step Functions workflow Map (チャンクされた配列) AWS Step Functions workflow Map (チャンクされた配列)
  42. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 42 42 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Step Functions の実行履歴の最大数を乗り越える AWS Step Functions workflow Map (全要素の配列) AWS Step Functions workflow Map (チャンクされた配列) AWS Step Functions workflow Map (チャンクされた配列) Step Functions の標準ワークフローで は実行履歴が25000イベントを超える とエラー終了する • ループで大量のタスクを実行す ると超えてしまうことがあった 前述のStateMachineを分割する対応 で解決 • StateMachineごとに25000イベ ントまで許容される
  43. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 43 43 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 機械学習プラットフォーム
  44. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 44 44 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 自己紹介 名前 秋庭 伸也(あきば しんや) 所属 株式会社リクルート データ推進室 (セクションリーダー) 経歴 2015年リクルートコミュニケーションズ入社 2021年現職 趣味: ラグビー観戦 スノーボード
  45. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 45 45 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 概要 ・ Craftoは、機械学習の自動化プラッ トフォームです。 ・ 機械学習の深い専門知識がない方 でも、簡単にモデル構築が可能になっ ています。 ・ また、データセットの統計情報の計 算や、モデルの理解に役立つ可視化、 また、実運用に適した様々な予測機能 を提供します。
  46. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 46 46 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Craftoが提供する機能 • ローカルからのアップロードや、Amazon S3 からの登録が可能 • データタイプの自動推定。統計情報の計算。 • 各カラムの分布を可視化。 データセットの登録
  47. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 47 47 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Craftoが提供する機能 • モデル構築時には、線形モデルやTree系 のモデルを複数実行。 • ハイパーパラメータサーチだけでなく、欠 損値の補完やエンコードなどの前処理も 実行。 • 機械学習のエキスパート向けには、詳細 設定より、最適化指標やパーティション手 法の選択が可能。 モデル構築
  48. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 48 48 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Craftoが提供する機能 • 構築したモデルについて、精度の確認、 様々な可視化機能による学習結果の解 釈。 • 「特徴量インパクト」では、どのカラムが予 測の精度に貢献していたかを表示。 • 「混同行列」では、二値分類、多値分類に おいて、予測結果と実データを比較。 モデル可視化
  49. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 49 49 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. Craftoが提供する機能 • 学習済みモデルを利用した、複数の予測 実行機能。 • アドホック予測では、ローカルファイルま たは Amazon S3 のファイルを入力に予 測。 • crafto-client(Pythonライブラリ)を利用す ると、Pythonから予測実行が可能。 予測タスク
  50. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 50 50 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. アーキテクチャ • Croisワークフローで機械学習部分を実行。 • フロントアプリケーションは、ワークフローの作成や、 S3 経由で結果を取得。
  51. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 51 51 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. おわりに
  52. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 52 52 (C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. データ・ソリューション・キッチン Crois / Craftoは「データ・ソリューション・キッチン」 となることを目指して開発されています データを食材に見立ててプランナー・データサイエンティスト・エンジニアが連携してデータ を調理する場 = キッチンとなるということです 三者がシェフとして料理に集中できるようにします レストランのように管理の行き届いた場で適切なデータを適切に扱うことも意味しています
  53. マスタ タイトルの書式設定 • マスター テキストの書式設定 • 第 2 レベル •

    第 3 レベル • 第 4 レベル • 第 5 レベル 53 ご静聴ありがとうございました (C) Recruit □□□□□□□□ Co., Ltd. All rights reserved.