大公開！SUUMOの裏側 -データ組織の取り組みLT会-

2024/02/09に、connpassイベント【Data Meet Up!】で発表した資料です。

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1. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved
2. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved テックカンファレンスのご案内 2024年2月21日（水）12:00～オンラインで開催します。 データ推進室のメンバーも多数登壇します！ぜひエントリーください！
3. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved モデレーター • 所属 株式会社リクルート　データ推進室 住まいデータソリューション部 部長 • 略歴 2018年にリクルート住まいカンパニー（現リクルート） へ新卒入社。 　　　『SUUMO』のデータサイエンティストとして、カウンタ　　　 　　　ー出店やTVCM効果可視化・CRMなどマーケティング 　　　を主としたデータ分析案件に参画。 　　　2021年より住まい領域のデータ活用を推進する 　　　グループのマネジャーを務め、2023年10月～現職。 友近 圭汰 Keita Tomochika
4. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 大公開！SUUMOの裏側 -データ組織の取り組みLT会- 19:00～19:05：オープニング 19:05～19:15：領域紹介 19:15～20:20：事例LT 20:20～20:30：クロージング
5. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved • 質問について 登壇者ならびに事務局への質問は ZoomのQ＆Aにご記入ください。 特定の登壇者への質問は、冒頭に 【登壇者名】を記載いただけますと 回答がしやすくなります。 時間の関係上、質問への回答ができな い場合がございます。ご了承ください。 5
6. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 領域紹介：SUUMO 6 大公開！SUUMOの裏側〜データ組織の取り組みLT会 2023/02/09
7. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 7 住まいを探している ユーザ 不動産会社 ユーザと不動産会社の双方にとって 最適なマッチングを生み出す「場」を提供 進学に伴って 一人暮らしを始めたい 家族が増えたので 今よりも広い マンションか戸建 を買いたい 実家を リフォームしたい 賃貸仲介会社 マンションデベロッパー 売買仲介事業者 ハウスメーカー 工務店 リフォーム事業者 住まいマッチングプラットフォーム SUUMOとは
8. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 8 主なサービス APP検索画面より 対応している種別と主なサービス ・アプリ（iOS / Android） ・Webサイト（PC / スマートフォン） ・相談カウンター 　（新築マンション / 注文住宅 / リフォーム） ・住宅情報誌
9. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 9 SUUMO内のプロダクト体制 戸建・流通 新築 マンション 注文 カウンター 賃貸 リフォーム ・ 引越し 横断 マーケティング : TVCMなどのブランド・SEO/有料集客など プロダクトデザイン : UX磨き込み・業務オペレーション改善など プロダクトマネジメント ： 事業戦略立案・投資計画策定など プロダクトディベロップメント ： プロダクト設計・開発・運用など データ　　　　　　　　　　　　　　　 ： リコメンド開発・業務生産性改善など それぞれの専門性を プロダクト改善に生かす 領域ごとの不解消に、Cross-Functionalなチームでコミットする
10. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 新築 マンション 10 SUUMOのデータ組織体制 戸建・流通 注文 カウンター 賃貸 リフォーム ・ 引越し 横断 アナリティクス エンジニア（AE） データエンジニア （DE） データサイエンティスト （DS） 機械学習 エンジニア（MLE） 領域に特化した形で 3つの専門性を持つ人材が集まった、データソリューションG ※実際は複数に分かれてます データエンジニアリングG
11. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 11 本日のLT Topics 注文 カウンター 賃貸 リフォーム ・ 引越し 横断 2. DSxDE 新築 マンション 戸建・流通 アナリティクス エンジニア データエンジニア データサイエンティスト 機械学習 エンジニア 2. DSxDE 1. MLExDE MLE DE DS DE 1. リコメンド基盤進化の話と住まい施策紹介 2. 営業生産性を圧倒的に改善した話
12. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved SUUMOメディアにおける データ活用施策 12 2024/02/09　#data meet up! 大公開！SUUMOの裏側〜データ組織の取り組みLT会
13. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved アジェンダ 1. 不動産マッチングプラットフォーム SUUMOとは 2. SUUMOメディアにおけるデータ活用 3. データエンジニア（DE）の業務・事例紹介 4. 機械学習エンジニア（MLE）の業務・事例紹介 13
14. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 自己紹介 データ推進室 住まいデータソリューション部 住まいデータエンジニアリンググループ 14 三田 涼介 MITA RYOSUKE Data Engineer@SUUMO 所属 経歴 2018年4月 入社 [2018-2019] モバイルアプリエンジニア [2020-] データエンジニア
15. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 不動産マッチングプラットフォーム SUUMOとは 15 家を探している ユーザ 不動産事業 クライアント ユーザとクライアント双方にとって 最適なマッチングを生み出す「場」を提供 進学に伴って 一人暮らしを始めたい 家族が増えたので マンションか戸建てを 買いたい 実家を リフォームしたい 賃貸仲介会社 マンションデベロッパー 売買仲介事業者 ハウスメーカー 工務店 リフォーム事業者
16. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved SUUMOメディアにおけるデータ活用 16
17. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved レコメンドカセット 17 検索並び順最適化 • 早く、簡単にいい物件に出会えるサ ポート • 推薦ロジックを改善することで事業成 長に貢献 主な施策：レコメンド・検索最適化 施策概要 施策を多く、早く実行して学びを得る ことが重要 ポイント
18. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved レコメンドシステムの概要 18 リアルタイムログ処理基盤 レコメンドAPIから利用する、ユーザの行 動履歴（PV,CV情報）をリアルタイムで処理 レコメンドAPI基盤 おすすめ物件を返却するAPI基盤 バッチ基盤 APIで利用するデータや 機械学習モデルを作成する 処理 deploy レポジトリ ユーザ オンラインデータ 取得 ファイル連携 レコメンド返却 行動 データ連携 2023/01 時点で約60本のAPIを運用中
19. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved MLE（機械学習エンジニア）とDE（データエンジニア）の協業 19 Infrastructure Platform Component Application Template Recommend Application Business / Process MLE Teams 事業目標 ≒KPI 達成のため レコメンドアプリケーションの開発・改善 開発プロセスの改善 DE Teams サービス運用に必要なインフラの管理 開発のための基盤技術の選定 共通コンポーネントの提供
20. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved データエンジニア（DE）の 業務・事例紹介 20
21. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved DEのミッション • サービスレベル管理 • システムモニタリング • EOSL対応...etc 基盤の安定稼働 基盤の高度化 21 • 開発/運用における無駄の削減 • リアルタイム処理など高度な機能の基盤開発 • 開発者体験の向上… etc DEのミッション 基盤の安定運用と高度化を通じ、データ活用システムの提供価値を最大化する
22. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 事例：環境構築の自動化によるリードタイム短縮 • 開発プロセスを分析して、「開発の各種環境構築時のタスク スイッチ」がボトルネックであることを特定 • MLEだけで構築できるよう基盤を改修、リードタイムが1週 間→30分に短縮 22 MLE DE MLE LT：1週間 30分 案件概要 ポイント：ボトムアップでの推進 • 事業目標を達成するために、「何をやるべきか」から DE/MLEが考えて案件化 • 詳細は...以下の記事を https://hatenanews.com/articles/2024/01/30/103000 • 「はてなニュース 　SUUMO　データエンジニア」 で検索
23. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 機械学習エンジニア（MLE）の 業務・事例紹介 23
24. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 自己紹介 ㈱リクルート　データ推進室 住まいデータソリューション部 分譲マンションデータソリューショングループ 所属 経歴 24 山畠 祥子 YAMAHATA SHOKO Machine Learning Engineer@SUUMO 2018/7 中途入社 (2021/5〜2022/4 育休） 2022/10〜 現グループのマネージャ
25. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 機械学習エンジニア（MLE)の業務紹介 機械学習・エンジニアリング技術でプロダクトのUX向上に貢献し事業価値を最大化 する MLEのミッション • SUUMOメディアへの短期・中長期 データ活用施策の企画検討 • 大規模データの分析・機械学習モデル開発 • リアルタイムレコメンドAPI開発・運用 25 業務内容 データ組織 SUUMOフロント開発 PdM 開発ディレクション フロントエンジニア インフラエンジニア … MLE DE
26. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 事例紹介(1) 賃貸検索一覧の個人最適化 • 賃貸物件の検索一覧に表示される物件の並び順を個人最適化する機能 • ユーザの入力した検索条件や直近の閲覧ログなどをもとにリアルタイムで 物件をスコアリングするAPIを開発した 案件概要 • バイアスを考慮したスコアリングロジック(Unbiased Lambdamart） • Two-Tower model + 近傍探索による物件候補生成 • 深層学習モデルの検証 26 ポイント ： さまざまな機械学習ロジックの検証と導入 並 び 順 を 最 適 化 Two Tower リクルート
27. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 事例紹介(2) 新築マンション一覧の物件追加提案 • 新築マンションの検索一覧の下部に、検索条件には当てはまらないものの 類似する物件を表出する機能を開発 • 検索条件や検索結果に出た物件をもとにリアルタイムで物件を選ぶAPIを 開発した 案件概要 • 新築マンションは母数が少ないため、検索に引っかからず離脱するユーザが 一定数存在すると仮説立て。SUUMOログからエビデンスを出し案件化。 • 裏側のレコメンドロジックやAPI開発も実施。 • MLE一人ひとりがプロダクトの課題に向き合い日々改善に取り組んでいる。 27 ポイント : MLE発信でプロダクトの課題を分析し案件企画 物 件 を 追 加 提 案
28. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved チーム開発のプロセス整備の取り組み • 60あまりのAPIを10〜20人でエンハンスしたい • すでにデプロイされているAPIの一部をエンハンスしてA/Bテストしたい（特徴量追加など） • メンバーのスキルがバラバラでも（なるべく）バグや障害は出したくない 28 エンハンスの要件 取り組み① 自動テストの導入 取り組み② レビュー体制の構築 • 学習・推論処理のテストコード整備 • Gitlab CIでの自動テスト実行 • ロジック分析・要件定義・リリース時にマネージャーレビュー • コードレビューはメンバー間でのPeer Review ロジック 分析 企画 要件定義 開発・テスト 開発プロセス ★分析レビュー ★要件レビュー ★リリース判定 ★コードレビュー commit! CI coding
29. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved まとめ 29
30. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved まとめ • 不動産マッチングプラットフォーム SUUMOとは ◦ 家探しをするユーザと物件を紹介する不動産クライアントをマッチング • SUUMOメディアにおけるデータ活用 ◦ 主にレコメンド・検索最適化に活用されている ◦ レコメンドシステムはバッチ／リアルタイムAPI基盤がある • データエンジニア（DE）の業務・事例紹介 ◦ 基盤の安定運用と高度化で事業成長に貢献 ◦ 高度化の事例として、環境構築の自動化を実施 • 機械学習エンジニア（MLE）の業務・事例紹介 ◦ 機械学習とエンジニアリングで事業成長に貢献 ◦ 賃貸検索一覧や新築マンション一覧の改善事例を紹介 ◦ チーム開発にも力を入れています 30
31. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved • 質問について 登壇者ならびに事務局への質問は ZoomのQ＆Aにご記入ください。 特定の登壇者への質問は、冒頭に 【登壇者名】を記載いただけますと 回答がしやすくなります。 時間の関係上、質問への回答ができな い場合がございます。ご了承ください。 31
32. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved SUUMOメディアにおける クライアント向けデータ活用 32 住まいデータソリューション部 井村　圭吾 住まいデータエンジニアリング部 天野　浩司郎 2024/02/09
33. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved アジェンダ 1. データサイエンティストとしてのお仕事 2. データエンジニアとしてのお仕事 33
34. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved データサイエンティスト（DS）の業務紹介 34
35. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 自己紹介 ㈱リクルート　データ推進室 住まいデータソリューション部 戸建・流通データソリューショングループ 所属 2018/4　入社 （以来ずっとデータ分析してる) 経歴 35 井村　圭吾 Data Scientist
36. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved データサイエンティスト（DS）の業務紹介 事業・プロダクトの成長を「データ」を軸として支援 分析を主ロールとしつつ、やれること全部やる DAのミッション • ABテスト設計、集計 • BIツールを用いたダッシュボード作成 • 社内営業利用分析ツールのPdM（本日紹介） 要件定義、集計、開発をチームで担い、 目標KPIも持つ 業務内容 36 データ組織 DS DE AE DAE 他組織 営業 PdM 事業 企画
37. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 不動産マッチングプラットフォーム SUUMOとは 37 家を探している ユーザ 不動産事業 クライアント ユーザとクライアント双方にとって 最適なマッチングを生み出す「場」を提供 進学に伴って 一人暮らしを始めたい 家族が増えたので マンションか戸建てを 買いたい 実家を リフォームしたい 賃貸仲介会社 マンションデベロッパー 売買仲介事業者 ハウスメーカー 工務店 リフォーム事業者
38. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 不動産マッチングプラットフォーム SUUMOとは 38 家を探している ユーザ 不動産事業 クライアント ユーザとクライアント双方にとって 最適なマッチングを生み出す「場」を提供 進学に伴って 一人暮らしを始めたい 家族が増えたので マンションか戸建てを 買いたい 実家を リフォームしたい 賃貸仲介会社 マンションデベロッパー 売買仲介事業者 ハウスメーカー 工務店 リフォーム事業者 僕たちはこっちの話をします！
39. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved SUUMO営業のお仕事 不動産会社の事業成長に伴走する SUUMOというメディア媒体の広告営業を前提としつつ、 クライアントの事業成長に伴走する仕事 不動産の仕入れに関するアドバイスなどの深い介在含め クライアントの成長を支援する中で、SUUMOというメディア も手段の一つとして提案している。 不動産会社を顧客としたtoB営業 39 弊社営業側の中途採用サイトにも 詳細乗っているのでご興味あれば
40. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved SUUMO営業の課題とその打ち手 一番重要なコア業務である業績伴走に最大限時間を割きたいが そのために必要な定型分析や提案資料の作成がネックに 課題：深い介在を志向する中で時間が足りない 社内での分析業務やクライアントとの商談の場の 利用に耐えうる内製の分析Webアプリケーション を作成（技術詳細はDE側で） データの力で営業生産性を引き上げる。 打ち手:分析〜可視化〜資料作成までできる分析プロダクトを作る 40
41. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved DSの業務① そもそもの業務の型化からツール要件を決めていく 営業と一緒にFigmaで画面設計を実施 営業と一緒に要件定義から実施する カスタマーの行動ログから、クライアントのデータまで SUUMOに関わる広範囲のデータが必要になる データの事前集計のSQL+連携バッチはDSの仕事 41 必要なデータの収集/集計を実施
42. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved DSの業務② データ収集や分析、そのためのクエリ作成のみではなく そもそもの営業業務を開きにいく。 営業の業務に1日張り付き、営業の分析業務を眺め 実際の提案にも同行。 必要な機能について自分たちが理解して企画実装する 営業同行、業務同席で必要な要件を落とす 42 井村 営業
43. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved DSの業務③/成果 「作って終わり」ではなく、継続的な保守開発も担当 利用ログやアンケートをもとに必要な機能の逐次追加 アナリティクスエンジニアと一緒にGA4を導入したりもしている 追加開発/運用保守/利用促進もチームで持つ ターゲットとなる営業400人以上に対して昨年4月からツール提供を開始 リリースから半年段階でリリース前比準備工数40%削減(約50000時間） 成果：リリース前比で準備工数40%削減 43
44. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved データエンジニア（DE）の業務紹介 44
45. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 自己紹介 データ推進室 住まいデータエンジニアリンググループ 飲食美容データエンジニアリンググループ 所属 2021/11 中途入社 2022/10〜　飲食美容　兼務 経歴 45 天野　浩司郎 KOJIRO AMANO Data Enginner
46. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved データエンジニア（DE）の業務紹介 サービスを安く・早く提供するための、データ基盤の開発・運用 DEのミッション • インフラ構築、CICDパイプラインの整備 ※本件については、当時リーダ業務以外で手を動かしたく、開発者として参画 • 開発ディレクション（アーキテクチャ検討、レビュー、開発管理など） 業務内容 46
47. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 分析アプリのシステム構築 47
48. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 開発手戻りをなくすための仕組み作り 48 ビジ検 要件定義 プロト開発 営業FB＆ 企画 プロト開発 営業FB＆ 企画 開発＆ テスト リリース プロトタイプが完成した時点で、開発環境にデプロイし、営業の受け入れ確認を開発 工程の早い段階から行い、開発の手戻りを無くした上で、短い期間でリリース ビジ検 要件定義 開発 テスト （単体・内結・総合） 受け入れ （営業FB） リリース 今回の開発フロー 一般的な開発フロー
49. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved まとめ • SUUMOメディアにおける対クライアント向けデータ活用 ◦ 社内での分析業務やクライアントとの商談の場で活用する分析Webアプリケーション ◦ 業務の型化からツール要件まで営業と一緒になって検討 • データサイエンティスト（DS）の業務・事例紹介 ◦ 事業/プロダクトを「分析」を軸として幅広く支援するロール ◦ データPdMとしてKPI（削減工数を持ち）表出内容の検討から、実データの集計、運用まで • データエンジニア（DE）の業務・事例紹介 ◦ サービスを安く・早く提供するための、データ基盤の開発 ◦ データインフラ構築、CICD整備（各種自動化）、ディレクションなどを実施 49