dbtとBigQuery MLで実現する リクルートの営業支援基盤のモデル開発と保守運用

2025/05/27に、人工知能学会全国大会で発表した、布施、木村の資料です。

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1. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved dbtとBigQuery MLで実現する リクルートの営業⽀援基盤のモデル開発と保守運⽤ 1: 株式会社リクルート データ推進室 2: 株式会社NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部 3: クオリサイトテクノロジーズ株式会社 第三ビジネス部第⼆グループ 布施 拓⾺*1, 松岡 航希*2, 上出 創*3, ⽊村 隆介*1 2025/05/27 2025年度 ⼈⼯知能学会全国⼤会 Industrial Session
2. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved Agenda 1. 背景 2. ビジネス上の問題と解決⽅針 3. 技術課題 4. 開発した営業⽀援基盤とその効果 5. まとめ 2
3. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 背景 Agenda
4. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 背景 4 弊社は⼈材マッチング、業務⽀援SaaS、販促マッチングプラットフォームを展開している🌏
5. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 背景 5 リクルートの提供する価値はユーザとクライアントのマッチングである💡 リボンモデル
6. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 背景 6 例：じゃらんnet では、泊まりたい⼈と泊まって欲しい宿をマッチングしている 🏨 リボンモデル 🏨 󰠀 👪 泊まりたい⼈ 泊まって欲しい宿 👷 🏠 🏙
7. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 背景 7 より多く、より質の⾼いマッチングを⽣み出すために、リクルートが⾏っていること🔥 TV CM, クーポン, ポイント, SEO, etc ... 営業, カスタマーサクセス, 業務⽀援SaaS, コンサル etc ... UX/UI 改善, マッチングエンジン開発 👈今⽇は こっちの話
8. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 背景 8 今回、我々が⽀援基盤を作った営業組織の業務フローは以下の通り👇 サポートが必要そうな クライアントを選定する ④事後処理 ③架電 ②事前準備 ①クライアント選定 クライアントへの サポート内容を準備する 架電してクライアントの お困りごとを解決する 架電内容の記録や報告、 架電中に出た宿題対応
9. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved ビジネス上の問題 Agenda
10. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved ビジネス上の問題と解決⽅針 10 クライアント数 (*1) はここ数年で急増している 🚀 [URL1 , URL2] *1 クライアント数は法⼈数のイメージ。同⼀法⼈でも店舗や部署が異なると別のアカウントが作られる。 👆 めっちゃ増えてる 🚀
11. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved ビジネス上の問題と解決⽅針 11 問題 : 営業⼯数には限界があり、全クライアントをサポートできない 😖
12. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved ビジネス上の問題と解決⽅針 12 解決⽅針: より⼿厚いサポートが必要なクライアントを特定し、満⾜度と営業⽣産性の向上を 両⽴する🏋
13. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved ビジネス上の問題と解決⽅針 13 再掲 : 営業組織の As-Is の業務フローは以下の通り👇 より⼿厚いサポートが必要 なクライアントを選定する ④事後処理 ③架電 ②事前準備 ①クライアント選定 クライアントへの サポート内容を準備する 架電してクライアントの お困りごとを解決する 架電内容の記録や報告、 架電中に出た宿題対応
14. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved ビジネス上の問題と解決⽅針 14 営業組織の To-Be の業務フローは以下の通り 󰵗 より⼿厚いサポートが必要 なクライアントは機械学習 モデルで特定済み ④事後処理 ③架電 ②事前準備 ①クライアント選定 クライアントへの サポート内容を準備する 架電してクライアントの お困りごとを解決する 架電内容の記録や報告、 架電中に出た宿題対応
15. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved ビジネス上の問題と解決⽅針 15 この問題を解決できると、定量‧定性それぞれで以下のような嬉しいことがある 💰 定量💰 定性❤ 1. クライアントのサポートに伴う売上の向上 2. 営業マンの⽣産性向上 1. クライアントの満⾜度向上 2. 営業マンがクライアントとのコミュニケーションに集中できる
16. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 技術課題 Agenda
17. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 技術課題 17 初期のシステムアーキテクチャは以下の通り👇
18. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 技術課題 18 リクルートには多くの営業組織があり、Python や R が書ける⼈材が⾜りない💦 うちも欲しい うちも うちも うちも うちも うちも うちも
19. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 技術課題 19 Python や R に⽐べ、BigQuery を使える⼈材が相対的に多い点に着眼した 👀
20. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 技術課題 20 技術課題：BigQueryさえ使えればモデル開発と保守運⽤を実現する基盤を作ること 💻 より⼿厚いサポートが必要 なクライアントは機械学習 モデルで特定済み ④事後処理 ③架電 ②事前準備 ①クライアント選定 クライアントへの サポート内容を準備する 架電してクライアントの お困りごとを解決する 架電内容の記録や報告、 架電中に出た宿題対応
21. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 開発した営業⽀援基盤とその効果 Agenda
22. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 開発した営業⽀援基盤とその効果 22 作った営業⽀援基盤はこんな感じの構成 🎉 Big Query dbt intermediate 営業組織 登録 架電対象顧客 架電NG顧客 顧客マート 利⽤システムや 過去の履歴などのマート 営業リスト 提供 （ジョブで定期実⾏） 利⽤状況 受注履歴 staging mart Big Query ML mart[特徴量] mart[モデリング ] 顧客名 ログイン 過去受注 優先順位 A社 2 3 3 B社 10 1 1 C社 6 4 2 モデルマートのイメージ
23. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 開発した営業⽀援基盤とその効果 23 dbt と BigQuery ML を選んだ理由 ✌ dbt BigQuery ML 1. データリネージの可視化によって前処理の流れが透明化される 2. ⾃動テストによって特徴量の異常にすぐ気づける 1. SQL が書ければ機械学習モデルが構築できる 2. モデルの評価まで GUI ベースで実施できる
24. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 開発した営業⽀援基盤とその効果 24 dbt の簡単な紹介 ⚔ ‧パイプライン構築は書きやすく拡張されたSQLをベースとし、シンプルなselect⽂で製造 ‧テストもシンプルなselect⽂で実装でき、テーブル更新の際に⾃動で実⾏可能 ‧リネージやテーブル定義書相当のドキュメントも製造物から⾃動で作成‧更新 テーブルのサンプルクエリ ⾃動テストのサンプルクエリ（PK重複） リネージのイメージ
25. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 開発した営業⽀援基盤とその効果 25 BigQuery ML の簡単な紹介 🔍 ‧SQLを書く感覚で機械学習モデルを構築できる ‧モデルの評価もGUIで確認することができる モデルの選択 ハイパーパラメータの⼊⼒ 正解ラベルカラムの指定 トレーニングデータのクエリ 集約指標（適合率や再現度、AUCなど） 集約指標の関係性を可視化（ROC曲線など） BQMLのサンプルクエリ
26. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved 開発した営業⽀援基盤とその効果 26 営業⽀援基盤をこのような構成にすることで良いことがたくさんあった 😍 1. dbt と BigQuery で基盤が完結しているのでシステムの⾒通しが良くなった 2. 基本的に BigQuery さえ使えれば誰でもウェルカムなので、メンバーの補充 がしやすくなった 3. 事業システムのデータに詳しくて BigQuery がチョット出来るビジネスサイ ドのメンバーを、開発リソースとしてカウント出来るようになった
27. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved まとめ Agenda
28. © Recruit Co., Ltd. All Rights Reserved まとめ 28 まとめ👇 1. リクルートは複数の領域でサービスを展開しており、サービスの提供価値は 個⼈ユーザと企業クライアントのマッチングである 2. 企業クライアントは増え続けており、営業組織の重要性が増す中で、データ 推進室は営業⽀援基盤を構築した 3. dbt と BigQuery で営業⽀援基盤のアーキテクチャを設計することで、、、 ①システムの⾒通しがよくなった ②メンバー補充がしやすくなった ③ビジネスメンバーを開発リソースとしてカウント出来るようになった