AI活用のためのアナリティクスエンジニアリング

2026/2/27に、RECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表した森田の資料になります。

Transcript

1. RECRUIT TECH CONFERENCE 2026 レバレッジを生み出すデータ戦略 AI活用のための アナリティクスエンジニアリング データ推進室 森田 順也 事業価値に直結するデータの鮮度と品質をどのようにして向上させるのか
2. 森田 順也 スポーツ(テニス・ランニング) 最近は娘と一緒にスケートにいくのにハマっています。 経歴 / Career 2019年にリクルート住まいカンパニー(現:株式会社リク ルート)にキャリア採用入社。 住宅・自動車・結婚領域にて、データ基盤構築・活用プ ロジェクトを推進。 趣味 / Hobbies データ推進室 データソリューション部 データマネジメントグループ
3. Agenda 1. データの鮮度と品質がもたらす事業貢献について 2. データの鮮度と品質を維持・向上させるAEの取り組みについて
4. AIがもたらす事業貢献 リクルートの問い合わせの多くが、AIによるレコメンドで獲得されている 閲覧履歴に基づ いたレコメンド <自動車事業での画面例> 閲覧履歴に基づくおすすめ 検索条件に基づくおすすめ 問い合わせに基づくおすすめ ※画像イメージ
5. データの鮮度と品質がレコメンドの効率を左右する レコメンド アルゴリズム 500万円の車 を閲覧 維持費の記事 を閲覧 100万円未満 の条件で検索 80万円の車 をお気に入り AM 11:00 AM 11:30 PM 01:30 PM 01:35 あるユーザーのサイト回遊 PM 01:36 PM 01:40 79 万円の車 をレコメンド 促したい回遊 データ ✅ お問い合わせ 「100万円未満の車を探して いる」情報が入力される
6. データの鮮度と品質がレコメンドの効率を左右する レコメンド アルゴリズム 500万円の車 を閲覧 維持費の記事 を閲覧 100万円未満 の条件で検索 80万円の車 をお気に入り AM 11:00 AM 11:30 PM 01:30 PM 01:35 あるユーザーのサイト回遊 PM 01:36 PM 01:40 79 500万円 の車をレコメ ンド 促したい回遊 データ ログ取得失敗 連携遅延 連携遅延 ✅ お問い合わせ せず離脱 「500万円の車を見た」 情報だけが入力される
7. 【データ鮮度】パイプラインを最適化してデータを届ける 行動履歴 マスタ トランザク ション バッチ連携 アクセスログ基盤 事業データベース データウェアハウス 運用課題 • データ輻輳 • 断面管理 • 遅延時遡及 • etc. バッチ連携で全てのデータ鮮度要求を満たそうと すると、運用課題が積み上がる 行動履歴 マスタ トランザク ション ストリーム アクセスログ基盤 事業データベース データウェアハウス データに応じた適切な ETLを敷設し、データ毎の 期待する鮮度を最低限の運用負荷で実現する バッチ連携 CDC
8. 【データ品質】データの生成から品質を担保する tap scroll tap conve rsion page view 頻繁に変更されるフロント開発では、ログ設計 が乱れやすく、実装ミスや設計漏れを起こしや すい PVイベント アクションイベント KPIイベント 画面 ID エレメ ントID PVパラメータ 画面 ID エレメ ントID アクション パラメータ 画面 ID エレメ ントID KPIパラメータ ログの種類に応じて発火内容を標準化 設計・テストの品質向上 + 生成AIによる自動化を 実現 ユーザーの回遊イベントを 一意にするIDを定義 イベント毎の パラメータを標準化
9. まとめ 入り口（生成）と 経路（連携）を共に握ることで 出口（活用）の成果を最大化する • 鮮度：連携・蓄積のロスを極小化。新鮮なまま届ける高速パイプライン • 品質：データ生成時の設計で品質を担保。「貯める前」に整える