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数理最適化技術活用のための取り組みと事例 / techmeetup4_nishimura

Recruit
February 18, 2022

数理最適化技術活用のための取り組みと事例 / techmeetup4_nishimura

2022/02/17_RECRUIT TECH MEETUP #4での、西村の講演資料になります

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February 18, 2022
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Transcript

  1. 7 データ組織での数理最適化技術の活⽤ • 機械学習による予測のタスクは各事業領域 で多く活⽤されるように (私⾒) • すべての技術について、どの事業領域にも ⼗分にひとがいる、というわけではない •

    数理最適化技術については、解くべき課題を 計算機で解ける形の問題としてモデリング する部分にハードルがあり、予測タスクと ⽐べると活⽤実績は少ない 数理最適化の技術普及や案件探索のために ⼤阪⼤学の梅⾕先⽣と実施している取り組み と活⽤施策について紹介 リクルートの事業領域の例
  2. 14 取り組み② 数理最適化セミナー n コンテンツ • 事例紹介・技術活⽤の⽅法論 • アルゴリズムなどの講義 •

    社内事例のパネルディスカッション • ・・・ 本セミナーがきっかけで、専⾨外 のメンバーが数理最適化の活⽤を 着想し適⽤された案件もでてきた
  3. 16 事業制約を考慮したメール配信、レコメンド n 課題 • 素朴にスコアの⾼い順にメール配信、 レコメンドすると事業制約を満たせない n アプローチ •

    制約条件のもとでアクション数が 最⼤となるような配信割当を決定 • 制約条件が満たされるようなスコア 補正係数を算出 ユーザー コンテンツ 広告B 広告A
  4. 17 費⽤制約を考慮したインセンティブ※配信 ※ポイントやクーポンなど n 課題 • 投資対効果が最⼤化されるような インセンティブ配信対象を決定したい n アプローチ

    • インセンティブ付与、⾮付与の場合の アクション率を推定 • 費⽤制約や配信制約のもとでアクション数 が最⼤化される配信対象を決定 ユーザー カテゴリー ヘアサロン リラクゼーション ネイルサロン
  5. 19 テレビCMの配信枠への割当 n 課題 • CM対象で⼀定回数以上視聴するユーザー 数を最⼤化するように各サービスの枠に 対する配信割当を決めたい n アプローチ

    • TV視聴ログからどの枠をどの属性の ユーザーが視聴するかを推定 • 推定値に基づき、枠に対して配信するCM を決定 A局 B局 C局 D局 E局 18 20 19 21 時刻 配信候補 CM1 CM2 CM3
  6. 20 キッチンモニターでの調理順サジェスト n 課題 • 全体の調理遅れ時間の総和が最⼩となる ような調理開始順をサジェストしたい n アプローチ •

    過去の注⽂、提供時間の分布から調理 終了期限を設定 • その時点での注⽂と終了期限から遅れ 時間を最⼩とする調理対象を推薦 時刻 調理終了期限 注⽂-調理終了時間 調理中 遅れ 遅れ 遅れ 遅れ 遅れ 遅れ 遅延時間