はじめまして

ブログ編集長の阿部です。公共機関向けのインフラ・システム構築会社からリクルートグループに転職後、エンジニアとして当時立ち上げフェーズだったアドテクプロダクトを担当。プロダクトの拡大とともにアルゴリズムやデータ技術を活用するエンジニアリング組織のマネージャーを経て、現在はリクルートにおけるデータのスペシャリスト集団が集まる組織（以下、データ推進室）にて、データエンジニアリング・データマネジメント部門を担当しています。

リクルートの多種多様かつ膨大なデータを扱い、様々なサービスを日々進化させている私たちデータ専門集団が、日頃どのような技術を扱っているのか？どんな案件でデータを活用しているのか？そんなあれこれをみなさまに紹介するために「Recruit Data Blog」を立ち上げました。

このエントリーでは、今回ブログを立ち上げるに至った経緯をご紹介したいと思います。またこの背景となる2021年のリクルート会社統合において、データ組織に生じたいくつかの変化もお伝えできればと思います。

技術ブログ開設の経緯

株式会社リクルートの統合

リクルートは2021年4月に組織再編をし、これまで各中核会社が培ってきたノウハウや多種多様なスペシャリストたちを一つの組織に集結させました。が、実はこの動きに先行してデータ組織を含む開発組織などは1年前の2020年より機能統合を進めていました。

リクルートの事業内容について当社の組織再編に関するお知らせ

これまでは異なるサービスや機能開発をそれぞれ別の会社で一生懸命取り組んでいたので、それらを実現するための技術背景も多様でした（例えばクラウドだけでもAWS/GCP/Azure…等々）。そんな組織が1つの「箱」に集まってきたことで、技術面だけでなく、その背景となる文化面の差分からも（良い意味でも悪い意味でも）かなりのカオスっぷりが発生したことはご想像いただけるかと思います。

カオスな環境を整えそこから新しいチャレンジを生み出していくような取り組み自体は個人的に大好物ではありますが、データ的にも異なる特性を持つ複数の事業組織の統合という（当初考えていた以上に大きかった）チャレンジに多様なスペシャリティを持つメンバーと協働しながら取り組んでいる真っ最中になります。

事業領域についてリクルートについて

データ観点から見た統合後のリクルートの特徴

データ施策は、各領域のビジネス特性やそれに伴うデータ特性を考慮しながらパフォーマンスを高めていくものですが、多様な事業領域を持つリクルートには領域別に異なるデータ特性が存在しています。例えば、週に数度のユーザアクションが発生するような日常消費領域と一生の中でもユーザアクションの発生が数少ないライフイベント領域では、データのライフサイクルや活用・管理の時間軸なども異なるためこれらを活用したデータ技術も異なる手法が採用されるケースも多く、実際に統合前のリクルートでは各社個別で様々な取り組みが行われていました。

Life Event 人生の節目の意思決定 / Life Style 日々の意思決定グループ企業一覧

今回の組織統合により多種多様な取り組みが１つの組織の箱の中に集まってきたため、各々の組織で採用された技術だけでなくその技術選択の背景となる組織文化も含めて統合当初はまさにごちゃ混ぜの状況でした。

ビジネス背景やデータ特性に大きな多様性があるという状態は、安易に1つのやり方にまとめてしまうと各領域の取り組みパフォーマンスを低下させてしまうリスクを孕んでいます。その一方で、個々の領域の取り組みも多くデータボリュームもあるため、ビジネスドメインに依存しないような共通化できそうな部分をまとめていくことで規模のメリットを享受しやすいというメリットも望むことができます。また、データ利活用の前提となるリクルートのパーソナルデータ指針等に則ったプライバシーやセキュリティへの配慮についても共通の基準で実施していくべきです。

データ推進室の取り組み

統合リクルートのデータ機能を担うデータ推進室は、各種販促やHR、SaaSといったビジネス領域毎に構成される「縦の組織」とデータエンジニアリング/データマネジメントといった専門機能毎にまとまった「横の組織」を併せ持つマトリクス構造となっています。

縦の組織では複数の機能を連携して領域の戦略に基づいた様々なデータ施策を推進しています。一方で横の組織では各領域の取り組みを共有・ノウハウを連携することで専門機能を強化、また横断的な視点からのプライバシー・セキュリティ配慮などのガバナンス強化といった役割も担っています。

データ推進室では、ビジネス領域を横断して学びを加速させるような土台を整えてきました。具体的には、領域ごとに蓄積されたノウハウを相互に共有する場を作り様々な角度の視点から議論をするような、いわゆる機械学習モデルや分析に関するレビューを横断的に行う場。また、新たに構築するデータシステムについてバッドノウハウも含めた知見を持ち寄る場や、各領域におけるシステムサービスレベルやデータマネジメント活動に対するアセスメントを行うような活動になります。

モデルレビューの流れ

またレビューの場だけではなく、論文輪読会などのような学習の取り組みも有志を中心に開催されるようになり、例えば書籍購入を補助することで各種活動を支援するような組織制度も整えてきました。

このような取り組みを進めるうえで、領域間の差分（例えば注力している技術の違い）などが活きてくるケースがあります。例えば、ある領域で新たな技術的な取り組みを進めようとなった場合、類似ケースを先行経験した別の領域からの参考となる知見が集まって来ることもよくあります。また、異なる領域で取り組んでいた複数の技術や知見を組み合わせることで、新たな良い事例も生まれてきています。

（このあたりの良い取り組みは今後ブログの記事となって公開されていくと思います！）

上記のような情報流通をはじめとする様々な取り組みを進めてきたことで、技術的にも様々な新しいチャレンジを行いやすい環境が（現在進行形で）できあがってきていると実感しています。

社外に向けた情報共有へ

取り組み共有なども含めた社内での情報流通も一定回るようになってきたことで、これまで組織別で独自に取り組んできたノウハウを相互に学び、これらを掛け合わせた新たな取り組みなど良いチャレンジが次々と生まれてきています。

今後は、このような取り組みを社外にもアウトプットし、幅広い知見から様々なフィードバックをもらうことで自分たちの取り組みをより良いものにしていきたいと考えました。これは、この度ブログを公開することにした理由の1つでもあります。是非ともたくさんの皆様にご覧いただければうれしいです。また、もし叶うのであればここから新たな取り組みが生まれれば幸いです。

We are Hiring!!

リクルートの各領域では、先ほども述べた通りビジネス背景やデータ特性に大きな多様性がある状況です。多様性があるがゆえに、共通化をする上で意識しなければならないことも多く、逆に上手く取り組みを進めることができれば大きなメリットを得られることもあります。

前提条件を遵守したうえでの、個々の領域でトップラインを上げていくための個別最適施策と、横断的にボトムアップで伸ばしていくような全体最適施策。それらのバランスを追求していくことを通じて組織的にも技術的にもたくさんのチャレンジが存在しています。自分自身としても個別最適と全体最適のバランスを追求した技術戦略の策定・推進や、そのような取り組みを支える組織環境の整備など、楽しいテーマがわんさか生まれてきていて大変楽しいです。大変ですが、楽しいです。

このようなチャレンジを進めるなかで、リクルートのデータ組織では技術的観点も含めて様々な変化が現在進行形で進んでいます。そんな環境でより良い大きな変化を一緒に作っていってくれる仲間を募集しています！

推進していく取り組みなどはこのブログの中でも取り上げていきますので、そのような取り組みに少しでもご興味をもっていただけた方は下記のサイトをご覧いただければ幸いです。

リクルートのテクノロジー職

果たす役割