ユーザーの行動履歴から、その興味に応じたアイテムを推薦したいとき、最も魅力的な手法の一つに行列分解があります。中でも、 iALS (implicit Alternating Least Square の略) と呼ばれるモデルは、スケーラブルでかつ精度面でも強力な、ほとんど唯一のモデルです。

今回は、AIグループの研究の一環として、転職サービス界隈で徐々に浸透してきている年収推定サービスを参考に、ビズリーチ（サービス）のデータを使って、会員様のレジュメから年収を推定する というテーマに取り組んだ話をします！（2020年8月現在、社内でPOC実施中） ※AIグループは、AIを活用した将来のプロダクト開発に向けて、様々な研究テーマに取り組む社内の研究開発機関です。 ※この取り組みは、短期的な実用化を目指したものではなく、研究開発という位置づけで行っているものです。

こんにちは！ ビズリーチのAI室でデータサイエンティストとして働いている dimensional_homegoer(異次元の帰宅者)です。この二つ名は大学院時代に隣のイケメンが付けてくれました。 みなさんはAI室というとどんな業務を想定されますか?今はディープラーニング全盛の時代ですし、ビズリーチは大量の自然言語情報を持っていることもあるので、ディープラーニングで自然言語処理とか如何にもやってそう、といったイメージを持たれているかもしれません(僕も入社前はそうでした)。 実際、過去記事で少し紹介された職務内容からの給与推定のように、教師データが揃っている比較的綺麗な予測タスクの際には、そういった王道的なアプローチもとります。