• 検索技術のコアな部分をゼロから創り出す

    Terje

    Year of Joining:
    2010
    Role:
    Senior Executive Officer & Vice Executive Director

    2001年に来日し、Fast Search and Transfer(FAST)社、東京オフィスにソフトウェアエンジニアとして入社。楽天との協働を経て、2010年に楽天に入社。2011年2月に執行役員、2014年1月に上級執行役員に就任。2012年2月のビッグデータ部創設時より同部の部長を務める。

  • General Manager Interview

    「楽天経済圏」における
    私たちの役割

    楽天で上級執行役員兼ビッグデータ部(BDD)の部長を務めている、Terjeです。ビッグデータ部はあらゆる側面から、楽天経済圏に直接貢献しています。ソフトウェアの開発よりもデータの調査に軸足を置くビッグデータ部は、検索精度の向上、大量のデータ収集、そしてもちろんデータ解析など、様々な役割を果たしています。そういった活動を通じて、エンドユーザーの人生を豊かにすることが私たちの最大の目的です。最寄りのゴルフコースや夏に人気の旅行スポットをユーザーにリコメンドするときも、普段買っている牛乳のブランドを表示するときも、楽天ウェブサイトにおけるユーザーエクスペリエンスを最適なものにすることを常に目指しています。

    プラットフォーム部門であるビッグデータ部は、ブラジル、フランス、イギリス、日本、台湾、シンガポールなどの楽天グループの様々な企業が、グローバルに活躍するための基盤を提供しています。現在の目標は、楽天グループ全体に卓越した有効なツールを提供すること。そのコアな部分は私たち自身で創り出し、楽天グループをまとめあげるシナジー効果を創出しています

    東京の楽天で働くということは、日本で最も大きくかつ急速に成長しているテクノロジー企業の本社で働くことでもあります。ビッグデータ部が手がけたプラットフォームのいくつかは、いまのテクノロジーの世界における可能性の限界を押し広げているとも言えるでしょう。私たちは、その可能性の最前線に立ち続けるべく邁進しています。

  • General Manager Interview

    5億人の楽天ユーザーを
    エンパワーメントする

    現在、楽天グループのユーザー数は全世界で5億人超であり、そのうち約9千万人が日本のユーザーです。当社CEOの三木谷浩史は先だって、将来的にユーザー数を全世界で20億人にまで拡大することを目指すと発表しました。この数は実に、地球の人口の約3分の1に相当します。

    楽天が掲げる理念の1つが、マーチャント(出店企業)と買い手との架け橋となることです。楽天社内でよく登場する言葉「エンパワーメント」は、サービスを必要としているユーザーとつながるためのプラットフォームを、小規模のマーチャントに提供することを意味しています。私たちの目標は、グローバルに展開する楽天市場に、誰もが等しくアクセスできるようにすること。私たちが関わらなかったら姿を消してしまいかねない、小規模マーチャントや地方企業を元気にするために、私たちは働いています

    私はノルウェーの小さな町の出身です。そのような田舎の町では、楽天のような企業がなかったら、生き残ってはいけないような店舗も多くあります。自分たちの仕事によって企業や店舗が成長を遂げ、活気づいている様子を見ると、何とも言えない喜びを感じます。楽天の成功はマーチャントの成功と直結している。このことこそが、仕事をしている中で、最高の満足感を与えてくれるのです。

  • General Manager Interview

    急速に拡大していく
    フィールドでの挑戦

    楽天ほどのスピードと規模でグローバルに成長を遂げている企業は、そうそう無いといって良いでしょう。会社が大きくなれば、従来と同じやり方で物事を進めることは不可能となります。 成長の度合いに適応できるか否かは、拡張を続ける組織が直面する最大の問題の一つです。システムの導入にあたって4、5年かけて開発とテストを行うだけの余裕がある企業がある一方、急速な拡大をしている楽天では、利用可能になりしだい速やかに実働させることが大前提とされています。楽天のシステムは、堅牢かつ安定したものでなければならないため、これはつまり、質を維持しながらも、大規模な問題をスピーディかつ効率的に処理する必要があるということでもあります。

    ビジネスという点では、私たちは、世界中のユーザーにサービスを提供しており、取り扱うスケールは益々拡大しています。ほんの数年前まで、楽天が日本の顧客だけをターゲットにする日本の一企業だったことを考えると、これはまったく信じられないことです。楽天では今や、英語、中国語、ポルトガル語、韓国語、フランス語などなど、様々な言語の物事を取り扱っています。

    楽天ユーザーを全世界で20億人まで拡大することを目指しているように、常に野心的な目標を掲げ高い視点を持つことは重要です。自分にはどこまでできるか、常に考えながら挑戦を続けることも必要です。私にとって、世界全域のユーザーの人生を豊かにすることに代わる喜びはありません。彼らの成功こそが、私たちへの真の報酬だと思っています。

  • Engineer's Interview 1 : いまだ誰もたどりついたことのない解を追い求める

    Neil

    Year of Joining:
    2011
    Role:
    Data Scientist

    Job Descriptions

    2001年に小売価格の最適化を行う研究者、ソフトウェア開発者としてキャリアをスタート。小売のためのデータの分析を行うビジネスコンサルタントを経て、2010年に日本に移住。海外企業へのリモートコンサルティング業務ののち2011年に楽天にジョイン。Data Scientistとして、ビッグデータの研究・分析を行っている。

  • Engineer's Interview 1

    常に、新しい問と向き合う

    米国ヴァンダービルト大学で物理学博士号の学位を取得し、現在はビッグデータ部(BDD)のデータサイエンティストを務めています。楽天の魅力は、仕事が常に刺激に満ちたものであること。詳しくお伝えすることは難しいですが、私が手がけている研究のほとんどは最先端のものであり、0から1を生み出していくことが求められます。世界のだれもがいまだ辿り着いたことのないような解を追い求める場合はなおさらです。自分の創造性でソリューションを探っていくこと―それがここでの仕事の醍醐味ですね。

    楽天イーグルスが日本シリーズで優勝を飾ったときは、楽天のビジネスも大いに盛り上がりました。私も、ビッグデータを扱うこの仕事を通じて、同じようなインパクトをもたらしたいと願っています。グローバルに展開する楽天市場において、ユーザーがより幸せになるように、そして、マーチャント(出店企業)がさらなる成功をつかめるようにと、常に心がけています。この目標を達成するためには、データ解析の技術も、世界的なスケールで進化を遂げていくことが求められているのです。

  • Engineer's Interview 1

    データのなかに人生が見える

    「データサイエンティスト」という職業は比較的新しいものです。具体的には、ユーザーの解析と理解に役立つ数理的アルゴリズムなどのツールをマーチャントに提供するのが、私たちの役目です。こうした解析を通じて、楽天市場にたずさわるすべての人々のために、合理化と最適化を実現することが可能になります。

    個人的には、様々なライフイベントがユーザーの購入行動にどういった影響を及ぼしているかを知りうる点が、データ解析の妙味だと思っています。ある人がたどっていく人生は、その購入習慣から垣間見ることができます。楽天市場には、膨大な数の商品が集まっており、ユーザーをよりよく理解すれば、その人に最適な商品をリコメンドすることも可能になります。

    また、それは日本のマーチャントが日本のユーザーに商品を売る手助けをするだけにとどまりません。例えば、日本のマーチャントがドイツのユーザーに商品を売る場合、あるいはその逆の場合までをもサポートしているのです。楽天が目指しているのは、世界規模で1つのインフラを構築すること。楽天の保有するビッグデータは、ビジネスの世界で人と人をつなぐ方法を常に進化させていくことができると言えるでしょう。

  • Engineer's Interview 1

    優れたデータサイエンティストの
    条件とは

    技術的に秀でており、エンジニアリングと数学のスキルの両方を持った人物が望ましいです。それに加えて、技術的な面だけでなく、ビジネスそのものもよく理解しておく必要がります。技術的な問題を解決してツールを提供することもそうですが、現在のトレンドを把握し、ユーザーに利益をもたらすことも同じくらい重要であるからです。優れたビジネス感覚を持つことは、楽天のデータサイエンティストとなる条件の一つとなります

    また、少数精鋭の中で活躍ができることも重要です。ビッグデータ部は約150人が所属する、比較的小規模のチームです。小さな部署ですが、扱う対象は、楽天が世界規模で保有するインフラのかなりの部分を占めています。スタッフは皆、ソフトウェアエンジニア以外にも、データサイエンティストやプロジェクトマネージャーなど、複数の役割を同時にこなしており、柔軟性を持って、いかなる問題にも動ぜずに仕事に取り組んでいます。この環境の良いところは、常に新しいスキルを学び、チームの中で人として成長しながら、より大きなことへ挑戦していくことのできる点にあります。

    部門内の雰囲気も良好で、どのグループでも自由な意見交換が行われています。まったく違うチームから集められたメンバーによる複数のプロジェクトが、同時進行することも珍しくありません。ですから、チームの良き一員として、他のメンバーとも補い合える人材であることも大前提です。数学者であり、ソフトウェアエンジニアであり、ビジネスマンであること。複数の役割を担うことのできる人材を、私たちは求めています。

  • Engineer's Interview 2 : 大量のデータが集まる楽天だからこそ、新たな検索エンジンに挑戦する価値がある

    Kazu

    Year of Joining:
    2012
    Role:
    Search Engine Developer

    Job Descriptions

    情報通信工学系の学部を卒業後、大手SIerでシステムエンジニアとして活躍。その後、楽天に買収される前のインフォシークに転職。日本語環境に適したWeb検索サービスの開発に従事。その後、欧米の検索技術関連企業2社でエンジニアとしてのキャリアを積み、2012年3月に7年ぶりに楽天の一員に加わる。

  • Engineer's Interview 2

    楽天で本格的な検索技術に遭遇

    実は、楽天には「出戻り」です。まず、新卒で就職した大手SIerに在籍中に検索技術に興味を持ちInfoseekに転職。そのInfoseekの日本法人が楽天に買収されたのが最初の入社になりました。買収前は、米国チームが開発した検索サービスの日本向けローカライズや問題の修正が中心。ところが、楽天の一部門になったことにより、日本語向けWeb検索技術を深いところまでタッチできました。ですから、私の検索技術者としての本格的なキャリアのスタートは、楽天からです。

    楽天に在籍したのは5年ほどでした。検索エンジンに注力したいと考え、楽天市場が使用していた検索エンジンの開発元であるノルウェーのファストサーチ&トランスファ社に飛び込んだのです。その3年後には、言語処理のライブラリエンジンで有名なベイシステクノロジー社に。言語処理系の技術を習得したいと考えての転職でした。

    こうして検索技術を深く、広範囲に触れた私は、再び自前のサービスを運営している企業で、習得したスキルを発揮したいという考えに至りました。その対象として浮かび上がったのが、退職後にグローバルなスケールで様々なECサービスを展開し、ネット上に一大商圏を築いた楽天だったのは自然なことでした

  • Engineer's Interview 2

    ビッグデータ技術の一環として
    検索エンジンを開発

    現在の担当業務は、楽天の様々なECサービスに搭載されている自前の検索エンジンである「GSP」を進化・発展させるR&Dです。 楽天市場は、ユーザーが一つのIDで様々なサイトを回遊し、億単位のアイテム数の中から商品を購入する巨大スケールのEC。ユーザーがサイト内で使用する検索サービスの能力次第で、サイトの使い勝手やユーザー満足度は大きく変化します。

    そこで、購入者のふるまいの解析データ、購入履歴購買状況、コンバージョンデータなど、大量かつ複合的なデータを利用することで、ユーザーに最適な検索結果を表示していくことが求められます。そのため、楽天では検索エンジンの開発と継続的な検索精度の改善を、どれだけ効率良く大量のデータ処理や有効なデータマイニングができるかといった、ビッグデータ技術の一環として扱っているのです。

    また、ユーザーから見た検索ニーズとマーチャント(出店企業)から見た検索ニーズが異なることも、楽天に特有の検索エンジン開発の難しさです。ユーザーにとって正しく、さらにマーチャント間で不公平感が生じないような偏りのない結果となるように注意しなければいけません。

  • Engineer's Interview 2

    今までに無かったUXを
    ユーザーにもたらしたい

    オープンソースをベースとしている「GSP」には、もっとユーザーの意図を汲み取れるようなエンジンとするべく、進化させる余地はまだまだたくさんあります。

    例えば、日本語では状況に応じて一つの言葉が多彩な意味を持ちます。従来の楽天の検索では辞書を充実させることで対応させていましたが、その限界は既に多くの人が感じています。今後は形態素解析による品詞判別だけでなく、固有表現抽出技術等を取入れたロジックで対応していく方向です。私は形態素解析での言語対応を充実させるための開発を行うために、自然言語処理や固有表現抽出のオープンソースのプロジェクトである「OpenNLP」や「Apache UIMA」などに関心があります。これら言語学の範疇に入る技術は、検索エンジンの研究開発の重要な一部となっています。

    こうして文脈を捉えた正しい検索が可能になることで、ユーザーはより少ないクリック数で、目的の商品のあるページに遷移できるようになります。もしかしたら、潜在的に望んでいる商品にもたどり着けるようになるかもしれません。そんな、新しいUXの実現も可能にする検索エンジン開発は、これからもっと面白くなりそうです。

  • 楽天ビッグデータ部の現場から : 楽天のビッグデータ部(BDD)に所属する上級執行役員(Terje)、広告プラットフォームエンジニア(Marina)、サーチサービスエンジニア(Risa)の3名に、フラットな組織構造、グローバルな事業展開、インターナショナルな人員構成を特徴とする同部門の職場環境について、そして、そこで成功するために必要な資質について語ってもらいました。
  • Round-table Discussion

    楽天ビッグデータ部門に入ったきっかけは?

    Marina:
    2009年に楽天に入社して、今は広告グループでプラットフォームエンジニアをしています。入社する前はプログラムを書いたことはなかったのですが、楽天が提供するサービスにはずっと興味を持っていました。実は、自分でも同じようなウェブサービスを作りたいと思っていたんです。それが、入社の理由です。入社後は、この部署でプログラミングを学ぶチャンスをいただきました。
    Risa:
    楽天には2013年に入社しました。大学で自然言語処理について学ぶなかで、検索精度の問題に興味を持っていました。希望通り、サーチサービスエンジニアとして現在の部署で働くことができて、とても恵まれているなと思っています。
    Terje:
    マネージャーとしては、新しい顔ぶれが加わって彼らがスキルの幅を広げていくのを目の当たりにできるのは、いつになっても嬉しいものです。個人的には、この部署におけるやりがいは、常に最先端のテクノロジーを扱えることにあるように感じています。もちろん、これまで見たこともなかったような問題に取り組むことにも。ビッグデータ部はまさに、若い社員がテクノロジーの世界で最初に経験を積むのに最高の環境ですね。
  • Round-table Discussion

    職場環境の印象は?

    Risa:
    とてもオープンで、社員どうしのコミュニケーションが取りやすいですね。楽しくかつフレンドリーで、かなり国際色豊かな環境です。東京のオフィスでは、世界中から人材が集まって働いています。国籍の数は、20か国を超えていると思います。
    Marina:
    たしかに、組織はとてもフラットですね。入社当時は英語がほとんど話せなかったのですが、すこしずつ上達して、今では英語の方がコミュニケーションしやすく感じるくらいです。英語を毎日使うことが、組織をフラットにするのにも役立っているんじゃないでしょうか。日本語では丁寧語や敬語を使った表現を重視しますが、英語では、思っていることを口に出して、気兼ねなくコミュニケーションできるんです。
    Terje:
    メンバー全員に、できるだけ他のメンバーと一緒にランチをすることなども勧めています。新人のうちはなおさらですね。新人から会社の上級管理職まで、誰を誘うのも自由です。お互いについてよく知ることができれば、あらゆるレベルでグループどうしが円滑に連携できるようになります。
    Risa:
    実際、入社してまだ1年程しか経っていませんが、相手が上司であっても、自分の意見を言いやすい職場だと感じています。時々、普通の日本企業とは全然違うんだろうな、という場面がありますよ。
  • Round-table Discussion

    理想的なスタッフとなる秘訣は?

    Marina:
    好奇心が旺盛な人ですね。状況を改善して、克服するべき問題を解決する方法を探すのを後押ししてくれるのが、好奇心です。野心を持って、それを実現しようとする人だったら、この職場に合うと思います。あとは、新しい技術や手法を自分で使ってみることを恐れない人でしょうか。
    Risa:
    私も同感です。協調性があってチームワークが得意な、チームプレイヤー型の人もいいですね。それと、コミュニケーション能力も本当に大事です。学習すること、知識を広げることに興味がある人だったら、ビッグデータ部にいる高いスキルを持ったエンジニアや部内外の様々な勉強会を通して、技術的スキルを学ぶチャンスはたくさんあります。入社当時は自分のスキルに自信がなかったのですが、学べば学ぶほど、毎日の仕事に役立っていることを実感しています。
    Terje:
    勉強会が各自の知識をレベルアップさせていることは間違いありません。物事を自発的に行える人は大歓迎です。自らゴールと目標を設定して、アイディアを生み出し続けることができ、それを皆に伝えることを厭わない人、ということですね。フラットな組織構造で、誰でも等しく発言権を持っている環境なので、皆からの意見には常に耳を傾けるようにしています。

RAKUTEN

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