元Googleの大物研究者がリクルートのAI研究トップに就任する意味

　研究者の相対的な評価を現す指数としてhインデックスと呼ばれるものがある。論文を何本書いたか、その論文がほかの研究者の論文に何回引用されたか、などという数字を元に算出される指数だ。

　このhインデックスで、Halevy氏は94という高得点を示している。ちなみにバイドゥのNg氏も94、FacebookのAI研究所のYann LeCun氏は74、産総研の人工知能研究センター長の辻井潤一氏は51、AI関連で最近メディア露出が増えている東京大学の松尾豊氏は31となっている。Halevy氏がどれほどすごい研究者かが分かるだろう。

　AI研究の分野でここまで評価されている研究者がトップになったのだから、バイドゥの研究所同様に、優秀な若手研究者がリクルートのAI研究所に集まってくる可能性は十分にある。

　だが、どうしてHalevy氏は、GoogleというAI研究のトップ企業を辞めてまで、世界的にはそれほど知名度がない日本企業にフルタイムで働こうと思ったのだろうか。

リクルートが持つデータに魅了される研究者たち

　Halevy氏がリクルートに移籍する本当の理由は、同氏を取材したことがないので分からない。

　ただリクルートは今年4月にも、AI分野の著名米国人研究者５人とアドバイザー契約を結んでいる。彼らはなぜ世界的には知名度がないリクルートのアドバイザーになったのだろうか。リクルートの何が、彼らを惹きつけたのか。

　５人のうちの３人と取材する機会に恵まれたので、その辺りの話を聞いてみた。

　もちろんそれぞれに温度差はあって「いや、頼まれたからなっただけ」という人もいた。しかしコロンビア大学のDavid Blei教授は、「またとない機会と思って飛びついた」と、その理由を熱く語ってくれた。

　同教授は、文書が何について書かれているのかを判別するトピックモデリングと呼ばれる機械学習の手法の第一人者。過去10年間この手法の研究に没頭してきたが、今は文書の文字列以外のデータ、例えばその文書を読んだ人がその後、どのような文書にアクセスしたかというようなユーザー行動データと、合わせて解析することに最も関心があるという。行動データと合わせることで、文書の内容がよりよく判別できるからだ。

　同教授によると、リクルートは、いろいろな領域のユーザー行動データを持つ珍しいタイプの大手企業だという。同教授が企業のアドバイザーになるのは、教え子の２，３のベンチャー企業のアドバイザーになったことを除けば、初めてのことらしい。