シリコンバレーのリクルートAI研究所はチャットボットを開発していた

グーグルのAI研究を率いていたハレビー（右）と筆者 Tsuruaki Yukawa

　同氏によると、同研究所はリクルート本社とだけではなく、大学や研究機関、他のベンチャー企業との関係も深めていきたいと言う。「そのために、われわれはだれもが自由に利用できるオープンソースソフトウェアをたくさん開発していくつもりです」。

　オープンソースにすることで、外部の研究者の協力を得て、AI研究の生態系を構築しようという考えだ。

「Googleは優秀な研究者を大量に抱え込んでいるので、外部と連携する必要がない。彼ら以上にいい仕事をしようと思えば、開かれた組織にするしかない。いや開かれた組織のほうが、よりいい仕事ができるのではないかと思っています」。

　研究者コミュニティで一目を置かれている同氏だからできること、シリコンバレーのど真ん中にいるからこそできることだと言える。

グーグルにないデータが魅力

　一番気になっている質問を同氏にぶつけてみた。どうして同氏はGoogleの職を辞めてまでして、リクルートの研究者になったのだろう。

「データがユニークで興味深かったからです。ここまでいろいろな事業のデータを１社が持っている例は世界的に見ても珍しい」と答えてくれた。AI研究者がデータに惹かれるという話は、本当だった。

　これまでリクルートは、異なる事業のデータをバラバラに持っているということが、業界内でも話題になっていた。業界関係者から「データを統合できていない。宝の持ち腐れ。しょせん営業力だけの企業」と揶揄する発言を、過去に聞いたことがある。

　ところがAIでデータの統合が可能になった。持ち腐れと言われていたデータが、一気に宝の山に変わろうとしているわけだ。

「Googleは検索のデータしか持っていない。リクルートは、ユーザーの生活に密着した実際のアクションのデータをたくさん持っている。こっちのほうがおもしろいことができそうです」とHalevy氏は指摘する。

リクルートを進化させる３つのプロジェクト

　具体的には、Halevy氏たちは３つの研究開発プロジェクトを同時進行させているのだという。

　１つ目は、自然言語処理。リクルートが取り扱う人材ビジネスや、旅行、不動産、グルメなどのデータは、数字より、文章などのいわゆる自然言語のデータが多い。文書などの自然言語をAIに理解させるのは非常に難しく、今日のAI研究の最大の課題の１つと言われている。

　２つ目は、機械学習の領域。「実際には、機械学習自体のアルゴリズムは既に優れたものがたくさんある。問題は、その周辺の技術。エンジニアがいろいろな予測モデルを簡単に試せるようなツールを開発している」という。