ウォンテッドリーが推薦システム論文を国際会議に採択！新技術の全貌とは

ウォンテッドリー、推薦システムの新たな一歩

ウォンテッドリー株式会社（本社：東京都港区、CEO：仲暁子）が、推薦システム分野の国際的な会議「RecSys 2025」において、同社の推薦システム開発チームが作成した論文が採択されたことを公表しました。この論文は、チームのメンバーである林悠大が主著を務め、合田周平氏、半熟仮想株式会社の齋藤優太氏との共同研究によってまとめられました。

論文の内容とその重要性

論文タイトルは「マッチング市場におけるオフ方策評価と学習（原題：Off-Policy Evaluation and Learning for Matching Markets）」で、マッチングサービスに特化した新しい評価手法について言及しています。具体的には、求職者と企業間のマッチング成功に必要なユーザーの嗜好がどのように影響し合うかを分析しています。

マッチング型サービスでは、ユーザー同士が適切に結びつくことが成功のカギですが、その実現にはユーザーの行動データをもとにした推薦アルゴリズムが必要不可欠です。しかし、従来の方法ではA/Bテストを利用して新しいアルゴリズムの効果を確認する必要があり、実施には高い時間とコストがかかります。そこで注目されるのが、オフ方策評価（OPE）と呼ばれる手法です。

オフ方策評価の課題

オフ方策評価は、過去のデータを基に新しいアルゴリズムの効果を事前に予測する手法であり、特にマッチングサービスには有効とされています。しかし、マッチング市場では双方の嗜好が存在するため、データの蓄積が難しく、従来の評価方法では精度が落ちることが課題となっていました。

新しい推定手法の提案

この研究では、DiPS（Direct Importance Sampling）とDPR（Dual Potential Regression）という新たな推定量が提案され、これまでの評価手法を基にしつつ、マッチングサービスの特性を活かすことで、成功データの限られた状況でも評価精度を向上させることに成功しました。これにより、アルゴリズムの性能評価だけでなく、提案された手法を用いた推薦アルゴリズムの改良にも応用可能になるとのことです。

本論文では理論的な解析に加え、過去に実施したA/Bテストデータやシミュレーションデータを用いた実験結果を提示し、提案手法の有効性が示されています。この研究成果は、実用性が高く新しいアプローチを可能にするものと評価されています。

RecSysとウォンテッドリーのビジョン

RecSysは、世界中から研究者やデータサイエンティストが集まる場所で、最新の研究成果が発表される場です。ウォンテッドリーの論文は2025年9月、チェコ・プラハにて行われる「RecSys 2025」のメインカンファレンスで口頭発表される予定です。このような国際的な舞台での成果を通じて、ウォンテッドリーは究極の適材適所を目指し、さらなる技術革新を果たしていくことでしょう。

ウォンテッドリーについて

ウォンテッドリーは、ユーザーがシゴトに没頭し成果を上げられるビジネスSNS「Wantedly」を展開し、42,000社以上の企業と420万人の個人ユーザーが登録されています。従業員の定着と活躍を支援する事業も展開し、2024年には採用管理システム「Wantedly Hire」をリリースする計画です。全ての人が自分に最適な職を見つけられるプラットフォームを目指し、今後も成長を続けることでしょう。
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