INFORMATION
テクノロジ

[インタビュー] Apache Mahout & Spark ではじめる機械学習トレーニングコース受講者リンカーズ株式会社孫様,川口様

2017年6月にApache Mahout & Spark ではじめる機械学習トレーニングコースを受講されました、リンカーズ株式会社（本社：東京都中央区）の孫さん、川口さんに受講後インタビューに応じて頂きましたのでご紹介します。

会社概要と業務内容

ロンウイット関口：「『ものづくり系マッチングプラットフォーム』ということですが、リンカーズという会社について教えてください。」
孫：「ひとことでいうと B2B のマッチングサービスを提供している会社です。製造業を例に取れば、メーカーが新しい製品や試作品を作成するために、新しい部品を開発するパートナー企業を、リンカーズが独自開発したシステムを使って探索できます。このシステムは業界や用途を問わず利用できますが、製造業（メーカー）が主なお客様です。」
関口：「一般にマッチングサービスというといくつかありますが、リンカーズのサービスの特徴はなんでしょうか。B2Bというのは1つ特徴だとは思いますが。」
孫：「『コーディネーター』と呼ばれる人たちを取り込んだネットワークを構築し、システム化しているところです。コーディネーターは特定の業界や専門分野の知識を保有しているのはもちろんのこと、製造業の非公開情報や暗黙知もカバーしています。これにより、従来では解決が困難だった『短時間で全国を網羅的に探索したい』『公開されていない有力な情報を集めたい』といった問題点を解決しながら B2B マッチングができるようになりました。」
関口：「先ほどおうかがいしましたが、リンカーズ創業メンバーの孫さんが、お一人で現在のシステムを作ったそうですね。中ではSolrを使っているとか。 Solr のご経験はあるのですか。」
孫：「はい。最初は外注を試みましたが、弊社の要求の変化に追いつけないので自社開発に切り替えました。 2014年6月から2ヶ月で制作、2ヶ月でバグ取りをして10月からリリースしました。 Solr については前職で隣のチームが使っているのを見て知っていました。」
関口：「川口さんは中途入社してまだ半年ということですが、新しく入った人から見て、リンカーズという会社はどのように感じていますか。」
川口：「リンカーズに入社してよかったと思っています。 AI 関連を含め新しい技術を触ることができますし、エンジニア・非エンジニア問わず優秀な方がたくさん揃っている環境なので。 Ruby の開発者である『まつもとゆきひろ』氏がアドバイザーを勤めており、毎月、まつもと氏との打ち合わせも行われています。開発言語を生み出したした方に助言を頂ける場があるのはとても貴重だと思っています。」
関口：「エンジニアの採用に苦労されているとうかがいましたが、こんな人に来てもらいたい、あるいはこういう人なら楽しく働ける、というものがあればお願いします。」
川口「 Ruby On Rails の経験者また経験したい方、 AI や機械学習のような新しい技術が好きな方、前例のない事業に携わりたい方は、リンカーズで楽しく働けると思います。」
孫：「リンカーズは事業拡大に伴って、エンジニアの採用と育成に力を入れております。新しい取り組みには、会社全体で協力する社風です。会社と一緒に成長したい方はぜひ！」

トレーニングコースについて

関口：「今回、（ Solr ではなくて）機械学習のトレーニングコースを受講していただきましたが、背景をお聞かせいただけますか。」
孫：「先ほど申し上げましたとおり、リンカーズのサービスはコーディネーターの存在が特徴ですが、人数でいうと2000名以上、機関数でいうと500団体以上にもなります。ここまでの規模になると、発注企業（メーカー）が案件を登録すると、受注しようという企業が1次選考の段階で60〜70社にもなります。案件登録の際、発注企業は条件や関連業務経験の有無などの質問をポストできます。一方、受注を試みる企業は条件にどの程度マッチしているかや経験有無の質問に回答します。さらにコーディネーターからの推薦文がつきますので、発注企業は選考のために膨大な量の回答（テキスト情報）を読まなければなりません。この部分を省力化するために、発注企業が登録した案件によくマッチする順番に受注企業の情報を並べられないか、というビジネスニーズが出てまいりました。ここのところで機械学習が使えるのではないか、と考えています。」
関口：「B2B マッチングシステムのミドルウェアとして Solr をお使いですが、機械学習を検討する前にSolrの検索機能を試したことはありますか。」
孫：「案件情報を MeCab で形態素解析し、 TextExtractor で専門用語抽出した後、抽出した専門用語を使って Solr で検索・ランキング表示してみましたが、よい結果にはなりませんでした。私たちにはこれまで蓄積してきた案件データがあります。そのデータには、案件が成立したか否かのフラグがありますから、それが使えるのではないかと考えています。」
関口：「トレーニングコースでは1日目に『分類』を勉強しましたが、この問題を分類問題としてとらえれば、1次選考を通過するかどうかを推定する問題だととらえることができます。また2日目にやったランキング学習の問題としてとらえることもできそうですね。本日はトレーニングコース受講後でお疲れのところ、インタビューにおつきあいいただきましてありがとうございました。」