【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML（検索・推薦）チームの魅力
こんにちは！「転職から、日本のポテンシャルを解放する」MyVision（マイビジョン） 編集部の南です！
MyVisionは事業会社でありながら、社内にハイレベルで足腰の強い開発部を構えることで、創業から現在までの2年間、大きな成長を遂げてきました。
そんなMyVisionが、この度新しくML（検索・推薦）チームを立ち上げるとのこと。今回は、開発部をリードするCTOの岡部さんに、MLチーム立ち上げの背景や、目指す未来について語っていただきました！
GAI（生成AI）チーム発足についての記事はこちらから！
MLチームの不在に歯噛みしてきた開発チーム
——MLチームを立ち上げる背景を教えてください。
そもそも、MyVision開発部が共通で持っている価値観に、「転職における意思決定ミスは日本社会全体の不幸を招く」があります。
意思決定ミスを最小限にすることを目指しているので、事業開始から2年間、ML（検索・推薦）チームに投資できなかったという事態が、むしろ不甲斐ない、というのが本音です。
弊社はスタートアップゆえ、どうしても目の前のオペレーション変更や、領域拡大への対応を優先しなければならず…。
——たしかに、オフィスの開発チームは日々忙しそうですしね…。
転職支援領域のビジネスは、リアルだろうが/オンラインだろうが、転職エージェントだろうが/プラットフォームだろうが、抽象化するとマッチング問題に帰着します。
既存のサービス提供者（売上100億以上〜）が、多かれ少なかれ「機械学習ベースの検索・推薦アルゴリズム」を活用している中、「日本を代表する転職支援の会社」を目指しているMyVisionが、機械学習的なアプローチに取り組めていない状況に、開発メンバー一同歯噛みしていました。
——そんな中、満を持してMLチームを発足する、と。
もちろん、まだ何も出来てなくて、これからなんですが（笑）。
ただ、MLチームを立ち上げるために必要な基盤作りには、ハード・ソフトともに取り組んでいるつもりです。
例えば、求人票情報というのは陳腐化しがちですが、弊社は専門チームを構えて求人票のメンテナンスを行っていたり、他にも社内でのタグのメンテナンスにおいて、役員自ら「名寄せ大臣」を名乗って、定期的に既存データを一新したり。
もともとデータに基づいた経営を重視する企業風土なので、分析しやすいデータ基盤というのは最低限できていて、その上でどのようなMLチームを作っていくか、という話になっていくと思います。
転職支援領域で検索・推薦をやるということ
——転職支援領域だからこその面白さはありますか？
転職市場というのはフラグメントな市場で、業界ごとに求職者の行動も違えば、求人企業の分布や数も違うし、転職で重視される内容も異なります。MyVisionもすでに、祖業のコンサル転職だけでなく、建設領域や士業領域など、いくつもの領域で転職支援を行っていて、部署ごとにかなり業務オペレーションも違ってきています。
当然、MyVisionのMLチームも、各業界ごとに推薦などのアルゴリズムを構築していくことが目標になります。
——社内の部署を見ていても、業界ごとにそれぞれの色があるなと感じます。日本の様々な業界に触れることになりそうですね。
そうですね。それぞれの業界にある程度詳しくなる必要があって、もちろん難易度は高いのですが、とてもやりがいがあることだし、知的好奇心が満たされるような職場だと思います。
足腰の強いMLチームを目指して
——MyVisionのMLチームならではの魅力はありますか？
まず一番に、「圧倒的にグロースする企業のゼロイチのMLチーム立ち上げをやれる」ということだと思います。
前述した既存のサービス提供者だけでなく、世の中にMLチームはたくさんありますが、近いうちに大企業になるベンチャーのゼロイチのデータ戦略から参画できるポジション、というのは中々ないでしょう。
また、タイミング的に、同時期に立ち上げるGAIチームとの協働も多く発生すると思います。
例えばですが、社内システムの中の求人検索機能で「こういう条件を満たす求人ある？」といったクエリに対して、RAGを使って、根拠とともに検索結果を返す、という要件もありうるでしょう。
——最後に、読んでくれている方に何かあれば。
MyVisionの開発チームの強みは、足腰の強さです。
MLチームも同様に、本番リリース→検証の手数で勝負し、サイクルを高頻度で回せるようなチームにしていきたいと思っています。
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