こんにちは！インターンの佐藤です。最近「Workship MAGAZINE」を運営するチームで韓国焼肉を食べにいき、おいしく楽しく交流を深めることができました！

さて、今回は先日開催された、第32回目勉強会（LT.22）の様子をご紹介します。  

今回は、バックエンド/機械学習エンジニア、データサイエンティストの坂本 昂輝さんが登壇。機械学習におけるPDCAを回せる環境構築についてお話してもらいました。

坂本 昂輝（さかもと こうき）：バックエンド/機械学習エンジニア、データサイエンティスト。 2018年にGIGに入社し、メディアサイト制作のバックエンドを担当。2019年からは自社サービスWorkshipのレコメンドエンジンやスコアリングシステムの開発、およびデータ分析業務に従事している。詳しいプロフィールはコチラ。

今回使用したスライドはこちら！

Workshipのスコアリングとは？

現在GIGが提供しているサービス「Workship」では、プロフィールに書かれた情報をもとにフリーランスのスコアリングが行われています。しかし、スコア分布が広がりにくかったり、項目ごとの平均点を算出したりするため、スコアの差がつきづらいという問題がありました。

たとえば、2つの項目の点数が5点ずつの人と、0点と10点の人、スキルは異なるもののスコアとしては同じであると評価されてしまうのです。 そこで坂本さんは、スコアリングを改善するために、プロフィールの文章量に応じてスコアが上がるような関数を設定したといいます。それでも、質ではなく量でしか判断できないため、本当にその点数で正しいのかと疑問を解消するためスコアリングに機械学習を利用することにしました。

スコアリングの機械学習で実現できたこととは？

機械学習のPDCAをまわしていくなかで実現できたことを紹介してもらいました。

• ブラウザからフリーランスのプロフィールを確認
• 現在のモデルによる予測スコアが表示され、それを参考に評価できる
• ユーザー情報と紐づけて評価の判断基準に関するコメントを残せる
• 評価の方法を共有すれば、誰でもアノテーションできる

問題を見極めしっかりとPDCAを回すことの大切さを改めて学べる会になりました。  

勉強会のあとは……懇親会！

勉強会の後はお楽しみの懇親会です！ 本日もおいしいお寿司とお酒を片手に、参加者同士の交流が深まる有意義な懇親会になりました。

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