KDD2025への業務成果投稿チャレンジについてと、現地聴講してみた所感

KDD2025への  業務成果投稿チャレンジについてと、現地聴講してみた所感 LINEヤフー株式会社データサイエンス統括本部夜久真也

サバティカル休暇取得中のため  録画発表で失礼いたします https://www.lycorp.co.jp/ja/recruit/workplace/

本日お話すること LINEヤフーの業務内容をKDD2025に投稿したことについて (結果はReject...) それを踏まえて現地聴講した所感について質問はお気軽にどうぞ!! X: @sh1n_89  LinkedIn: shinya-yaku

目次自己紹介担当業務をKDDに投稿するまでそれを踏まえ参加したKDDの所感まとめ

X: @sh1n_89 (スライドへのリンクあり) 自己紹介: 夜久真也 (Yaku Shinya) 趣味クラフトビール (主に
Hazy IPA) KDD開催地トロントで飲んだものの一部→ 経歴 2013年東京大学工学部計数工学科システム情報工学コース卒業 2015年東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻修了 2015年ヤフー株式会社入社 (現職、2023年10月よりLINEヤフー株式会社) 業務歴 2015 ~2021: ビッグデータ・機械学習エンジニアサジェスト・関連検索ワード・一発回答意図解釈 etc. Yah oo!検索 etc. 2021~現在: データサイエンティスト中央組織でプロダクトや人事施策の効果検証・分析アルゴリズム開発 etc. LINE 公式アカウント、PayPay ギフト( Yah oo!セールスプロモーション) 、  Yah oo!しごとカタログ etc.

目次自己紹介それを踏まえ参加したKDDの所感まとめ担当業務をKDDに投稿するまで

人事多面評価のバイアス除去とKDD 企業内で行われる多面評価(360度評価)の評価者の甘辛を補正した評点を  算出するアルゴリズムを開発中。  評点をそのまま使うのではなく、評価者ごとの相対的な勝敗を  Bradley-Terryモデルでスコア化することで実現している。  「Digital HR Competition 2024」ピープルアナリティクス部門グランプリ[2]、 
「第10回 HRテクノロジー大賞」アナリティクス部門優秀賞受賞[3]。 The 6th International Workshop on   Talent and Management Computing (Workshop) Machine Learning Drift and Bias Detection Data Science for Business Processes Algorithmic Fairness HR 関連の受賞もインパクトがあるが、  アカデミックからの技術の評価も得られるとなお素晴らしい！せっかくなのでトップカンファレンス論文投稿にトライしたい！本案件のコアメンバーは、社会人時代に論文投稿経験はない論文投稿に慣れているLINEヤフー研究所の方からのサポートは得られそう以下のようなセッション・ワークショップが  あるため、KDDに投稿できそう！もっとこの取り組みのビジビリティを出したい… [1] 360度評価における評価者ごとのバイアスを除去する新手法を開発―LINEヤフー https://project.nikkeibp.co.jp/HumanCapital/atcl/column/00066/121600014/ [2] LINEヤフー「360度評価におけるバイアス除去技術」がグランプリ―Digital HR Competition https://project.nikkeibp.co.jp/HumanCapital/atcl/column/00014/110800053/ [3] 第10回 HRテクノロジー大賞 https://www.hrpro.co.jp/award/technology/ プロジェクト説明記事 [1] より引用 X: @sh1n_89 (スライドへのリンクあり)

KDD投稿トラック Research Track 目的と範囲知識発見とデータサイエンスのあらゆる側面における革新的な研究理論的基盤から新しいモデル・アルゴリズムまで幅広く対象新興トピックに関するビジョナリーな論文も歓迎主要トピック
データサイエンス手法（ソーシャルネットワーク、時系列、テキスト、グラフ分析等）ビッグデータ（大規模システム、並列・分散処理、フェデレーテッドラーニング等）基礎理論（深層学習、転移学習、強化学習、公平性、解釈可能性等） Applied Data Science (ADS) Track 目的と範囲実際にデプロイされたデータサイエンスアプリケーションの記述が必須実世界での展開における課題解決や理解の進展に重点ポストローンチのパフォーマンスの定量化が厳格に要求される主要な応用領域広告・マーケティング・Eコマース金融アプリケーション地理空間アプリケーション産業・科学アプリケーション … アカデミック寄り？インダストリアル寄り？こちらに投稿 ※2025年2月〆切からは “Datasets and Benchmarks Track” が新設 X: @sh1n_89 (スライドへのリンクあり)

執筆から採択通知まで執筆たくさんの苦労があった… サーベイが十分できているか？手法の評価をどうするか？論文の構成はわかりやすいか？英語の表現は大丈夫か？ etc... 査読 4名から査読を受けた
いい感じに評価していただけた人が2名、厳しく評価された人が2名査読文章に対する反論を書くことができる頑張って反論した結果、1人から評価を少し上げてもらったが、ほとんどの方からは反応なしだった（むしろこれが普通かも）採択通知主に以下の理由でRejectとなった論文の構成がわかりづらい評価データセット (シミュレーション・LINEヤフー社内評価結果) と評価手法が十分とはいえない LINEヤフー研究所の方からも  サポートいただけた採択率は20% (*) (*) Fr equ en tly Ask ed Qu es tions – KDD 20 25 https://kdd2025.kdd.org/frequently-asked-questions/ > For KDD’25 August Cycle, (中略) The ADS Track has an acceptance rate of 20% for all papers X: @sh 1n_89 (スライドへのリンクあり)

目次自己紹介担当業務をKDDに投稿するまでまとめそれを踏まえ参加したKDDの所感

KDD現地で聴講した所感 (1) Workshop: The 6th International Workshop on Talent and
Management Computing 前身のOBT A2018から数えるとKDDで7回目に開催された、人事データ活用関連のワークショップこの分野のコミュニティでは中心的な役割を担っていると思われる Web Pageに掲載されているトピックは非常に多岐にわたっている経営科学のためのAI、インテリジェントな経営情報システム、マルチエージェントシステム、求人推薦とインテリジェントな採用、個人と仕事の適合性と仕事の満足度、キャリア開発とパスモデリング、プロフェッショナルソーシャルネットワーク、才能行動モデリング、才能、個性、リーダーシップ、人材パフォーマンス評価、人材の維持とインセンティブ、チーム編成とタスク割り当て、グループベースの意思決定、組織の変化と安定性、組織文化とコミュニケーション、組織競争分析、労働市場情報、戦略的管理と計画、人材と管理コンピューティングにおける公平性、LLMベースの人材管理システム、科学ビッグデータと技術的才能論文発表は4件 (No Show 1件) LinkedInデータの大学・企業のキャリア変遷グラフから大学の影響力を評価 (ラトガース大学, BOSS Zhipin 他) 人事関連PDFの画像やテキストからLLMで情報抽出 (Amazon) 企業内の専門家の知識を統一的なオントロジー (概念同士の関係性) にLLMで変換 (Amazon) 求職者のプロフィール写真の服装と採用可否の関連性の分析 (中国科学技術大学) 参加者は10~20人程度の規模で、他のワークショップやセッションと比較すると少なめ Web Page: https://tmcworkshop.github.io/2025/ X: @sh1n_89 (スライドへのリンクあり)

Management Computing 前身のOBTA2018から数えるとKDDで7回目に開催された、人事データ活用関連のワークショップこの分野のコミュニティでは中心的な役割を担っていると思われる Web Pageに掲載されているトピックは非常に多岐にわたっている経営科学のためのAI、インテリジェントな経営情報システム、マルチエージェントシステム、求人推薦とインテリジェントな採用、個人と仕事の適合性と仕事の満足度、キャリア開発とパスモデリング、プロフェッショナルソーシャルネットワーク、才能行動モデリング、才能、個性、リーダーシップ、人材パフォーマンス評価、人材の維持とインセンティブ、チーム編成とタスク割り当て、グループベースの意思決定、組織の変化と安定性、組織文化とコミュニケーション、組織競争分析、労働市場情報、戦略的管理と計画、人材と管理コンピューティングにおける公平性、LLMベースの人材管理システム、科学ビッグデータと技術的才能論文発表は4件 (No Show 1件) LinkedInデータの大学・企業のキャリア変遷グラフから大学の影響力を評価 (ラトガース大学, BOSS Zhipin 他) 人事関連PDFの画像やテキストからLLMで情報抽出 (Amazon) 企業内の専門家の知識を統一的なオントロジー (概念同士の関係性) にLLMで変換 (Amazon) 求職者のプロフィール写真の服装と採用可否の関連性の分析 (中国科学技術大学) 参加者は10~20人程度の規模で、他のワークショップやセッションと比較すると少なめ Ye, Yuyang, et al. "University evaluation through graduate employment prediction: An influence based graph autoencoder approach." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 36.11 (2024): 7255-7267. Web Page: https://tmcworkshop.github.io/2025/ X: @sh1n_89 (スライドへのリンクあり)

Management Computing 前身のOBTA2018から数えるとKDDで7回目に開催された、人事データ活用関連のワークショップこの分野のコミュニティでは中心的な役割を担っていると思われる Web Pageに掲載されているトピックは非常に多岐にわたっている経営科学のためのAI、インテリジェントな経営情報システム、マルチエージェントシステム、求人推薦とインテリジェントな採用、個人と仕事の適合性と仕事の満足度、キャリア開発とパスモデリング、プロフェッショナルソーシャルネットワーク、才能行動モデリング、才能、個性、リーダーシップ、人材パフォーマンス評価、人材の維持とインセンティブ、チーム編成とタスク割り当て、グループベースの意思決定、組織の変化と安定性、組織文化とコミュニケーション、組織競争分析、労働市場情報、戦略的管理と計画、人材と管理コンピューティングにおける公平性、LLMベースの人材管理システム、科学ビッグデータと技術的才能論文発表は4件 (No Show 1件) LinkedInデータの大学・企業のキャリア変遷グラフから大学の影響力を評価 (ラトガース大学, BOSS Zhipin 他) 人事関連PDFの画像やテキストからLLMで情報抽出 (Amazon) 企業内の専門家の知識を統一的なオントロジー (概念同士の関係性) にLLMで変換 (Amazon) 求職者のプロフィール写真の服装と採用可否の関連性の分析 (中国科学技術大学) 参加者は10~20人程度の規模で、他のワークショップやセッションと比較すると少なめ Web Page: https://tmcworkshop.github.io/2025/ 思っていたより参加者が少なかった… 人事データ活用（タレントマネジメント）の領域が広すぎて研究者間で問題意識を共有しづらい？ドメインドリブンではなく、技術ドリブンの集まりのほうがお互い分かりあいやすい？ BOSS Zhipin(人材マッチングサービス)のように人事ドメインでビジネスをする企業も参画しているのは特徴的 X: @ sh1n_ 89 (スライドへのリンクあり)

KDD現地で聴講した所感 (2) Session: Data Science for Business Processes 自分が投稿した論文がもし採択されていたら、ここで発表していたかも？発表は6件
A/Bテスト前にKPIに及ぼす影響を、ログデータから数理最適化することでオフライン推定 (Spotify) 金融リスクガバナンスのための、企業のステークホルダーグラフから実質的支配者を推定 (武漢大学) 機械学習プロダクトの成熟度レベルの提案と、一部の指標測定の自動化 (Booking.com) バスケットボールチームの崩壊を、精神的な潜在状態の推定をもとに分析 (ボストン大学他) クラウドサービスのインシデントで、LLMでトラブルシューティングワークフローを自動生成 (南開大学、Huawei Cloud 他) クラウドインフラのメモリエラーを、メモリアーキテクチャの階層構造を考慮しながら予測 (中国科学技術大学、Huawei 他) 参加者は30~40人程度 X: @sh1n_89 (スライドへのリンクあり)

A/Bテスト前にKPIに及ぼす影響を、ログデータから数理最適化することでオフライン推定 (Spotify) 金融リスクガバナンスのための、企業のステークホルダーグラフから実質的支配者を推定 (武漢大学) 機械学習プロダクトの成熟度レベルの提案と、一部の指標測定の自動化 (Booking.com) バスケットボールチームの崩壊を、精神的な潜在状態の推定をもとに分析 (ボストン大学他) クラウドサービスのインシデントで、LLMでトラブルシューティングワークフローを自動生成 (南開大学、Huawei Cloud 他) クラウドインフラのメモリエラーを、メモリアーキテクチャの階層構造を考慮しながら予測 (中国科学技術大学、Huawei 他) 参加者は30~40人程度 Dupret, Georges, et al. "ForTune: Running Offline Scenarios to Estimate Impact on Business Metrics." Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V. 1. 2025. 「もし新ロジックである値がXpt改善したら、  ビジネスメトリクスはYpt改善するだろう」といったシミュレーションを提供するものプレゼン・論文において  理論説明：実験検証 = 1:1 ぐらいの割合で説明されていた X: @sh1n_89 (スライドへのリンクあり)

A/Bテスト前にKPIに及ぼす影響を、ログデータから数理最適化することでオフライン推定 (Spotify) 金融リスクガバナンスのための、企業のステークホルダーグラフから実質的支配者を推定 (武漢大学) 機械学習プロダクトの成熟度レベルの提案と、一部の指標測定の自動化 (Booking.com) バスケットボールチームの崩壊を、精神的な潜在状態の推定をもとに分析 (ボストン大学他) クラウドサービスのインシデントで、LLMでトラブルシューティングワークフローを自動生成 (南開大学、Huawei Cloud 他) クラウドインフラのメモリエラーを、メモリアーキテクチャの階層構造を考慮しながら予測 (中国科学技術大学、Huawei 他) 参加者は30~40人程度やはり、直接プロダクトに技術投資をしていることが多い人事データ関連の研究は、今回のK DD本会議では他セッションでもほぼ見当たらなかった Applied Data Scienceセッションでは、やはり実世界へのデプロイが重視されている傾向が強い論文でもプレゼンでも、実世界へのデプロイインパクトを重点的に述べていることが多いしかし、社内人事施策はA/Bテスト・因果推論では評価しづらく、他社データやオープンデータもアクセスしづらいでは Researchセッションに出すべきだったか …？（こちらに投稿しているのはアカデミック中心だが …？） X: @sh1n_89 (スライドへのリンクあり)

目次自己紹介担当業務をKDDに投稿するまでそれを踏まえ参加したKDDの所感まとめ

まとめ KDDへの投稿チャレンジ残念ながらRejectとなったが、得られるものもあったシミュレーションデータでの実験により、提案手法の挙動の理解が深まった深くサーベイすることで、世界でもあまり前例のないことがわかってきた etc. 現地聴講した所感タレントマネジメントのワークショップはドメインが多岐に渡るため、近い問題意識の仲間を見つけるのは難しいかも本会議での人事領域の研究も、目立ったものは見つけられなかったとはいえ、我々の研究もKDDの領域内ではあるといえそう
総じて… どのような研究が採択されているかの肌感が得られた技術的な内容はもちろんだが、論文の構成がトラックに合っているかも同じぐらいに重要投稿経験によって、論文やプレゼンを観る視点も変わったのを感じる現在は時機を伺っている状況ではあるが、再投稿のチャンスがあればまた挑戦したい質問はお気軽にどうぞ!! X: @sh1n_89  LinkedIn: shinya-yaku

KDD2025への業務成果投稿チャレンジについてと、現地聴講してみた所感

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