リクルートは2012年にビッグデータの専門部隊によるビジネス部門の事業支援を本格化させた。2012年度に13の事業に対して年間100件の支援を目標にしていたが、半期で120件を超えた。

　リクルートは2012年にビッグデータの専門部隊によるビジネス部門の事業支援を本格化させた。2012年度に13の事業に対して年間100件の支援を目標にしていたが、半期で120件を超えた。

　リクルートでは事業におけるビッグデータ活用を、「可視化」と「予測」の2つに分類している。可視化では、現在や過去の大量データを集計、分類、統計処理して提示する。一方の予測では、電子メールやWebサイトで顧客に対して情報をレコメンド（推奨）したり、事業の将来の状況を見通したりする。

　「可視化」では中古車情報サービス「カーセンサー」の掲載データで成果が出た。中古車の年式や走行距離、排気量といった30種類強の価格決定要素と月間340万件の市場価格情報を基に、統一的な価格算出のロジックを構築した。従来はデータの組み合わせが膨大で処理に1週間程度かかっていた。それが分散処理ソフト「Hadoop」のシステムを活用することで、わずか30分で可能となり、同一条件であれば同一の適正価格で販売できるようになった。

　転職サイトの「リクナビNEXT」では、「予測」で実績が出た。登録者の属性を、Hadoopを利用したシステムで分析。登録者ごとに近い属性のユーザーを「転職仲間」として、レコメンドするようにした。サービス内で登録者同士の情報交換が活発になるなどで、1週間当たり70件の応募を増やすことができた。

　飲食店を紹介するサイト「ホットペッパーグルメ」などでもレコメンドを活用している。従来は1週間分のログを基に約8万人の会員にしかレコメンドのメールを送れなかったが、Hadoopによって1年半分のログを使って20万のユーザーに送ることができるようになった。これにより店舗情報などのクリック率を従来の1.6倍に高められた。