株式会社リクルート
りくるーと
法人代表者名: 代表取締役社長 牛田 圭一
法人番号: 5010001149426
証券コード: 6098
事業概要: 販促領域及び人材領域における、個人ユーザーと企業クライアントを結ぶマッチングプラットフォームや、企業クライアント向けのSaaS (Software as a Service) の提供。
郵便番号: 1000005
本社所在地: 東京都千代田区丸の内１丁目９番２号
従業員数: 13070
従業員数（男性）: -
従業員数（女性）: -
創業: 2012-10-01
・プロダクトマネジメントは明確な「型」がまだ浸透しておらず、高い視座が求められる ・大規模・多層的な事業では既存フレームワークでは突破できない壁が存在する ・本連載では、リクルートのシニアPdMの独自の思考プロセスに焦点を当てる この文章は、プロダクトマネージャー、特に大規模事業に携わるプロダクトマネージャーや、複雑な課題解決に興味のあるエンジニアリングマネージャー、コーポレートエンジニアに向けたものです。
「まなび領域における生成AI活用事例」というタイトルで、2026年2月27日に開催されたRECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表された近藤氏の資料。 生成AIが教育分野でどのように活用されているか、具体的な事例を解説。 教育関係者、AI技術に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー向け。
「まなび領域における生成AI活用事例」というタイトルで、2026年2月27日に開催されたRECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表された近藤氏の資料。 生成AIが教育分野でどのように活用されているか、具体的な事例を解説。 教育関係者、AI技術に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー向け。
AI時代におけるエンジニアの成長戦略について解説します。 特に、急速に進化するAI技術に対応するために、エンジニアがどのようなスキルを習得し、キャリアを築いていくべきかに焦点を当てています。 対象読者は、AIの進化に直面するエンジニア全般、特にキャリアパスを模索しているエンジニアです。
AI時代におけるエンジニアの成長戦略について解説します。 特に、急速に進化するAI技術に対応するために、エンジニアがどのようなスキルを習得し、キャリアを築いていくべきかに焦点を当てています。 対象読者は、AIの進化に直面するエンジニア全般、特にキャリアパスを模索しているエンジニアです。
- AIを活用してカスタマーサポートの業務プロセスと組織変革をどのように実現するかについて解説しています。 - 2026年に開催されたRECRUIT TECH CONFERENCEで発表された内容です。 - エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー、マーケター、データサイエンティストなど、AIによる業務改善に関心のある層を対象としています。
- AIを活用してカスタマーサポートの業務プロセスと組織変革をどのように実現するかについて解説しています。 - 2026年に開催されたRECRUIT TECH CONFERENCEで発表された内容です。 - エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー、マーケター、データサイエンティストなど、AIによる業務改善に関心のある層を対象としています。
RECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表された、問い合わせ自動化の技術的な課題に関する資料。 - 問い合わせ自動化における具体的な技術的課題について解説。 - どのような課題があり、それをどう解決していくかのヒントを提供。 - バックエンドエンジニア、プロジェクトマネージャー、エンジニアマネージャー、テックリード、アーキテクトなど、システム開発やプロジェクト推進に関わる技術者向け。
RECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表された、問い合わせ自動化の技術的な課題に関する資料。 - 問い合わせ自動化における具体的な技術的課題について解説。 - どのような課題があり、それをどう解決していくかのヒントを提供。 - バックエンドエンジニア、プロジェクトマネージャー、エンジニアマネージャー、テックリード、アーキテクトなど、システム開発やプロジェクト推進に関わる技術者向け。
「Air ビジネスツールズ」が、クライアントサポート業務に生成AIをどのように活用しているかについての発表資料です。 ・生成AIを導入した背景と具体的な活用事例が紹介されています。 ・クライアントサポートの効率化と品質向上を目指す方、AI技術のビジネス応用に関心のある方
「Air ビジネスツールズ」が、クライアントサポート業務に生成AIをどのように活用しているかについての発表資料です。 ・生成AIを導入した背景と具体的な活用事例が紹介されています。 ・クライアントサポートの効率化と品質向上を目指す方、AI技術のビジネス応用に関心のある方
AI活用におけるアナリティクスエンジニアリングの重要性について解説します。 データ分析基盤の構築からAIモデルの実装・運用までのプロセスに焦点を当てています。 AI技術をビジネスに活用したいエンジニアやデータサイエンティスト向けの記事です。
AI活用におけるアナリティクスエンジニアリングの重要性について解説します。 データ分析基盤の構築からAIモデルの実装・運用までのプロセスに焦点を当てています。 AI技術をビジネスに活用したいエンジニアやデータサイエンティスト向けの記事です。
SaaS事業におけるデータマネジメントの事例について解説した資料です。 RECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表された内容をまとめたものです。 コーポレートエンジニア、データベースエンジニア、プラットフォームエンジニアなど、データ基盤に関わるエンジニア向けの内容となっています。
Kaggleで培ったスキルを実務でどのように活かせるかについて解説しています。 競技プログラミングとプロダクト開発の現場におけるリアルな体験談が語られます。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー、Python開発者におすすめの記事です。
Kaggleで培ったスキルを実務でどのように活かせるかについて解説しています。 競技プログラミングとプロダクト開発の現場におけるリアルな体験談が語られます。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー、Python開発者におすすめの記事です。
LLM（大規模言語モデル）をプロダクトに導入する際の開発プロセスと、それに伴う技術的な課題について解説しています。 具体的な事例や、直面した問題とその解決策に焦点を当てています。 エンジニア、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、テックリードなど、LLMのプロダクト導入に関わるすべての人々を対象としています。
LLM（大規模言語モデル）をプロダクトに導入する際の開発プロセスと、それに伴う技術的な課題について解説しています。 具体的な事例や、直面した問題とその解決策に焦点を当てています。 エンジニア、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、テックリードなど、LLMのプロダクト導入に関わるすべての人々を対象としています。
・RECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表された、独自アクセスログ基盤の構築事例に関する資料です。 ・大規模なトラフィックを効率的に処理し、分析に活用するための基盤設計や運用について解説しています。 ・インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、SRE、アーキテクトなど、システム基盤の設計・構築・運用に携わるエンジニア向けです。
・RECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表された、独自アクセスログ基盤の構築事例に関する資料です。 ・大規模なトラフィックを効率的に処理し、分析に活用するための基盤設計や運用について解説しています。 ・インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、SRE、アーキテクトなど、システム基盤の設計・構築・運用に携わるエンジニア向けです。