ウォンテッドリーは NLP2026 にプラチナスポンサーとして参加します

こんにちは！ウォンテッドリーでデータサイエンティストとして働いている市村です。

ウォンテッドリーは言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)にプラチナスポンサーとして協賛します。NLPへの協賛は、弊社として今回が初となります。

今年は弊社のデータサイエンティスト4名（林、右手、角川、市村）が現地に参加します。参加される皆様との交流を楽しみにしています！

NLP2026の概要

開催期間：2026年3月9日（月）~ 13日（金）
形式：現地とオンラインのハイブリッド開催
現地会場：ライトキューブ宇都宮
公式サイト：https://anlp.jp/nlp2026/

スポンサー協賛の背景

ウォンテッドリーは NLP2026 のプラチナスポンサーとして協賛させていただきます。

協賛を行う背景として、継続的にコミュニティへ貢献したいという想いがあります。これまでアカデミアや技術コミュニティから得た多くの知見を、プロダクトでの成果につなげてきました。今後も、ユーザーにさらなる価値を提供するため、学会やイベントを通じて「技術で解決できること」のレベルを上げていくことが重要と考えています。そのためにはコミュニティから知見を得るだけでなく、コミュニティと共に成長していくことが不可欠です。協賛を通じて産学連携を支援し、コミュニティの発展に貢献してきたいと考えています。

企業ブースでテックブックを配布します！

日時：3月9日(月) 14:00ごろ～12日(木)16:00ごろ
場所：ライトキューブ宇都宮　P会場（1階展示会場）

オフライン会場では企業ブースを出展します。ウォンテッドリーのデータサイエンティストが推薦システムの開発事例や開発プロセス、取り組んでいる課題、開発組織・推薦チームの体制など、様々なトピックについてお話いたします。

また、今回ブースでアンケートに答えていただいた方には、ウォンテッドリーの推薦システムの取り組みについて書かれたテックブックをプレゼントさせていただきます。

第1章 ウォンテッドリーのデータサイエンティストが今後取り組む主要課題
第2章 Amazon Bedrockを用いた新着募集のモデレーション半自動化への取り組み
第3章 推薦施策のリリースフローの効率化
第4章 相互推薦システムを活用したユーザーと企業の双方の嗜好を考慮した推薦
第5章 マッチング推薦におけるオフ方策評価・学習
第6章 推薦システムにおけるPost Processの取り組み
第7章 Feature Storeを活用して最新のデータを学習時に取り込むことによる推薦システムの改善

昨年の別イベントで配布したテックブックを再編し、最新の内容にアップデートされたものとなっています。弊社の取り組みに興味がある方は、ぜひブースにお立ち寄りください！