「リクルートテクノロジーズがPythonを使用した自動応答システムやニュース分析ツールを開発」

概要
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概要

こんにちは、私は今、pythonを利用している日本企業の例について紹介したいと思います。

Pythonは、世界中で多くの企業や機関で採用されている高機能なプログラミング言語です。

今回は、日本のIT企業であるリクルートテクノロジーズがPythonを活用した事例をご紹介します。

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リクルートテクノロジーズは、IT分野をはじめ、多様な分野にサービスを提供しています。

彼らは、Pythonを活用して、いくつかのサービスを開発しています。

例えば、リクルートグループの卒業生向け就職情報サイト「リクナビ」は、Pythonを利用して採用フォームの入力内容に対して自動応答メールを送信する機能を実装しています。

Pythonのライブラリであるsmtplibを利用して、自動応答メールを送信しています。

以下は、そのコードの一部です。

python
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Headerdef send_auto_reply_mail(to_address, message):
    # SMTPサーバーの設定
    smtp_server = 'smtp.gmail.com'
    smtp_port = 587
    smtp_user = 'example@gmail.com' # SMTPユーザー名
    smtp_password = 'password' # SMTPパスワード    # メール本文の作成
    reply_body = message
    msg = MIMEText(reply_body, 'plain', 'utf-8')
    msg['Subject'] = Header('【自動返信】お問い合わせありがとうございます', 'utf-8')
    msg['From'] = smtp_user
    msg['To'] = to_address    # メールの送信
    smtp_obj = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
    smtp_obj.ehlo()
    smtp_obj.starttls()
    smtp_obj.ehlo()
    smtp_obj.login(smtp_user, smtp_password)
    smtp_obj.sendmail(smtp_user, [to_address], msg.as_string())
    smtp_obj.quit()

また、リクルートテクノロジーズは、Pythonを用いてニュース分析や自然言語処理にも取り組んでいます。

例えば、ニュース記事の分析を行うツールとして、Pythonのライブラリであるscikit-learnを用いたテキスト分類器を開発しています。

以下は、そのコードの一部です。

python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.externals import joblib
import pandas as pd# 訓練データの読み込み
data = pd.read_csv('train_news.csv', encoding='utf-8')# 分類器のパイプライン
pipeline = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer(max_features=50000)),
    ('clf', LinearSVC())
])# モデルの学習
model = pipeline.fit(data['text'], data['label'])# モデルの保存
joblib.dump(model, 'news_classifier.pkl')

このように、リクルートテクノロジーズではPythonを用いて自動応答システムや分析ツールなどを開発しています。

Pythonの高機能性や豊富なライブラリが、彼らの業務を効率化することに貢献しているといえます。