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2020.08.19 通販支援

ZOZO研究所、レコメンドデータとアルゴリズム研究開発基盤を公開

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 (株)ZOZOグループの研究開発組織「ZOZO研究所」は18日、大規模ファッション推薦データと、アルゴリズム研究開発基盤となる「Open Bandit Data & Pipeline」を、オープンソースとして公開した。今後、日本発のデータ技術のオープンイノベーションを促進するきっかけとなることをめざしている。



大企業によるデータと技術の独占に歯止め

 ZOZO研究所によると、現在、米国・中国の少数の大企業によるデータと技術の占有により、外部の企業や技術者が同じ土俵で技術進歩に貢献することが難しいという懸念が強まっている。この問題に歯止めをかけ、日本企業からの積極的な技術貢献をめざすため、ZOZOグループが保有する大規模データおよびソフトウェアパイプラインを公開することにした。

 Open Bandit Dataは、ZOZOTOWN上での実際の推薦アルゴリズムから取得された2800万件超のファッション推薦データだ。併せて公開するPipelineは、新しい施策・アルゴリズムを実サービス環境に導入した際の性能を信頼性高く予測し、その正確さの検証も行うことができる他に類を見ない基盤実装となっている。

ZOZOのマーケ施策に導入された基盤を公開

 今回公開する基盤は、ZOZOTOWNのマーケティング施策にもすでに導入されており、クリック率や購買率の増加に寄与している。公開するデータは、商品や顧客の特定が不可能なよう十分に匿名化しており、利用規約とプライバシーへの配慮を強調している。
 
 深層学習やバンディットアルゴリズム、強化学習など推薦・検索アルゴリズムの技術は、日々目覚ましい発展を続けている。ZOZOTOWNをはじめとするEC事業では、ますますスピードが上がっている顧客やマーケットの移り変わりに対応できるよう、より効率的に効果の高いアルゴリズムや施策を探究・開発し、サービス改善の必要性が問われている。

「MORE FASHION×FASHION TECH」をテーマに利便性・サービス向上へ

 一方で、そのような高度なアルゴリズムをサービス環境に導入するには膨大な人材・実装コストが必要となるため、アルゴリズムの性能を実サービス環境で評価することが難しいという問題がある。この問題を解決する手段として期待されているのが因果関係を考慮した機械学習。ZOZOテクノロジーズの研究開発組織である「ZOZO研究所」では、米イェール大学の成田悠輔助教授とアルゴリズムの性能評価の手法に関する研究を進めている。
 
 ZOZOグループは今年のテーマとして、「MORE FASHION×FASHION TECH」を掲げており、保有する膨大なデータやテクノロジーの積極的な活用に取り組んでいる。ZOZO研究所では、今後もAI技術を用いた推薦・検索技術をプロダクトに取り入れ、より利便性の高いサイトの構築とサービスの向上をめざす考えを示している。





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