「AIのレコメンド」について勉強会をしていただいた

CATEGORY：AI・機械学習

シックスワンでは、インターンの技術力やビジネス力向上のために、定期的に外部講師の方に研修をお願いしています。4月に行った研修テーマは機械学習。講師をお願いしたのは、リクルート、Indeedを経て、現在Ubieさんにお勤めの風間さん。つい先日、こちらの『推薦システム実践入門』を出版されました。

今こうして書籍が出版されましたが、4月には、こうした推薦システムに関する情報ってあまりなかったこともあり、インターンスタッフに大好評の講義でした。機械学習のアルゴリズムや数式については、理解ができてない私にも、ものすごく面白く、ものすごく刺激になる研修でした！

概要/推薦システムとは

まず「推薦システムって、なんぞや」という点から。

風間さんの定義としては「複数の候補から価値のあるものを選び出し、意思決定を支援する」仕組みということです。

ここには、2つの大事なポイントがあって、一つ目が「この複数の候補から価値のあるものを選び出す」っていう点。例えばAmazonとかYouTubeとかって、数億という膨大なアイテムからユーザーに合ったものを的確に選び取るのが重要なテーマです。そのために、様々なアルゴリズムが開発されています。しかし、ただそれだけではサービスとしては成立しない。その選び取ったものを、いかに適切にユーザーに提供し、意思決定をしてもらうか、という仕組みがすごく重要というお話がありました。

推薦システムに必要な3つの力

推薦システムですが、良いシステムを作るために必要な能力が3つある、と風間さんはいいます。

その力の1つ目とは、まず、ビジネス力。

推薦システムと一口に言っても本当にいろんな推薦システムがあるので、そのビジネス上、何を達成したいのかっていうのがめちゃくちゃ重要ということです。実現したいことは、ユーザーのクリック率の向上なのか、購入率の向上なのか、はたまたTwitterの投稿数なのかとか、いろんなユーザー行動がありますよ。その中で何を最大化したいのかによって作るレコメンドが変わってくるからです。

次に大事なのが、データサイエンスの力。

こちらはアルゴリズムを作っていくというスキル。例えばレコメンドでは、行列分解やFactorization Machine、Collaborative Metric Learning等がよく使わるそうなのです。これらを使う場合でも、ライブラリやパッケージを使うのですが、この行列分解の勘所、つまり、裏でそれらが、どういうふうに動いてるのかを理解しておくと、いいレコメンドが作れる。逆にいうと、その理解が浅いとあまりよいシステムが作れないということです。ですので、アルゴリズムに関する力はとても重要ということでした。

そして、最後がデータエンジニア力。

実サービスに組み込むときはすごく重要な能力です。例えば、ユーザーに1日1回レコメンドのメールを送りたいという場合、全ユーザーに対するレコメンドリストの作成が24時間以内ぐらいに終わってる必要があります。でも、これが実現できなくては意味がない。例えば、めちゃくちゃいいモデルがあっても、それが計算に100時間かかるとかになると、全然レコメンドできなくなるってことなのですから。高速に計算できるようなモデルをつくる力が重要ということでした。

ビジネス力と、データサイエンス力と、データエンジニアリング力、この三つの技術が、良い推薦システムを作るには必要。ですが、この三つを兼ね備えた人っていない。だから、チームでこのビジネスサイドの人とタッグを組んでとか、エンジニアとかデータエンジニアとか、機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズムを作っていくということでした。

シックスワンでもこうしたところを目指していきたいな、と思っています。

事例紹介：近いマンガがわかるマンガ検索

風間さんが、作られた推薦システムをいくつか紹介いただきましたが、1つをご紹介。リリースされたタイミングで大きな話題になり、私も使っていたサービスです。

漫画のツイートがバズっていて、それをみた風間さんが、「アル」の代表であるけんすうさんに提案して実現したサービスだったんだそうです。

当時で、64万人分の漫画に関するデータ、漫画約2万冊ぐらい登録されていたそうです。そのデータをつかって、ワンピースやスラムダンクといった漫画を、100次元のベクトルで表現してできたのが、こちらのシステムです。

例えばワンピースと料理人と入れると、トリコが出てくる。島耕作と料理に入れると、クッキングパパとか、ちょっとこういう古めかしいのが出ていたきたりとか、あとは島耕作に食事をするっていう入れると孤独のグルメこう出てきたりする。

驚くことに、これらは、タグによる処理などではなく、ベクトルが似ているために、上記の結果を出すことができるのだそうです。漫画を100次元でベクトル化して、分析すると、いろいろできるんだなー。機械学習すごい！ってなったお話でした。

講義の合間には、多数の質問が出て風間さんにご回答いただきました（こういう機会なかなかないですよ！）。質問は、ビジネスよりのものから、機械学習に関するマニアックなものまで、１つ１つ丁寧に質問にお答えいただきました！

風間さん、講義ありがとうございました！

インターン募集中です！

さて。シックスワンでは、今後も、インターンの皆さんの技術力・ビジネス力アップのために、さまざまなテーマで、外部講師の方を招いた講義を予定しています（今月はUI・UXに関する講義を実施）。

「なかなか面白そうじゃないか！」と思われた、理系の大学院・大学生のあなた！100%リモートワークの当社インターンを是非チェックください！

この記事を書いたのは

鈴木康孝: シックスワン株式会社。マーケティング＆プロモーション領域担当。クリエイティブとかアイデアとか好き。尊敬する人、村上春樹さんと永井均先生と佐藤雅彦先生。今年の目標は、プログラムと英語をちゃんとやること。サウナと交互浴が大好き。

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