Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。BOOKS(コードジン・ブックス)は、CodeZineの連載からカットアップした、開発現場の課題解決に役立つ書籍シリーズです。2022」がオンラインで開催された。2日目のキーノートでは、ヤフー社内でデータと機械学習をどのように活用してサービスの改善につなげているのか、Zホールディングス全体でAIを社会実装していく上で、どのような準備をしているのかについて、キーパーソンの二人が語った。2004年~2005年にスタンフォード大学言語情報研究センターの客員研究員を経るなど、機械学習/言語処理/データマイニング/情報検索の研究開発を担う。2009年、ヤフー株式会社に入社。JAPAN研究所の研究員としてデータサイエンス領域のR&Dに従事。技術部門、データ部門の開発責任者を経て、2019年4月から現職。数理科学チームのリード。2011年にヤフー株式会社入社。ヤフーの様々なサービスにおけるデータや先端技術の活用をR&Dのリーダーとして部門横断で推進中。浩司氏の話から始まった。ヤフーでは、データ統括本部という部署と、塚本氏が率いるサイエンス統括本部が、データとAIを活用する上でのソフトウェア実装などを担当している。データ統括本部とサイエンス統括本部はそれぞれ数百人が所属する部署だ。友一)両部署の守備範囲は、ヤフー社内にとどまらない。Zホールディングスには多数の消費者向けサービスが存在し、それぞれ密接に連携している。JAPANトップページのタイムラインにはGYAO!、ebookjapanやtrillなどの記事が流れている。そのため、データ統括本部とサイエンス統括本部はZホールディングス全体のサービス改善を担い、常にサービス担当のエンジニアたちと協力しながら進めている。サービス改善の際には、サービス自体の規模や改善にかかる手間などを考え、「オーダーメイド」「レディーメイド化」「レディーメイド化済みのものの導入推進」「カルチャー」の4本柱で進めているという。ヤフーにおけるデータ利活用アプローチの4本柱1つ目の「オーダーメイド構築」は、特定サービスのために、データやAIを活用したソフトウェアを開発することを指す。対象となるのは、ヤフーのサービスやビジネス全体に占める比重が大きく、独自技術導入による効果が大きいサービスだ。10人から数十人規模のデータサイエンティストが専任で担当し、先進的なロジックやシステムを構築するという。ビジネス規模に関わらず、今後技術的に注力すべきと判断したものも、この対象になることがある。2つ目の「基盤技術開発+レディーメイド化」は、各種サービスで広く使われる先進的な技術を開発し、汎用的に使えるものにする業務だ。オーダーメイドで開発した技術の中で、汎用的に使える物を選んでレディーメイド化することもあるという。レディーメイド化する技術の対象は、各種サービスで広く使える物という基準もあると同時に、ヤフーのサービス全体への貢献度、さらには学会や技術コミュニティでのトレンドや、その分野に特化したデータサイエンティストの存在なども選定の理由になるようだ。3つ目の「レディーメイドの導入推進」は、汎用化したものを、実際にサービスへ応用し改善していく作業を指す。オーダーメイドにするほどの規模ではないが、サービス改善が見込めるものを選んで対象としている。レディーメイド化されたものを使うため、データサイエンティストのリソースをかけずに済み、負担もそれほどかからない。そのため、改善を急ぐサービスに優先的に取り組めるという。レディーメイドの成果を利用し、その使いやすさなどフィードバックしたうえでさらなる改善につなげている。4つ目の「カルチャー」では、ヤフーのデータサイエンティストたちは、社内イベントを通じてその成果を広めている。論文や記事の発表、学会への参加を通して社外にも発信している。昨年度は、24本の論文が国際会議に通ったという。JAPANトップページのタイムラインに見る、データ利活用の事例では実際にどのようなサービスが、データやAIを活用し改善されたのか。JAPANトップページのタイムラインの構築を事例として紹介した。JAPANトップページのタイムラインを見ると、上から順に「1トピックス」、「2Autopi」、「3レコメンド」、使っている技術として「その他」という構成だ。機械学習が関係するのは2番目の「Autopi」からだ、編集チームと機械学習で独自にピックアップした品質の高い記事から、統計やヒューリスティックなルールで決定しているという。機械学習を活かしているのはユーザーごとの「レコメンド」枠。各ユーザーの過去の閲覧記事を元に、興味関心を推定し掲出する。記事をレコメンドする仕組みは、ディープラーニングを用いて、分散表現でベクトル検索を行い選択しているという。ベクトルの検索は、ヤフー独自で構築した「密ベクトル検索エンジン」を活用することによって、記事の単語をそのまま利用する場合に比べて、クリック率が大幅に向上するという結果が出ている。塚本氏からニュースのレコメンドについて詳しく語られた。レコメンドする場合は、通常記事の閲覧数を参照することが多い。それだと配信直後のニュースは対象にならない。そこで、ニュースのコンテンツだけではなくユーザー側の情報もベクトル化することにより、ユーザーの興味を学習させる。その結果、ユーザーの関心に合ったニュースを配信直後に届けられるようになった。ユーザーのベクトルと記事のベクトルが近いもの、意味が近いものをレコメンドするニュースの配信時には、短時間で多くの記事を多数のユーザーに届ける必要がある。ユーザーのベクトルと記事のベクトルを入力し、ディープラーニングのロジックに評価させると、計算時間がかかりすぎてしまい、パフォーマンス部分が課題になってくる。そこで、両者をベクトル化し、その内積が近い場合、内容が類似していると判定させているという。意味空間に入れて、ベクトルが近いものを掲出するのではなく、内積が類似度として適切になるように機械学習の際に損失関数を工夫し、最終的にベクトル検索エンジンで配信しているそうだ。レポート連載記事一覧ヤフーのデータサイエンスそして研究開発のトップが語る、AIのサービス導入から最先端の研究ま...「AIテックカンパニー」を目指すヤフー。ヒトシ)フリーランスのライター、編集者。IT、特にソフトウェア開発の話が好きです。趣味はドラムを叩くこと。コロナ騒ぎでリハーサルスタジオに入りにくくなり、ちょこちょこと楽器を買うことでストレスを解消していたら、いつの間にか置き場所に困るほどになってしまいました。NEW1DMM.comの施策から見る、事業をむしばむ「技術負債」への処方箋──リファクタリングの「言語化」でインシデントを予防2企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。NEW1DMM.comの施策から見る、事業をむしばむ「技術負債」への処方箋──リファクタリングの「言語化」でインシデントを予防2企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。NEW1DMM.comの施策から見る、事業をむしばむ「技術負債」への処方箋──リファクタリングの「言語化」でインシデントを予防2企業の7割超が「2025年の崖」を理解していないことが明らかに。12:00法務担当者、6割超が今後業務で「生成AIを使用したい」と回答。NEW新着記事一覧を見るイベント今後の予定を見るCodeZineは、株式会社翔泳社が運営するソフトウェア開発者向けのWebメディアです。「デベロッパーの成長と課題解決に貢献するメディア」をコンセプトに、現場で役立つ最新情報を日々お届けします。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。