ZOZO研究所がZOZOTOWNのファッション推薦データとアルゴリズム研究開発基盤を公開 日本発のオープンイノベーションを促進へ

ECのミカタ編集部

ZOZO研究所は、大規模ファッション推薦データと研究基盤となる「Open Bandit Data & Pipeline」をオープンソースとして公開した。

データ技術におけるオープンイノベーションを促す

ZOZOグループの研究開発組織「ZOZO研究所」は、大規模ファッション推薦データと研究基盤となる「Open Bandit Data & Pipeline」をオープンソースとして公開した。同社によれば、現在、米中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という。

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目指すべく、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運びとなったのだ。今後、日本発のデータ技術における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目指すとしている。

2,800万件超のファッション推薦データを公開

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 2,800万件超のファッション推薦データからなる。あわせて公開する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ようだ。

今回公開される基盤は、ZOZOTOWNのマーケティング施策にも既に導入されており、クリック率や購買率の増加に寄与しているという。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に配慮されているとしている。

独自のアルゴリズムも開発へ

同社では、研究・開発の背景として次のように述べている。

「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ます。ZOZOTOWNをはじめとするEコマース事業においては、近年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、サービスを改善していく必要があります。

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ります。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です。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ます」

また今後の展望として、ZOZOグループは今年のテーマ、「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む方針とのことだ。さらに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目指し、研究・開発に努めるとしており、これからの展開に期待がかかるところだ。

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