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第16回図書館総合展
日本電気株式会社主催フォーラム
「貸出し履歴データ活用を考える」
ビッグデータが検索の利便性を決める
2014.11.07
ユニバーサルナレッジ株式会社
代表取締役井上俊一

経歴
? エキサイト（1998-2004）：CTO
? ヤフー（2004-2008）：検索事業部長
? バイドゥ（2008-2010）：代表取締役社長
? ユニバーサルナレッジ（2011-現在）：代表取締役
? 1998年から現在まで16年間、検索の開発に携わっています。
? 「検索がECサイトの売上を決める」というコンセプトの元に大
規模なECサイトに検索テクノロジーを提供しています。
2014.11.07 ユニバーサルナレッジー禁無断転載2

1分で分かる検索のしくみ
? 良い検索って何だろう？

? Relevance, Freshness, Coverage
Relevance
Freshness
Coverage

? マッチングとランキング
– マッチング
? ユーザーの入力したクエリーを
含む商品?書籍を選ぶこと
– ランキング
? 選んだ商品?書籍を並べ替える
こと
マッチング
ランキング

? テキストマッチだと何が悪い
のか
– ランキングにマッチングスコア
を用いる
– マッチングスコアはお客様の
行動と無関係
– テキストが変わったときにスコ
アが変わる
– ランキングを操作したい時に
テキストを編集してしまう
マッチング
マッチングスコア

? ユニナレのランキングはここ
が違う
– ランキングはお客様の行動で
決まる
– 商品が変わらなくてもランキン
グは毎日変わる
– 季節性、人気が自動的に反映
される
マッチング
ランキング
＝
お客様の行動

A社：掃除機

B社：掃除機

C社：掃除機

A社：加湿器

B社：加湿器

C社：加湿器

A社：空気清浄機

B社：空気清浄機

C社：空気清浄機

? 検索とはDiscoveryまたはRecovery
? 商品検索のほとんどはDiscovery
– お客様は専門知識を持っていない
? Relevance≒人気商品

KAIZENを回す
? 「新しいソリューション」では解決しない
? お客様の行動を見てそこから学習する
? ログを見る→仮説を立てる→アルゴリズムを
改善する→テストする→ログを見る…

人的な運用が良いサービスのカギ
? 商品データ登録
? 商品画像
? カテゴリ構造
? スペック
? バリエーション
? 後継商品
? 中間テーブル
? Keys
? 同義語登録
? 形態素解析辞書登録

人的な運用が良いサービスのカギ
? 良い検索とは…
テクノロジーとアートの融合

KAIZENサイクル
? アルゴリズム改善
? 相関性評価
– DCG（Discounted Cumulative Gain）
? バケットテスト
– テストバケットA：5%
– テストバケットB：5%
– コントロールバケット：5%
? 統計的な優位差の検証

Web検索の実際
? インプレッションとクリックの世界
? お客様は満足したのか
– リテンション
? どんな指標が重要か
– インプレッション
– クリック
– クリック率
– バッドクリック率
– アバンダン率
– Click Yield
– Time to Fist Click
– Time to Last Click
– Reciprocal Rank of Last Click

Web検索の実際
? 機械学習と大量のジャッジメント
? バケットテスト
? 広告売上とオーガニック検索の関係
– Click Yieldは短期的に増えない
– クリックの奪い合い
? 小規模なWeb検索は生き残れない

EC検索の実際
? 遅れているEC検索の世界
– 購買データ利用なし（テキストマッチ）
– バケットテストなし
– 統計処理なし
? 購買データのシグナルの強さ
? 検索利用者はコンバージョンが高い
– 検索非利用者：3.0%
– 検索利用者： 7.2%（2.4倍）
? Amazonが優れているのはデータが多いから
? ECサイトにテクノロジーを！

ECで利用しているデータ
? 実は簡単なECサイトの構造
? 全ての導線でログを取る
トップページ
クリック
リストページ（カテゴリor 検索）
クリック
カート
クリック
チェックアウト

ECで利用しているデータ
? リアルの購買データも利用する
? 実際にはデータがつかない商品が大半
– 規模の大きなサイトだけがビッグデータのメリット
を享受する（当たり前）
– 専門家による紹介（おすすめ、レビュー）が大事

ユニナレについて
2014年9月のデータ
? 月間利用者数：2,152万UU
– Amazon4,800万UUの45%
? APIリクエスト数：5億4,124万

ユニナレのサービス構成
? ASPサービス
? データフィード
? タグログ
? API
? 個人情報は利用しない
API
タグ
お客様の行動

図書館で活用出来るデータは？
? 貸出履歴
? 閲覧履歴
? 予約
? ウェブサイトのログ
– インプレッション
– クリック
– お気に入り
– レビュー
– シェア
? そもそも図書館システムのゴールは何か？
? 規模を確保するにはどうすれば良いか？

http://www.slideshare.net/toshiinoue

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20141107 図書館総合展ユニハ?ーサルナレッシ?_講演資料

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