2024年11月30日更新

ZOZO研究所 IBIS2024 ZOZOTOWN

ZOZO研究所、ランダム部分集合モデルで優秀賞！EC進化の鍵を握る研究

ZOZO研究所が、推薦システムの多様性向上に繋がる確率モデルの研究で「IBIS2024」優秀プレゼンテーション賞を受賞。離散カーネル点過程(DKPP)を用いた革新的なアプローチは、ECサイトのユーザー体験向上に大きく貢献すると期待されています。今後のファッションECの進化に注目です！

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こういうこと

■ ZOZO研究所の研究「引力と斥力を制御可能なべき集合上の分布族」が、機械学習の国内最大級学会「IBIS2024」にて優秀プレゼンテーション賞を受賞しました。

■ この研究は、ECサイトにおける推薦システムの多様性向上を目指し、離散カーネル点過程(DKPP)を用いた新たな確率モデルを開発したものです。

■ 本モデルは、ユーザーの購買行動をより的確に予測し、パーソナライズされた商品推薦を実現することで、ユーザー体験の向上に貢献すると期待されています。

ZOZO研究所、ランダム部分集合モデルで優秀賞！EC進化の鍵を握る研究

ZOZO研究所が、ファッションECサイト「ZOZOTOWN」のユーザー体験向上に貢献する画期的な研究で大きな成果を挙げました。同研究所の研究員である川島貴大氏と統計数理研究所の日野英逸教授による「引力と斥力を制御可能なべき集合上の分布族」に関する研究が、国内最大級の機械学習学会「IBIS2024」において優秀プレゼンテーション賞を受賞したのです。

この研究では、ユーザーへの商品推薦において、単に過去購入履歴に類似した商品を提案するだけでなく、多様性のある商品も適切に提示する仕組みの構築を目指しました。そのため、離散カーネル点過程（DKPP）という確率モデルを開発。このモデルを用いることで、ユーザーの購買履歴に基づいた「引力」（類似商品の提案）と、新たな発見につながる「斥力」（多様性のあるジャンルの提案）の度合いを柔軟に制御できるようになりました。

従来の推薦システムでは、ユーザーの好みを正確に捉えつつ、同時に新たな商品との出会いを提供することが課題でした。本研究で開発されたDKPPモデルは、この課題を解決する重要な一歩となります。カートに入っている商品を参照し、それらに関連する商品を提案するだけでなく、ユーザーの興味関心を広げるための多様な商品を同時に提示することで、よりパーソナライズされた、そしてより魅力的なショッピング体験を提供できると期待されています。

さらに、このモデルは推薦システム以外にも、実験計画や確率的最適化など、幅広い分野への応用が期待されており、その潜在的な可能性は計り知れません。ZOZO研究所は、この研究成果をZOZOTOWNのサービス向上に活かし、ユーザーにとってより快適で充実したショッピング体験を提供することを目指しています。

ZOZO研究所のIBIS2024での受賞は、単なる学術的な成果にとどまらず、日本のEC業界、ひいては世界的なeコマース市場の未来に大きな影響を与える可能性を秘めていると感じます。なぜなら、この研究は、テクノロジーを活用してユーザー体験を劇的に向上させるという、現代のECサイトにとって最も重要な課題に直接的に取り組んでいるからです。

従来の推薦システムは、ユーザーの過去の行動データに基づいて類似商品を提案することが主流でした。しかし、ユーザーは常に同じような商品ばかりを提示されることに飽きてしまいます。この研究の革新的な点は、単なる類似性の追求ではなく、ユーザーの興味関心を多角的に捉え、多様性を考慮した商品推薦を実現しようとしている点にあります。DKPPモデルによって、ユーザーの行動をランダム部分集合の発生イベントとして捉え、そのバランスを精密に制御できるようになったことは、大きな技術的ブレークスルーです。

さらに、この研究はZOZOTOWNのようなファッションECサイトだけに留まらず、様々なECサイト、さらには全く異なる分野への応用も期待できます。例えば、音楽配信サービスにおける楽曲推薦、映画配信サービスにおける映画推薦など、ユーザーの嗜好に基づいたパーソナライズされたコンテンツ提供に貢献できるでしょう。

ZOZO研究所の今後の研究展開にも大いに期待したいです。今回の受賞を契機に、更なる研究開発が進み、より高度なパーソナライズ技術が開発されることで、ユーザーはより便利で楽しいショッピング体験を享受できるようになるでしょう。そして、その技術は、日本のEC業界全体を活性化させる力となるはずです。

ここがミソ

注目すべき点はこちらです。

Q. 今回の受賞研究のテーマは何ですか？

A. 「引力と斥力を制御可能なべき集合上の分布族」というテーマで、推薦システムにおける多様性向上のための確率モデルに関する研究です。

Q. どのような学会で受賞しましたか？

A. 理論機械学習分野で国内最大の学会である「第27回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2024）」です。

Q. 受賞研究の具体的な内容は？

A. 離散カーネル点過程（DKPP）という確率モデルを開発し、推薦システムにおける「引力」（類似商品）と「斥力」（多様性のある商品）を制御する方法を提案しました。

Q. この研究の背景は何ですか？

A. 近年、推薦システムに多様性を加えることが重要視されており、ZOZOTOWNでもユーザー体験向上のため、類似商品と異なるジャンルの商品を適切に提案する必要がありました。

Q. DKPPモデルの利点は何ですか？

A. 引力と斥力の強度を調整することで、ユーザーのカート内容を参考に、適切な商品を推薦できます。推薦システム以外にも、実験計画や確率的最適化などへの応用も期待されています。

Q. ZOZO研究所はどのような組織ですか？

A. ZOZOグループの研究機関で、「ファッションを数値化する」をミッションに掲げ、ファッションに関する膨大なデータを活用した研究開発を行っています。

Q. この研究成果はどのように活かされる予定ですか？

A. ZOZOTOWNをはじめとするZOZOグループのサービスにおけるパーソナライズされた商品推薦システムの向上に役立てられる予定です。

Q. 研究発表はいつ、どこで行われましたか？

A. 2024年11月、情報・システム研究機構統計数理研究所にて行われました。

Q. この研究はどのような点が革新的ですか？

A. ランダム部分集合の発生イベントとして購買行動を捉え、DKPPを用いて引力と斥力のバランスを定量的に制御できる点が革新的です。

Q. 今後の研究の展望は？

A. 集合データの機械学習という未開拓分野におけるさらなる研究開発を行い、より利便性の高いプロダクト開発を目指します。

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みんなが思いそうなこと

💬ZOZO研究所の素晴らしい研究成果に感動しました！ユーザー体験の向上に繋がる素晴らしい技術ですね！

💬DKPPモデル、革新的ですね！ファッションECの未来を変える可能性を感じます！

💬ZOZOTOWNのサービスがさらに進化することに期待が高まります！

💬ユーザー目線に立った研究開発、素晴らしいですね。今後の展開が楽しみです！

💬この研究が、より良いショッピング体験を提供することに繋がると信じています。

💬IBIS2024での受賞、本当におめでとうございます！

💬ZOZO研究所の研究力に感銘を受けました。これからも素晴らしい成果を期待しています！

💬この技術が、様々な分野に応用されることを期待しています。

💬ユーザーの多様なニーズに応える素晴らしい研究ですね！

💬ランダム部分集合のモデリング、とても興味深いアプローチです！

💬ZOZO研究所の今後の活躍に期待しています！

💬この研究は、EC業界全体に大きな影響を与えるでしょう。

💬素晴らしい研究成果、心から祝福します！

💬ユーザー体験を重視した研究姿勢に共感しました。

💬この技術によって、よりパーソナライズされたサービスが提供されることを期待しています。

💬ZOZOTOWNがさらに進化していくことが楽しみです！

💬DKPPモデルの応用範囲の広さに驚きました！

💬この研究は、ファッション業界の未来を明るく照らしてくれるでしょう。

💬ZOZO研究所の皆様、本当におめでとうございます！

💬素晴らしい研究成果、今後の発展に期待しています。

💬ユーザーにとってより良いサービスが提供されることを願っています。

💬この研究は、日本の技術力を世界に示すものです。

💬ZOZO研究所の挑戦的な研究姿勢に敬意を表します。

💬この技術によって、EC業界は大きく変わるでしょう。

💬素晴らしい研究成果、心よりお祝い申し上げます！

💬ユーザーの満足度向上に繋がる素晴らしい研究です！

💬ZOZO研究所の皆様の努力に感謝します！

💬この技術が、多くの人の生活を豊かにするでしょう。

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ここがミソ

Q. 今回の受賞研究のテーマは何ですか？

Q. どのような学会で受賞しましたか？

Q. 受賞研究の具体的な内容は？

Q. この研究の背景は何ですか？

Q. DKPPモデルの利点は何ですか？

Q. ZOZO研究所はどのような組織ですか？

Q. この研究成果はどのように活かされる予定ですか？

Q. 研究発表はいつ、どこで行われましたか？

Q. この研究はどのような点が革新的ですか？

Q. 今後の研究の展望は？

みんなが思いそうなこと

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