ECサイトの数十万の商品の中から最適商品を最高精度でレコメンド

Brandearオークション!(株式会社デファクトスタンダード)様
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BACKGROUND

背景

同社ECサイトでは数千のブランドを取扱っており、さらに商品点数も常時数十万の取扱いがあり、その品揃えも年々拡大していました。

拡大に伴い、「以前より商品が探しにくくなった。」、「掘り出し物はあるけど、毎日探すのは非常に手間。」、という声もあり、多くの商品の中から自分に合ったブランド、ジャンル、状態、価格の商品を探し出すストレスが増大していました。

WHAT WE DO

取り組み

ユーザーの過去1年分の行動履歴データから、各ユーザーが本当に必要としているものを高精度で予測出来るレコメンドエンジンをデータ分析コンペティションを通じて高精度で開発しました。

データには過去の実際の購買履歴だけではなく、商品のカテゴリやブランドなど、各ユーザーの購買行動特性や趣味・嗜好に関するデータを含めました。

ACHIEVEMENT

成果

400チーム以上の個人・企業が参加し、レコメンドの精度を競い合いました。

トップソリューションではいずれも50回以上の試行錯誤によりモデルの精度を向上させ、高難易度のタスクながら高精度のモデル開発が実現されました。
手法としては、ユーザーの行動履歴、ユーザー属性、商品属性を組み合わせた特徴量をもとに、勾配ブースティングの代表的手法であるLightGBMにより構築したモデルが効果的でした。
最終的に到達した精度は、normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG) @20で評価すると0.1となり、非常にざっくり言えば、数十万の商品の中から10個に1つは実際にユーザーがアクションを行う商品を提案することができるソリューションが完成しました。

また、上位にはレコメンドエンジンの研究を専門とするプロフェッショナルが入賞するなど、通常開発を依頼するのが容易でないスキルレベルの参加者にも参加いただき、オープンイノベーションの特性が発揮される結果となりました。

プレスリリース
Nishika:新たなデータサイエンスコンペティション「Brandearオークション!」 レコメンドエンジン開発を開始
Nishikaは、8000名超の実装力に強みがあるデータサイエンティストを抱える集団として、多様なテーマの実績があります。
以下もご覧ください。

AI導入事例

■ Nishikaとは

Nishikaは、数百人のデータサイエンティストがAIモデルの精度を競い合い、最も良い精度のソリューションをクライアント企業に納めさせていただく開発手法「データ分析コンペティション」を提供しています。
各領域に強い数千名の登録データサイエンティストの力を借り、他のどの開発手法よりも高い性能のAIモデルを開発することが可能です。

また、コンペティションを通じて幅広い領域のAI開発を手掛けさせていただいている実績を活かし、これからAI開発に着手するが、広い視点で相談に乗ってほしい、という企業様に対しても、実績の確かな手法を携えたご支援をさせていただくことが可能です。