ZOZO研究所、 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オープンソースとして公開 - ニュース

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本プレスリリース誤表記の訂正とお詫び：
プレスリリース内記述にて「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」という表記がありましたが、正しくは2,600万件のファッション推薦データとなります。表記に誤りがありましたこと、訂正してお詫び申し上げます。（修正日：2021年2月15日）

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(※1) Data & Pipeline」をオープンソースとして公開しました。

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ます。(※2)
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りました。今後、日本発のデータ技術のオープンイノベーションを促進するきっかけになることを目指しています。

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2,600万件超のファッション推薦データです。合わせて公開する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です。(※3)
今回公開する基盤は、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を実現しています。
※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しています

■研究・開発の背景

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。(※4)

■ZOZOグループの取り組みと展望

ZOZOグループは今年のテーマとして、「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んでいます。ZOZO研究所は今後も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・開発に勤めてまいります。

※1　バンディットアルゴリズム：探索と活用をバランスよく行い、複数の候補の中から最適なものを選択することで、購買のような報酬を最大にすることを目指すアルゴリズムのこと。ZOZOTOWNサイト上のファッションアイテム推薦の自動化のために用いられている。
※2　参考：https://edition.cnn.com/2020/07/29/tech/tech-antitrust-hearing-ceos/index.html
※3　参考：https://realworldml.github.io/accepted/
※4　ZOZO研究所と米イェール大学の共同研究：https://press-tech.zozo.com/entry/20191211_zozoreseach