拓海先生、最近社内で『レコメンドの取りこぼしを無くす』という話が出ましてね。Pinterestの論文が良いらしいと聞いたのですが、正直何から理解すればいいのか見当がつきません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、短く結論をお伝えしますと、この論文は『ユーザーの暗黙的興味（implicit interests）と明示的興味（explicit interests）を別々に捉え、それぞれに対応する複数の埋め込み（multi-embedding）を使って候補を引き出すことで、取りこぼしを減らしエンゲージメントを大幅に改善した』という内容です。まずは結論だけ覚えてくださいね。
なるほど。暗黙的興味と明示的興味という言葉だけは聞いたことがありますが、実務でどう違うのかイメージが湧きません。簡単な例で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！暗黙的興味（implicit interests）は、ユーザーの閲覧やクリック履歴など、行動から推測される嗜好です。明示的興味（explicit interests）は、ユーザーがプロフィールで選んだカテゴリや保存したコレクションのように、本人が示した意図です。たとえば、あなたが昔の工具記事をよく見るが、プロフィールでは料理好きと書いている、という状況が両方混在することがあるのですよ。
それを同一の一つの好みとしてまとめてしまうと、例えば『工具ばかり出してしまって料理関連が見えなくなる』という取りこぼしが起きるわけですね。これって要するに、暗黙と明示を分けて考えることでカバー範囲が広がるということ？
その通りですよ！要点を3つにまとめると、1) 暗黙と明示は互いに補完関係にある、2) それぞれに専用の埋め込み（embedding）を用意すると異なる興味を同時に拾える、3) 実運用では両者を組み合わせた候補生成がエンゲージメントを改善する、ということです。一緒にやれば必ずできますよ。
実際のシステムではどんな構成になるのですか。導入コストや現場への負担が気になります。うちの現場でも扱えるものでしょうか。
大丈夫ですよ。専門用語を避けて説明しますね。システムは既存の『ツートータワー（two-tower）’という検索用モデル』の枠組みを拡張するだけであり、追加は主に埋め込みの設計と検索フェーズの合成ルールです。投資対効果（ROI）の観点では、まず低コストなA/Bテストで効果を検証し、段階的に全体に展開するのが現実的です。一緒に小さく試して成果を示せば説得しやすいです。
導入後の効果はどの程度期待できるのでしょうか。定量的な根拠があるなら、経営判断で使いやすいです。
論文ではオンライン実験で主要なユーザーエンゲージメント指標が大きく改善したと報告されています。ポイントは、単にスコアを高めるのではなく、ユーザーの多様な興味を取り戻すことで長期的な利用頻度を上げる点です。ですから短期のCTR（クリック率）だけで判断せず、保存や滞在時間など複数の指標を見ることで投資が正当化できますよ。
これって要するに、今まで見えていなかった小さな興味領域まで拾ってくるから、結果としてユーザーが飽きずに長く使ってくれる、ということですか？
その理解で完璧ですよ。最後に実務の進め方を3点だけ。1) まずはログから暗黙・明示データを分離して可視化する。2) 小規模A/Bでマルチ埋め込みの候補を評価する。3) 成果が出れば段階的にスケールする。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、『暗黙的と明示的の興味を別々に扱い、それぞれ複数の埋め込みで候補を引くことで、取りこぼしを減らし利用の幅を広げる』ということですね。まずはログ可視化から始めてみます。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論ファーストで述べる。本論文は、レコメンドの候補生成（retrieval）段階で、ユーザーの暗黙的興味（implicit interests）と明示的興味（explicit interests）を分離して、それぞれに対応する複数の埋め込み（multi-embedding）を用いることで、カバレッジ（多様な関心領域の拾い上げ）を大幅に改善した点で革新的である。従来の「一人一埋め込み」方式は、ユーザーの多面的な興味を平均化してしまい、長尾（ロングテール）の関心を取りこぼしやすかった。論文はこの根本的な弱点を、設計と評価の両面から修正し、オンライン環境での実用性を示している。
基礎的背景として、産業用レコメンドシステムは一般に候補生成（retrieval）、スコアリング（ranking）、最終合成（blending）の段階で構成される。候補生成は高リコール（高い候補網羅性）を求められる重要な工程であり、ここで多様性が確保できなければ後段の改善にも限界が生じる。論文はこの retrieval フェーズに着目し、ユーザーが示す明示的な意図と行動から推測される暗黙的嗜好を別々にモデル化することで、候補の補完性を高めた。
実務的意義は明快である。結局のところサービスの良し悪しはユーザーが『欲しいものを見つけられるか』に依存する。企業の観点では、短期的なクリック率（CTR）だけでなく、保存やリピート、セッション長といった長期的な指標が重要である。論文はこれらを改善するために、システム設計の変更が有効であることを示しており、経営判断の材料として直接的な価値がある。
技術的な位置づけとしては、埋め込みベースのマルチインタレストモデル群に属する。ただし本研究は単に多様な埋め込みを作るだけでなく、暗黙・明示という情報源の性質を区別して設計する点で差別化される。運用面では既存のツートータワー（two-tower）アーキテクチャに追加可能な構成であるため、完全な作り直しを要求しない点も実務担当者にとって重要な利点である。
総じて、本論文は『候補生成のカバレッジを高める実用的な手法』を示したものであり、既存の産業応用に容易に組み込める点で特に意義が大きい。これにより、サービス提供者はユーザー離脱を抑え、エンゲージメントの裾野を広げることが期待できる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では、ユーザーの多様な関心を捉えるためにマルチヘッドの自己注意（self-attention）や複数埋め込みの抽出が行われてきた。これらは一人のユーザーを複数の潜在的興味ベクトルで表現する点で共通するが、多くは入力データを一律に処理し、興味の「起点」が暗黙的行動か明示的選択かを区別していない。結果として、明示的に示された強い興味は霞み、逆に行動ノイズが過度に反映される場合があった。
本研究の差別化は明確である。まずデータソースを二つに分け、それぞれに最適化された埋め込み学習を行う設計思想を採る点だ。暗黙的データは行動シーケンスから多層の注意機構で細粒度な興味を抽出し、明示的データはユーザーが明確に示したカテゴリや関心ラベルを基に別個の表現を学習する。これにより両者の長所を活かしつつ短所を補完する構造となる。
次に、両者の出力を単純に和や平均で統合するのではなく、 retrieval フェーズにおける候補合成ルールを工夫している点が重要だ。各埋め込みから生成される候補群を重み付けやルールベースで組み合わせ、被りを減らし多様性を確保する。これは従来の一体化された埋め込みによる候補生成と比べ、結果的にロングテールやニッチな関心も拾いやすくなる。
さらに、この論文は単なるオフライン評価にとどまらず、大規模なオンライン実験で実運用上の有効性を示している点でも優れている。理論的な提案だけでなく、実システムにおける導入と検証を経ているため、産業応用の説得力が高い。経営判断の材料としては、こうした実証があることが不可欠である。
3.中核となる技術的要素
技術的には、核となるのは「マルチ埋め込み（multi-embedding）」という概念と、それを支える学習・検索フローである。まずユーザーの暗黙的行動列に対しては、自己注意（self-attention）等の時系列モジュールで複数の潜在興味を抽出する。ここで生成される埋め込み群は、ユーザーの細かな嗜好の差分を表現することを意図している。
一方、ユーザーの明示的興味はプロフィール選択や明示タグ等から得られるため、別の埋め込み空間で学習される。明示的埋め込みは解釈性が高く、特定カテゴリへの強いバイアスを反映するため、候補の補完に有効である。暗黙と明示を別個に扱うことで、互いが補い合うシステムが実現する。
検索（retrieval）の実装面では、各埋め込みから独立に近傍検索を行い、その候補集合を合成する。合成は単純結合ではなく、重複除去、スコア正規化、必要に応じた再ランキングを含む。これによりカバレッジと精度のバランスを保ちながら多様な候補を確保できる。
学習面では、暗黙的埋め込みは行動に基づく対比学習や教師あり学習でチューニングされ、明示的埋め込みはラベル付きデータを強めに利用して最適化される。これらを同時に訓練する場合は学習率や正則化の調整が鍵となるが、論文では実運用の安定性も考慮した工夫が報告されている。
4.有効性の検証方法と成果
本論文は有効性検証をオフライン評価とオンライン実験の両面で行っている。オフラインではレコメンドのリコールやトップK精度といった標準指標に加え、取得候補群の多様性や長尾のカバレッジを指標化して評価している。これにより、単純な精度向上だけでなく多様性の改善が定量的に示されている。
より説得力のある検証は大規模なオンラインA/Bテストである。論文の報告では、導入したシステムは主要エンゲージメント指標において有意な改善を示したとされる。特に保存（save）や滞在時間などの長期的な行動指標が改善した点は、短期的なクリック率だけでは見えない価値の表出を示している。
また事例解析として、一部の興味カテゴリは明示的埋め込みでしかカバーされなかったケースがあり、暗黙的モデルだけでは取りこぼす領域が確かに存在したことが示されている。逆に暗黙的モデルは、人間の定義したカテゴリを超える細かな嗜好を捉えることができ、双方の補完効果が実証されている。
検証の実務的含意は明確である。小規模なパイロットを経て段階的に拡張することで、投資を回収しやすく、効果検証の透明性も確保できる。経営判断としては、まずは低リスクなオンライン実験で主要KPIを設定して評価する方針が合理的である。
5.研究を巡る議論と課題
本手法には明確な利点がある一方で、課題も存在する。第一に、複数埋め込みを運用することによるシステムの複雑さが増す点だ。検索コストやストレージ、エンドツーエンドの遅延は実運用で無視できない要素であり、コストと効果のバランスを慎重に管理する必要がある。
第二に、埋め込みの学習に用いるデータの品質とバイアスの問題がある。暗黙的行動はノイズや短期的な偶発性を含むため、それが埋め込みに過度に反映されると推薦の質が劣化する可能性がある。適切な正則化や履歴のウエイト付けが重要である。
第三に、評価指標の選定に関する議論が存在する。短期KPIだけで導入可否を決めると長期的価値を見落とすリスクが高い。したがって評価はクリック率、保存率、リテンションなど複数の視点で行うことが推奨される。経営層はこれらを理解したうえで目標設定を行うべきである。
最後に、プライバシーと透明性の問題も無視できない。ユーザーデータを複数の表現で扱う設計は説明責任を伴うため、利用目的やデータの取り扱い方針を明確に示す必要がある。これらの課題は技術的な改善だけでなく、組織的な運用ルールの整備も要求する。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は以下の点に注力すべきである。まず、埋め込み間の相互補完をより自動化するメカニズム、具体的には動的重み付けやコンテキスト依存の合成ルールの研究が期待される。次に、コスト面での最適化、すなわち検索効率を維持しつつストレージと遅延を抑える工夫が必要である。
理論的には、暗黙・明示それぞれの学習ロスを共に最適化するマルチタスク学習の工夫も有望だ。実務的には小規模な実験設計とKPIの慎重な選定を通じて、段階的に適用範囲を広げる手法が現実的である。組織内での導入はデータ可視化から始め、短期・中期の指標で効果を確認して拡張する流れが推奨される。
検索に使えるキーワードは次のとおりである：multi-embedding retrieval, implicit interests, explicit interests, multi-interest recommendation, two-tower retrieval。これらの英語キーワードで検索すれば関連研究にアクセスできる。会議や社内説明での初期学習として有用である。
会議で使えるフレーズ集
「候補生成のカバレッジを向上させるために、暗黙的と明示的興味を別々に扱う提案があります。まずはログの可視化と小規模A/Bで効果を確認しましょう。」
「短期CTRだけでなく、保存率や滞在時間など複数のKPIで判断することが重要です。投資対効果を証明する段階的な実装を提案します。」
「導入は既存のretrievalパイプラインを拡張する形で可能です。まずはプロトタイプで検索コストとエンゲージメントのトレードオフを評価しましょう。」
参考文献：Z. Fan et al., “Synergizing Implicit and Explicit User Interests: A Multi-Embedding Retrieval Framework at Pinterest,” arXiv preprint arXiv:2506.23060v1, 2025.
