AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「画像を入れたデータセットで検索精度が上がる」と聞きまして、SQIDという論文が良いらしいのですが、正直ピンと来ません。要するにどんな成果を示しているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！SQIDは、商品検索で「テキストだけでなく画像も使うと結果が良くなるか」を確かめるためのデータセットを公開した論文ですよ。大丈夫、一緒に要点を3つで整理しますよ。
3つで、ですか。では一つ目からお願いします。現場ですぐに理解できる言葉でお願いしますよ。
一つ目はデータの強化です。既存のAmazonの検索クエリデータに商品画像とその画像から作った特徴量（embeddings）を付け加え、190,000点以上の製品を扱えるようにしました。これは、言うなれば商品の“写真アルバム”を検索エンジンに持たせたようなもので、文字だけの説明が足りないケースに効いてきますよ。
なるほど。二つ目は、具体的にどうやって検索に活かすのですか。画像なんて現場の人間には扱いづらいのでは。
二つ目は実務での組み合わせ方です。テキスト検索と画像特徴量を別々に評価してから重みづけで統合する方法や、テキストと画像を同時に扱うマルチモーダルモデルで直接ランキングする方法の両方を試しています。現場では最初に既存の検索スコアに画像スコアを“重み付けで足す”ところから始めれば、システム改修は小さくできますよ。
これって要するに、今ある検索を壊さずに画像を追加して精度を上げられる、ということですか？
その理解で正解ですよ。要点は三つです。1）画像はテキストの不足を補う。2）既存のランキングに画像情報を重ねることで段階的導入が可能。3）公開データとして誰でも同じ条件で検証できるため、社内PoCがやりやすい、です。
投資対効果の面が気になります。画像を扱うとコストや運用負荷が増えますよね。そこはどう説明すればよいですか。
良い視点ですね。導入コストは確かに増えますが、現実的な対策が取れます。まずは既存メタデータに画像スコアを足すだけの軽いPoCを行い、クリック率やコンバージョンの改善を短期で検証します。効果が確認できれば段階的に画像埋め込みの精度向上やモデル統合へ投資する流れが現実的です。
現場で試す際の注意点はありますか。精度が上がらないケースもあると聞きますが。
注意点は二つです。ひとつは画像が必ずしもユーザー意図を表さない点で、例えば色や柄指定のない検索では画像が邪魔になる場合があること、もうひとつは画像品質や撮影角度のばらつきが学習を阻害する点です。だから、評価指標はクリックや購入といった実際の行動で見ることが重要です。
なるほど、評価は実績ベースですね。最後に私が理解した要点を自分の言葉で説明して終わりにしますが、間違っていたら直してください。
ぜひお願いします。田中専務の言葉で整理すると理解が深まりますよ。一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、SQIDは商品に写真を付けた大きな検証用データを公開していて、まずは既存検索に画像スコアを足す形で小さく試し、効果が出れば段階的に本格導入する、ということですね。これなら現場の負担も抑えられそうです。
