拓海先生、最近部下から「レコメンドにAIを使えば売上が伸びる」と言われまして、色々な論文が提示されているんですが、どれが現場で効くのか判断できず困っています。特に「iHAS」という言葉を聞いたのですが、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！iHASは「Instance-wise Hierarchical Architecture Search (iHAS：インスタンス単位の階層的アーキテクチャ探索)」という論文で、簡単に言うと顧客や商品ごとに最適なモデル構造を自動で見つける手法ですよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。
顧客ごとにモデルを変えると運用が大変ではないですか。うちの現場はクラウドもまだ手探りで、運用負荷が増えると現実的でない気がします。
その懸念は重要です。ここは要点を3つにまとめますね。1) 全てのインスタンスに同じ埋め込み次元を使うことの無駄、2) iHASは探索→クラスタ→再学習の三段階でモデル数を制御すること、3) 実際の効果はベンチマークで確認されていること、です。運用視点での負担を抑える設計がされていますよ。
なるほど。ところで「埋め込み次元」という言葉が出ましたが、これは要するに何を指しているのですか。これって要するに商品の特徴を小さな数値の固まりで表すということ？
まさにその理解で素晴らしい着眼点ですね！技術用語で言うとEmbedding Dimension（埋め込み次元）は、カテゴリ変数を数値ベクトルに変換した際のベクトルの長さです。日常的には「特徴をどれだけ細かく表すかのサイズ」と考えれば分かりやすいです。
そのサイズが大きすぎると過学習や計算負荷が増え、小さすぎると表現力が不足すると聞きました。ではiHASはそのサイズを顧客や商品ごとに変えるのですか。
正解です。iHASはInstance-wise（インスタンス単位）でEmbedding Dimensionを探索し、各サンプルにとって最適な次元を見つけます。実際には確率的に選ぶBernoulli gates（ベルヌーイゲート）を使って探索を行い、その後似たインスタンスをまとめて少数のモデルに再学習します。
Bernoulli gatesというのは聞き慣れません。現場からすると追加の仕組みを入れるのは負担ですが、どれくらい複雑ですか。
簡単に言えばスイッチのようなものです。サンプルごとに「この特徴は使う／使わない」を確率的に決める機構で、探索段階だけで動かし、最終的には決定的に固定してクラスタ分けします。運用時には複雑さを吸収して、実行は少数の最適モデルに集約されますよ。
なるほど。つまり運用段階でモデルの数はむやみに増えず、実務的には扱えそうだと。効果の証明も気になりますが、どんなデータで確認したのですか。
良い質問です。論文では実際のレコメンドシステム由来のベンチマークデータセットを使い、従来手法と比べて精度向上と推論速度改善を示しています。要するに効果が実データで確認されている、という点が重要です。
コスト対効果の面で言うと、最初の探索や再学習の投資はどれくらいか想定すればいいですか。うちのような中堅企業だと魔法の箱は期待できません。
その懸念も現実的で重要です。ここも要点を3つにします。1) 探索は一度きりの投資であること、2) 再学習で作るモデル数はクラスタ数に依存し運用負荷は制御可能であること、3) 事前に小さなパイロットで効果を確かめてから全面導入するのが現実的であること、です。大丈夫、一緒に段階的に進められますよ。
分かりました。では最後に自分の言葉で整理させてください。iHASは「顧客や商品の性質ごとに特徴の表現サイズを自動で決め、似たケースをまとめて少数の最適モデルで運用することで、性能を上げながら現場の負担を抑える手法」という理解で合っていますか。
素晴らしい要約ですね！その理解で完全に合っています。これを踏まえて、まずは小さな実データでパイロットを回し、改善幅と必要な運用リソースを見積もりましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
