AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「検索で新しい商品が見つからない」と言われまして、検索の話を一つ整理していただけますか。論文を読むべきだとも言われたのですが、英語は苦手でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、分かりやすく整理しますよ。今日は「検索で見つかりにくいコンテンツをどう増やすか」という論文を噛み砕いて説明できますよ。
端的に言うと、うちの商品が検索で上がらないと機会損失につながるので、何をどう直せばいいのかが知りたいのです。専門語はゆっくりでお願いします。
では結論ファーストで。要点は三つです。第一に、検索システムは特定の人気ある項目ばかり表示する傾向があり、それが新規発見を阻害していること。第二に、生成モデルで幅広い検索クエリを人工的に作って学習させると、表示される内容の幅が広がること。第三に、生成したクエリをユーザーに提示するだけでも発見が増える可能性がある、です。
ほう、そうなんですね。で、その「特定の人気ある項目ばかり」というのは、要するに同じ商品が何度も上位に来てしまうということですか？これって要するに検索の偏りということ？
その通りです。論文ではこれをretrievability bias（RB）—検索取得可能性バイアス—と呼んでいます。分かりやすく言えば、検索バーに何を入れても同じ顔ぶれが出てきてしまい、新しい商品やニッチな商品が埋もれてしまう現象です。
なるほど。で、どうやってその偏りを取るのですか？現場の負担が増えるのは避けたいのですが。
ここが肝心です。論文のアプローチは二通りあります。ひとつはCtrlQGen（Controlable Query Generation）という生成手法で広い意図のクエリを人工生成して、検索モデルをそのデータで再学習させる方法です。もうひとつは、元の狭いクエリを受けた際にユーザーに広い候補クエリを提示して実際の検索行動を誘導する方法です。
それは現場的にはどちらが導入しやすいですか？学習に時間がかかるのは避けたいのです。
良い質問です。簡単に言うと、すぐに効果を出すならクエリ提示の方が導入コストは低いです。モデルを再学習するDense Retrieval（DR）—密ベクトル検索モデル—の微調整は効果が大きいが工数もかかります。要点は三つ、即効性、効果の度合い、運用コストです。
これって要するに、まずはクエリの出し方を工夫してユーザーに見せるのが現実的で、余裕があればモデルを学習し直して上位表示の幅を広げる、ということですか？
その理解で合っていますよ。私ならまずは小さな実験を回してインパクトを見ることを勧めます。短期的にはクエリ提示でA/Bテストを回し、効果があれば段階的にモデル微調整へ投資する戦略が現実的です。
分かりました。最後に、私が会議で使える短いまとめを一つお願いします。部下に指示を出すときにそのまま言えるように。
もちろんです。会議用フレーズはシンプルに三点に絞りましょう。現状は検索が人気項目に偏っている、まずは広い候補クエリを提示して効果検証する、効果が出れば検索モデルの再学習へ投資する、です。一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要は、まずはユーザーに見せるクエリの幅を増やして反応を見て、結果がよければモデル側の学習に投資する、ということですね。自分の言葉で言うとそういうことだと思います。
