拓海先生、最近部下から「検索の提案を入れれば売上が上がる」と言われまして、何が新しいのかよく分からず困っています。要するに入力補助の精度を上げれば良い、という話なのですか？
素晴らしい着眼点ですね！検索オートコンプリート（Autocomplete, AC）という機能自体は昔からありますが、今回の研究は候補の”並べ方”をAIで賢くした点が違いますよ。大丈夫、一緒に整理していきますよ。
並べ方、ですか。現場では候補がずらっと出てきて、上の方に出たものが押されるのは経験則で分かりますが、AIを入れると何が変わるのでしょうか？
簡単に言うと、候補を”どちらがよりクリックされそうか”の比較で学習する点がポイントです。専門用語ではPairwise learning to rank（ペアワイズ・ラーニング・トゥ・ランク）と言います。比べることで細かな好みや文脈を拾えるんですよ。
なるほど。で、実務的には学習にどんなデータを使うんですか。過去の検索履歴やクリック履歴でしょうか、それとも顧客属性も必要になりますか。
その通りです。過去の検索セッション、クリック、購入のような行動データを使います。加えて、検索語の埋め込み（query embedding）を作れば、類似する表現を近づけて扱えるようになります。大丈夫、やり方は段階的に導入できるんです。
これって要するに、過去の行動を元に”どの候補が売上やクリックに繋がるか”を学ばせて、上位に来る候補を変えられるということですか？
その通りですよ！ポイントを3つにまとめると、1）候補同士を比較して学ぶ、2）文脈や履歴を特徴量として使う、3）ニューラルネットワークでスコア化する、です。投資対効果を気にされる点も、まずはオフライン評価→A/Bで検証すれば安心して導入できますよ。
オフライン評価とA/Bですね。現場とITの間でよくある疑問ですが、これを始めると現場の操作は変わりますか、それとも裏側で回すだけで済みますか。
基本は裏側で動かしても現場は同じUIを使えます。導入は段階的で、まずはランキングだけ差し替えて効果を測る。成功したら段階的に機能を拡張すれば良いのです。大丈夫、一緒にロードマップも作れますよ。
分かりました。まずは小さく試して数値で判断する、ということですね。自分の言葉で説明すると、過去の検索行動から”どちらがより良い提案か”を学ばせて、上に来る候補を入れ替えることで売上や利用効率を改善するということだと理解しました。
