拓海先生、最近うちの部下が「シーケンシャルレコメンダーに非アイテムページも重要です」と言い出して困ってます。要するに何を変えようとしているんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、今まで「商品をクリックした履歴だけ」で次に何を勧めるかを学んでいたモデルに、カテゴリページや検索結果のような「特定商品に紐づかないページ」も履歴として扱うことで、次に選ぶ確率を正確にできる、という話です。
なるほど。それで、それって本当に意味あるんですか。現場のログが雑多でノイズだらけな気がしてまして、投資に見合うのかが心配です。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、非アイテムページはユーザーの関心領域を示す追加のシグナルになり得ること、第二に、これを適切に表現すれば既存モデルの予測精度が上がること、第三に、合成データと実データで効果を確認したという点です。導入方針は段階的で良いんですよ。
これって要するに、カテゴリページとか検索結果も“履歴の一部”として学習させれば推薦が当たる確率が上がる、ということですか？
その通りですよ。要は追加情報で“文脈”を補強するイメージです。身近な例で言えば、洋服店でお客様が“秋物を探している”とカテゴリページで示していれば、次に出す商品が秋物中心になるほうが当たりやすいですよね。
なるほど。でも具体的にはどうやってその“非アイテムページ”をモデルに入れるんですか。単純にそのページのIDを投げれば良いのですか、それとも内容を見ないとダメですか。
良い質問です。論文では複数の表現法を試しています。非アイテムを固有のIDとして扱う方法、非アイテムのテキストや構造を使って特徴量化する方法、そして非アイテムの集合（リスト）として扱う方法です。効果はケースバイケースですが、利用可能な情報に応じて選べるのが強みなんです。
投資対効果が気になります。現場のログ整備やモデル改修にどれくらいコストがかかるか把握したいんです。
ここも現実的な話ですね。段階的に進めるのが良いです。まずはログから非アイテムの識別（低コスト）を行い、IDベースで評価。効果があれば、次にテキストやリスト表現を追加して精度向上を図る。最初から大改修をする必要はありません。大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。
検証はどうやるんですか。ウチの環境でABテストまでやらないと信じられないんですが。
論文では合成データと実データを両方使って効果を確かめています。合成では非アイテムと次アイテムの関連を強めて地ならしし、実データでは二つのECデータセットで複数モデルを比較しました。まずはオフライン評価で改善を確認し、次に小さなABテストに進む流れが現実的です。
分かりました。これなら段階的に投資を抑えて検証できますね。では最後に、要点を私の言葉で整理しますと、非アイテムページを履歴として扱うことで文脈を補強し、段階的に評価して導入すれば投資対効果が見込める、という理解で合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で間違いありません。これから一緒に段階的な実証計画を作りましょう。大丈夫、必ずできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、従来「商品クリックのみ」を並べたシーケンスで次に薦める商品を予測していた手法に対して、カテゴリ・検索結果・ナビゲーションといった「非アイテムページ」を履歴の一部として組み込む方法を提示し、その有効性を示した点で大きく前進した。これにより推薦モデルはユーザーの関心の文脈をより正確に把握でき、特に複雑な閲覧行動が多いECサイトで予測精度が改善する可能性が示された。
背景を整理すると、シーケンシャルレコメンダー（sequential recommender）は過去の行動順序を見て次の行動を予測するモデルであり、主に商品とのインタラクションを時系列で扱うことでユーザー意図を学習していた。だが現実のユーザー行動には、商品に直接結び付かないページが多数含まれており、これを無視することが情報の損失につながる可能性がある。
本研究はこうした情報損失を問題と捉え、非アイテムページの影響を仮説検定（HypTrails）で示したうえで、複数の表現法を提案し、合成データと実データで効果を比較した点に特徴がある。設計思想は実務寄りで、既存のモデルに最小限の改変で非アイテム情報を取り込めることを重視している。
この結果は、特にカタログの構造が複雑でユーザーが閲覧を重ねる業態にとって重要である。つまり単純なクリック履歴だけでなく、ユーザーが辿ったページの種類や並びを捉えることで、より文脈に即した推薦が可能になるという位置づけである。
最後に位置づけを一言で言えば、本研究は「シーケンス中の非商品要素を捉えて推薦の文脈把握を向上させる」ための実務的な設計と検証を提供した点で、実運用に近い示唆を与える。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究は主にアイテム同士の遷移をモデル化することに注力しており、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込み（CNN）、そしてトランスフォーマー（Transformer）を応用してシーケンスから次アイテムを予測してきた。これらは良好な精度を示す一方で、ユーザーが商品以外のページで示す関心の痕跡を体系的に扱う手法が限定的だった。
本研究の差別化は二点である。第一に、非アイテムページの影響をHypTrailsという仮説検定フレームワークで形式的に検証し、影響の存在を定量的に示したこと。第二に、非アイテムページをIDベース、コンテンツベース、あるいは非アイテムのリストとして複数の表現で組み込む具体的な方法を提示し、既存の複数モデルで動作確認したことである。
これにより、単なる概念提案ではなく、どう実装すれば効果が出るかという実務的な道筋が示された。先行研究が「何ができるか」を示す基礎であれば、本研究は「どう使うか」の実践指針に近い。
さらに、合成データを用いた検証で関連性の強さやノイズ耐性を評価している点も実務上価値が高い。現場ログはノイズを含むため、合成的に制御した実験で性質を把握しておけば運用リスクを下げられる。
以上から、学術的な位置ではアルゴリズム群に非アイテムを統合するための設計と検証を提示した点で先行研究と明確に差別化されている。
3. 中核となる技術的要素
まず重要な用語を一つ示す。シーケンシャルレコメンダー（sequential recommender）は過去の一連のインタラクションをモデル化して次の行動を予測するもので、代表的な実装にGRU4Rec（RNNベース）、CASERやNextItNet（CNNベース）、SASRecやBERT4Rec（Transformerベース）がある。本研究はこれら既存アーキテクチャをベースに非アイテムを組み込む設計を行った。
非アイテムページの表現方法として、まず単純に固有IDを埋め込む方法がある。これは実装が簡単でスケーラブルだが、ページ内容の類似性を直接は反映しない。次に、ページのテキストやメタデータを使って特徴量化し、意味的な類似性を学習に活かす方法がある。さらに、非アイテムのリストとしてまとめて扱い、リスト構造自体をシーケンスに組み込むアプローチも検討されている。
検証手法としてHypTrailsは遷移モデルに対する仮説をベイズ的に比較する枠組みであり、これを使って非アイテムが次のインタラクションに与える影響を統計的に示した点が技術的な柱である。これにより単なる経験的な改善ではなく、影響の存在を裏付けられる。
モデル改修は最小限に留める方針で、既存の埋め込みや注意機構に非アイテムの埋め込みを追加する設計が中心だ。こうすることで実運用システムへの導入コストを抑えつつ効果検証が可能になる。
要するに中核は「表現の選択」と「段階的な導入設計」の二つであり、これが実務での適用可能性を高めている。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は二段階で行われている。第一段階は合成データによる制御実験であり、ここでは非アイテムと次アイテムの関連性を強めたデータを作り、モデルがその関連をどの程度学べるかを評価した。結果として、非アイテムが強く関連する設定では統合モデルが大きく性能向上した。
第二段階は実データ評価であり、論文では二つのECドメインのデータセットを用いて複数のシーケンシャルモデルを比較した。モデル群にはGRU4Rec、CASER、NextItNet、NARM、SASRec、BERT4Recなどが含まれ、非アイテムの表現方法を変えた場合の性能差を比較している。
実データでも多くのケースで非アイテムの導入が改善をもたらしたが、改善幅はデータ特性や非アイテムの表現に依存した。特にページ内容が意味を持つ場合はコンテンツ表現の効果が大きく、単純なIDだけでは限定的な改善に留まる場合があった。
また、ノイズが多い非アイテムを混ぜた場合の耐性評価も行われており、関係性の弱い非アイテムを無差別に入れると逆効果になるリスクがあることも明示された。したがって、運用では事前に有効性を確認するステップが必須である。
総じて言えば、本研究は実験的に非アイテムの有用性を示しつつ、その効果が状況依存であることも明確に提示している。これが現場での検討材料として有益である。
5. 研究を巡る議論と課題
まず議論点は汎用性とコストのバランスである。非アイテムの取り扱いは有効である一方、全ての業態で一律に導入すべきかは疑問が残る。カタログ構造やユーザーの閲覧習慣が異なるため、事前評価なしに全社導入すると期待した効果が得られないリスクがある。
次にデータ品質の問題である。非アイテムはログに混在して記録されることが多く、識別や整形に工数が必要だ。特に古いシステムやログ設計が不十分な環境では前処理コストが無視できない。
さらにモデルの解釈性も課題である。非アイテムを取り込むことで予測は改善するが、なぜその予測が出たかを説明する難しさが増す可能性がある。経営判断に使うには説明性の確保が重要だ。
最後にプライバシーとトラッキングの観点も無視できない。より多くの閲覧行動をモデルに入れることはユーザーデータの扱いを厳格にする必要があり、法規制や社内ポリシーに配慮する必要がある。
以上を踏まえ、現場導入では段階的評価とガバナンス体制の整備が不可欠である。
6. 今後の調査・学習の方向性
研究は次の方向で発展が期待される。第一に、非アイテムの自動分類と重要度推定である。どの非アイテムが次アイテム予測に寄与するかを自動で判定できれば運用コストを下げられる。第二に、複合モデルの最適化だ。異なる表現を組み合わせたハイブリッド設計の研究はさらに進むだろう。
第三に、オンライン環境での長期的な効果検証だ。オフライン改善は重要だが、実際のCTRや売上に与える中長期の影響を測るABテストや持続的学習の研究が必要である。第四に、説明性とガバナンスの統合であり、推薦の理由を提示しつつプライバシーを守る枠組みが求められる。
検索に使える英語キーワードは次の通りである。”sequential recommendation”、”next-item prediction”、”non-item pages”、”HypTrails”、”GRU4Rec”、”SASRec”、”BERT4Rec”。これらで文献探索すれば関連研究が追える。
最後に実務への提言としては、まずログから非アイテムを識別してIDベースでオフライン評価を行い、効果が見えたら段階的にコンテンツ表現やABテストへ進むことを勧める。
会議で使えるフレーズ集
「非アイテムページを履歴に含めることで文脈が補強され、次アイテムの当たりが増える可能性があります。」
「まずはログから非アイテムを識別してIDベースでのオフライン評価を行い、効果が確認できれば次段階に進みましょう。」
「非アイテムの無差別な導入はノイズとなる可能性があるため、事前の有効性検証と段階的導入を提案します。」
E. Fischer et al., “Modeling and Analyzing the Influence of Non-Item Pages on Sequential Next-Item Prediction”, arXiv preprint arXiv:2408.15953v4, 2025.
