AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの部下に「行動データで自動的に商品カテゴリを作れる」と言われまして、正直ピンと来ません。これって本当に現場で使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。まず結論だけ言うと、ユーザーの「何を買ったか」「何を見たか」という行動だけから、意味のある階層カテゴリを自動で作ることができるんです。現場での活用は、ブラウジング効率と推薦の多様性向上という点で即効性がありますよ。
なるほど。ただうちのような小さな販売チャネルだと、商品名や詳細なタグ付けが揃っていないのです。そういう場合でも本当に使えるのですか。
はい、そこがこの研究の肝です。専門用語でいうとImplicit Feedback (IF)（暗黙的フィードバック）だけを使って階層を作っています。要点は三つ、1) 手作業のラベルが不要、2) ユーザーの共消費（同じ人が一緒に消費する傾向）を根拠にする、3) スケールするアルゴリズムを用いる、という点です。これなら資源が限られた小規模事業でも利用できるんです。
これって要するに〇〇ということ？
素晴らしい確認です！要するに「名前や属性を使わずに、買われ方の傾向だけでカテゴリの木を作る」ということですよ。具体的には、同じ顧客が一緒に買う商品群を集めて、そこから上位のまとまりを組み上げていくイメージです。安心してください、一緒にやれば必ずできますよ。
投資対効果が気になります。初期投資はどの程度で、効果が出るまでどれくらいかかるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！ここも三点で考えましょう。1) データ面では既にある購買履歴や閲覧ログで十分である、2) 技術面ではHLTA-Forestという拡張手法で計算を抑えるためクラウドの中くらいのリソースで動く、3) 導入効果はブラウズの短縮と推薦の多様化で比較的早期に見える、という見立てです。つまり初期投資は抑えつつ早めに効果を検証できるんです。
現場で使えるかどうか、具体例を一つください。管理画面や営業にどう説明すればいいか悩んでいます。
いい質問です！現場説明は三点セットで行きましょう。1) 「この機能は顧客の行動を元に自然にまとまりを作る機能です」、2) 「管理画面では上位カテゴリの選択から商品群を絞れます」、3) 「推薦はカテゴリ単位で説明可能になり、営業トークに使えます」。この説明で現場も理解しやすく現実的です。
分かりました。最後に私の理解を確認させてください。要はユーザーの購買・閲覧履歴だけで、自動的に階層化したカテゴリを作り、ブラウズを早め推薦の幅を広げられる、ということでよろしいですか。
その通りです！素晴らしい要約ですよ。では一緒にPoC（概念実証）を作って、現場のデータで試してみましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
