AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「検索データをレコメンドに使えば良くなる」と言うのですが、本当に効果があるのでしょうか。検索と通常の閲覧って同じものとして扱っていいのか不安でして。
素晴らしい着眼点ですね！検索（search）はユーザーの明確な意図が表れる場で、そこでのクリックは重要な情報を含みます。ただし検索でのクリックは「検索特有の意図」と「ユーザーの一般的な好み」が混ざっていることが多く、そのまま使うと混乱を招くことがありますよ。
なるほど。じゃあ、その二つを分けてから使えば良い、という話ですか。具体的にはどうやって分けるのか、費用対効果の面も気になります。
大丈夫です、手順は分かりやすく整理できます。要点を3つでまとめると、1) 検索から得られる情報は二層構造になっている、2) それを分離（disentangle）することで有益な特徴だけを推薦に渡せる、3) 反事実的な問いかけを使って監督信号を作る、という流れです。これなら段階的に実装できるんです。
反事実的な問いかけ、ですか。難しそうですね。これって要するに、もし検索語を取り除いたらユーザーはその商品をどう評価したかを想像して判断する、ということでしょうか？
その通りです、言い換えれば反事実学習（Counterfactual Learning）で「もし検索語要素がなかったら」という仮定を作り、そこから検索特有の要素と一般的好みを分けるんです。素晴らしい着眼点ですね！具体的には、検索でクリックされたアイテムを分解して「クエリ関連の特徴」と「クエリ非依存の一般的特徴」に分ける手法を取りますよ。
それは技術的には大変そうに聞こえます。現場のデータやエンジニアのリソースで実現可能でしょうか。あと、本当に効果があるのか検証方法はどうするのですか。
段階的に試せますよ。まずはオフラインで仮説検証を行い、指標改善が見られれば次にA/Bテストで実運用を確認します。検証で重要なのは、検索由来の特徴を取り除いた場合と取り入れた場合の推薦精度の差を見ることです。実装コストはモデルの追加と相対的に少ないデータ前処理で済む場合が多いんです。
なるほど、段階的に進められるのは安心です。で、結局ROI（投資対効果）をどう見るべきでしょう。導入に踏み切る根拠が欲しいのです。
はい、現場判断しやすい指標で評価できますよ。具体的にはCTR（Click-Through Rate）やCVR（Conversion Rate）といった売上直結の指標の改善幅を見て回収期間を試算します。短期的にはオフライン実験での再現性、長期的にはA/Bでの収益改善が判断材料になります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
先生、ここまで聞いて一つ整理していいですか。これって要するに、検索の中にある『検索固有の意図』と『ユーザーの普遍的な好み』を分けて、推薦にとって有用な情報だけを使うということですか？
まさにその通りです。要点は3つです。1) 検索行為は二種類の情報を混ぜる、2) 反事実的な考え方で分離すれば推薦の真の信号だけを得られる、3) オフライン→A/Bの段階評価でリスクを抑えた導入ができる、ということです。大丈夫、段階を踏めば現場導入できるんです。
分かりました。まずはオフラインで検証し、得られた改善幅次第で本格導入を検討します。説明も部長会で使えるようにまとめておきます。ありがとうございました、拓海先生。
