光より速く！ふたつのデータのチューニングで最適な検索結果を実現
ZETA株式会社 執行役員／エンタープライズ事業部 副部長／博士（情報科学） 出張純也さん
出張さんは、大学在学中にコンピュータサイエンスを学び、データ分析に興味を持ったことから、位置情報のデータを取り扱う企業に就職。ウェブの世界に携わるうち、検索エンジンへの関心が高まっていった。
「ウェブの検索は、1秒でもお待たせするとお客様が離れてしまう難しいものですが、少しのチューニングで大きく改善できるのが特徴です。そういう、自分の実力が露骨に反映される世界に飛び込んでみたいと思い、サイト内検索ソリューションの老舗であるZETAに入社しました。1秒の違いが大きいと言いましたが、1秒は意外と長く、光なら地球を7周半する時間です。私たちは、光より速い世界で勝負しているのだという意識で取り組んでいます」
検索結果の表示速度を上げるには、ウェブだけでなくインフラやOSなど、幅広いプログラミングの知識が必要になると言う。いかに検索結果を表示する速度を上げられるか、ZETAの開発者たちは大学の研究室のように日々取り組んでいるそうだ。出張さんは、こうした技術的な知見と意欲、そしてクライアント企業とのコミュニケーション能力を買われ、技術部門の執行役員と、エンタープライズ事業部の副部長に抜擢。ますますの活躍が期待されている。
そんな出張さんに話題のAIも取り入れているのか尋ねると、出張さんのような専門家から見ると、現在のAIの盛り上がりは「ふんわりしていて答えにくい」とのことだ。
「AIを広い意味で捉えれば、当社では10年以上前から活用しています。日本語は単語として分割するのが難しい言語なので、その分割にAIを使うんです。今話題になっているのは、碁のように従来活用していなかった分野で成果を上げたからで、広い意味でのAI自体はそれほど目新しいものではありません。当社でも、商品検索の精度を上げるのはもちろん、『レビューエンジン』など新サービスにも積極的に取り入れていく予定です」
EC事業者にかかわるところでは、事業者側のデータの持ちかたも検索結果の速度を左右する。前回のZETA代表取締役社長 山崎徳之さんのインタビューでも、同社のソリューションを導入する際に、プロジェクトの6～7割の時間を「データ構造の決定」に割いているとの話があった。基幹システムへの介入など組織を超えたデータ整備が必要になるほか、どのような検索結果を表示するかで、ユーザーの買いたい気持ちを左右するからだ。
「検索のために使うデータと、検索の時に返すデータ、ふたつのデータのチューニングが必要です。商品マスターなどの情報をいただき、先述のふたつのデータを作ります。クライアント企業は自社で管理しやすいようにデータをお持ちで、それがそのまま商品検索に最適な形のデータではないからです。わかりやすく区別するために、SKUとFKUという使い分けをしています。SKUは、在庫を管理するためのStock Keeping Unitの略ですよね。FKUのFは、Face、実際に見える部分という意味で使っています。ユーザーに見せる、検索結果を表示するのに最適な持ちかたでデータを管理するのがFKUです。
検索結果の見せかたについては、クライアントからイメージをいただきますが、それとは異なるものをご提案することもあります。クライアントは商品についてのスペシャリストではありますが、検索に対するスペシャリストは我々だという自負を持って仕事をしており、よりよい検索結果をご提案したいからです。同業他社の事例を聞かれる場合もありますが、たとえば同じファッションで、『シャツ』の検索結果を考えても、最適な表示は企業様ごとに異なります。クライアントごと、最適な商品検索が実現できればと考えながら、打ち合わせに臨んでいます」
