「goo」の広報ブログ「gooの音」

「goo」広報担当が、みなさんにとっておき情報をお伝えしていきます!

【社内制度紹介】NTTレゾナントの「エンジニアゼミ」『響け!レコメンド~AIコースへようこそ~』

2017-11-09 | ★もっと知りたい!NTTレゾナント

こんにちは!広報担当の成田です。
今回はNTTレゾナントでエンジニア向けの社内制度「エンジニアゼミ」を紹介したいと思います。

NTTレゾナントは、ポータルサイト「goo」の運営をはじめ、NTTグループのWeb事業を牽引するポジションにあります。在籍する約100名のエンジニアを対象とした育成施策の検討・実行が日常的に行われており、「エンジニアゼミ」はその施策の1つです!


インターネットでは学べない技術やノウハウを学ぶ

今回は、「エンジニアゼミ」の中でも、話題のワード「AI」をテーマに置いている「AIについて手を動かしながら学ぶコース」の紹介です。「goo」の運営を通じて蓄積された膨大なデータを活用し、長文回答や対話、アドバイスや画像解析など、様々なカテゴリでAIを活用するNTTレゾナント。ゼミの内容はもちろん、どのようなサービスでAIを使っていて、どのようなサービスでAIを活かしていきたいか、講師の伊東と、受講生の西川の二人から話を聞きました。

右:伊東 久
スマートナビゲーション事業部所属。「goo Search Solution」や「教えて!gooのAIオシエル」など、NTTレゾナントの主要なAI案件に従事。ゼミではAIを教える人。

左:西川 和宏
デジタルマーケティング事業部所属。広告配信、ターゲティングなどアドテクノロジー関連の開発業務に従事。ゼミではAIを学ぶ人。

 

――「AIについて手を動かしながら学ぶコース」ではどのようなことを学びますか?

伊東今回のゼミは、大きく2つのフェーズに分けています。前半はレコメンド技術、後半は深層学習を用いた自然言語処理を学びます。全12回のゼミで、前後半で6回ずつですね。
「goo」の様々なサービスからエンジニアが集まっているので、各サービスで今回のゼミで学んだことを使ってもらうことがゴールですね。ですので、座学や、インターネットで検索すると分かることを教えるではなくて、実学にこだわっています。なので、ゼミの名前は「AIについて手を動かしながら学ぶゼミ」です!

西川そうですね。実際にゼミを受けてみての感想ですが、アカデミックというよりは、手を動かして体感できるので、業務でどのように使うのかイメージできるようなことを教わっている実感がありますね。

 

――なるほど、前半で実施されているのはレコメンドということですが、具体的にどういうところで使われているものなのですか?

伊東今は、「gooニュース」ではニュースのレコメンド、「goo住宅・不動産」では住宅コンテンツのレコメンドなどで使っています。 
簡単に言うと、こういうニュースを見た人はこういうニュースにも興味があるのではないかとAIが判断して、他のニュースをおすすめしています。仕組みとしては、gooIDにログインして「gooニュース」を読むと、閲覧履歴をもとにユーザーの趣味嗜好を読み解き、趣味嗜好から関連度が高いニュースがレコメンドされるということです。

 「gooニュース」”マイニュース”を選択することで、
ユーザーにあったニュースがレコメンドされる

 

――AIということは、レコメンドでも何かを学習しているのですか? 

伊東はい、学習しています。大まかなに言うと、機械学習のアルゴリズムには「教師あり学習」と「教師なし学習」の大きく2種類あって、gooニュースなどで利用しており、今回ゼミで利用しているレコメンド技術は後者になります。 

一般的な機械学習は「教師あり学習」になります。これは、人間がなにかしらのラベルを定義する学習方法です。人間が用意したラベル付きデータを学習して、モデルを作ります。このモデルをもとに、未知のデータに関するラベルを予測するというものです。

一方で、レコメンドが採用している「教師なし学習」では、入力されたデータの背景にある特徴的な構造を抽出します。今回のレコメンドでは一度に大量のデータを解析することで、機械がデータのもつ構造的な特徴を導き出します。何十万、何百万以上のデータを入れて、並列化された計算機でガーッと計算して、一人ずつに最適なアイテムを表示させるものです。クラスタリングなどに近いイメージですね。

「レコメンド」の講師である伊東

 

インターネットで学べることよりも、業務に活かせる“実学”を意識

 

――話が難しくなってきましたね(笑) 学習方法や数式の理解など機械学習の分野では理論を学ぶイメージなのですが、実際のゼミの運営において、意識されていることってありますか?

伊東あんまり退屈しないように、ということと、業務時間中にゼミを行っているので、できるだけ何か持って帰って業務に活かしてもらえるように、ということを心がけています。もちろん、ある程度前提知識が必要なので、最初の2回は座学にしています。ですが、業務に活かしてもらうイメージを持ってもらうため、3回目から手を動かしてもらうようにするなど、実学を重視していますね。

西川座学のときも、私は伊東さんのおもしろ余談が毎回聞けるので全然退屈しないですね。ニコ爺【※1】の話とか(笑)

伊東そうですね!もっぱらニコン派です!(広報のカメラを指差して)このカメラ、キャノンじゃないですか!ニコンですよ!ニコン!ニコンを使ってくださいね!!笑

一同:笑う

※1 ニコンをこよなく愛するユーザーが自虐的に使う言葉。Twitterのハッシュタグ「#ニコ爺」で日常が垣間見える

 

――具体的に、レコメンドはどういう風に教えているのですか?

伊東まずは、概念的なところを説明して、レコメンドとは何かを理解してもらいます。そこからは、データを触りつつ実学という感じですかね。 

西川そうですね。昨日からちょうど実学のフェーズに入ったのですが、伊東さんが用意したスクリプトをもとに、少し手を加えて「goo自動車」のデータのレコメンドを試しています。 
例えば「ジムニー」を見ている人はやはりSUV系の車をよく見ていることがわかったりしました。自分が試してみたいサービスでトライできるような環境を作っていただいているので、楽しみながらレコメンドを学べます。

関連度スコアが高いところを見ていくと、ユーザーがこういう流れで車を見ているなっていうのが把握できるので、自分の分野である広告の観点から見ても面白いデータでした。また、これがサービス横断で、goo全体にまで広げられるともっと面白いですね。こういう車に乗る人はこういうコンテンツを見る傾向があるなど。 

伊東そうですね。特に、「教えて!goo」は3000万件以上のQ&Aデータがあり、カテゴリも多いので、そこと突き合わせても面白い結果が得られると思います。

「コンテンツのレコメンドは広告分野から見ても面白い」by西川

 

アドテクノロジーでもAIを活かせる可能性を感じた

 

――西川さんとしては、どういったことを意識してゼミに参加されているのですか?

西川自担当で試しているレコメンド技術をもっといいものに磨き上げたいので、ゼミを通じて深い知見を得たいと思っています。

――レコメンドって業務にはどういう風に活かせそうですか? 

西川:広告分野でいうとダイナミッククリエイティブ【※2】というものがありまして、ECサイトの商品を見たりすると、閲覧した商品や類似商品などが広告枠に表示される事がありますよね?実は、あれはほとんどコンテンツのレコメンド技術と同じなので、今回ゼミで習得する技術の応用も効きやすいかなと思います。 

※2 広告主のサイトに訪れたことがあるユーザーに対して、閲覧履歴等を活用して、興味関心が高く、最適な広告クリエイティブを自動的に生成し、クリックやコンバージョンを促進すること 


――確かに自分と全然関係の無いものが出ても、”ただのウザイ広告”になりますね。これを脱却するためにユーザーを理解して、ユーザーが求めている広告を出す必要になっているのですね。

西川そうですね。よくあるインフィード広告【※3】はコンテンツと同じレイヤーで出てきますが、ちょっとPRとか書いてあるだけで嫌悪感を抱かれてしまうこともあります。それをできるだけユーザーが欲しいと思っている情報を出すこともレコメンド技術を応用できるポイントですね。

※3 記事コンテンツやSNSのタイムラインなどの記事の間に流れる広告のこと


――なるほど。最後にこのゼミを通してどのような技術や知見を身に着けたいですか?

西川技術的な知見はもちろん、データのクレンジングの前処理など、より実践的な部分も身につけていきたいですね。 

伊東確かに、機械学習の分野はデータの仕込みが重要です。データのクレンジングなどは、単純作業の繰り返しというふうに思われがちですが、頭を使いながら、どのデータを活用していくかが鍵になります。 

西川レコメンドだけではなく、後半で学ぶ深層学習を用いた自然言語処理もアドテクノロジーの分野で活かせることが多くあると思います。エンジニアとして「goo」の広告に新しい技術要素をもっと取り入れていきたいと思います。


――ありがとうございました。

 

最後に、伊東が深層学習を学ぶに当たって、オススメの本をレコメンドしてくれました!

・入門的
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

・実践的
Chainer v2による実践深層学習

 

NTTレゾナントでは、「goo」を一緒に作るエンジニアを募集中です!採用ページでは、実際のエンジニア社員へのインタビューや社内カルチャーを紹介していますので、ご興味があればぜひご覧ください。

この記事についてブログを書く
  • Twitterでシェアする
  • Facebookでシェアする
  • はてなブックマークに追加する
  • LINEでシェアする
« 【社員紹介企画Vol.36】NTTレ... | トップ | Web担当者フォーラムにて、go... »
最新の画像もっと見る

★もっと知りたい!NTTレゾナント」カテゴリの最新記事