12時00分ツイート一覧note印刷メールテキストHTML電子書籍PDF保存テキスト電子書籍PDFクリップ12次のページへ料理レシピで知られるクックパッドが近年、技術開発に力を入れている。Echo向けAlexaスキルを発表するなど、テキストレシピ以外の分野でさまざまなサービスを拡充している。これらの新機能が生まれた背景には、2016年7月に設立された研究開発部による先端技術の研究があるのだという。クックパッドのテクノロジをリードするR&D部門は、どのような体制や方針で日々の研究開発を行っているのだろうか。クックパッド研究開発部の部長で情報学博士である原島純氏に話を聞いた。――まずは、研究開発部が生まれた背景について教えてください。研究開発部が立ち上がったきっかけは、2014年ごろに社内で機械学習などに興味を持った社員が数名集まって研究開発チームを作り、業務外で自主的に技術の研究をはじめたところにさかのぼります。クックパッドはサービスの運営を通じて、さまざまなユニークなデータを保有していたので、それらと機械学習を組み合わせることで面白いサービスが作れないかと考えていたのです。当時、それは会社にとってはあくまで“非公式”な活動だったのですが、たとえばクックパッドのビッグデータを研究目的として大学の研究室に提供するといった活動を続ける中で、社内でも注目されるようになりました。すると、2015年ごろからは世の中で機械学習に大きな注目が集まるようになり、それにともなって社内のさまざまな部署から、私たちに機械学習を活用したサービスへの開発支援の声が掛かるようになったのです。なると、機械学習が得意なエンジニアが評価される組織が社内にないという課題が生まれてしまいます。当時、そういうエンジニアはさまざまな部署にヘルプにいって活動していたので。した組織的な課題と、世の中の機械学習に関するムーブメントなどを背景に、2016年4月に研究開発室として正式な社内チームができ、7月に部に昇格しました。――これまで、どのような活動をしてきたのでしょうか。2016年4月に研究開発室が立ち上がった段階ではメンバーが3名しかいない状態だったので、まずは採用活動や体外的な広報活動からはじめました。実際のところ、立ち上げ当初は体制をつくることを優先して研究開発はできていなかったんですね。現在では社外からの採用が進んで非正規のスタッフを含め17名体制で活動していて、年7~8名のペースで増えています。メンバーの半数は機械学習に精通していて、もう半数はスマートキッチンやIoT分野を得意としています。研究開発部が機械学習を研究する目的で立ち上がったという背景もあり、当初は機械学習の研究に力を入れてきました。“機械学習でこういうことができれば”という構想は社内の各事業部にたくさんありましたので、それらにひとつずつ取り組んできました。現在では機械学習以外にも注力する領域はかなり広がっていますね。――最近では産学連携にも力を入れていると伺いました。どのような共同研究をしているのでしょうか。人工知能学会で発表されるような学術研究や国際的なワークショップのためにクックパッドのデータを提供するといった協力は、人工知能研究に貢献できればという考えから継続的に行い、その研究結果は研究開発にもフィードバックしています。当初は私たちからデータ提供を申し出る場合が多かったのですが、最近では私たちが研究協力に積極的だということが認知されてきて、研究者側から依頼を受けるケースが増えてきています。料理というテーマも研究対象として面白く、研究者の関心が高いことが背景にあるようです。――「料理きろく」は、こうした研究開発部の活動から生まれたものだと思いますが、開発背景について教えてください。料理きろくは研究開発部の活動がはじまった時点で、経営陣やクックパッドを運営する事業部から開発の要望があったサービスのひとつです。事業部では“自分が作った料理をカレンダー形式で振り返られれば料理がもっと楽しくなるのでは”というニーズがあったので、そうしたニーズに応えるサービスを開発したのです。――開発で苦労した点はありますか。非常にシンプルなサービスですが、開発は難しい面もありましたね。膨大なデータを人工知能に学習させる必要がありました。クックパッドには料理の写真は膨大にありますが、一方で料理以外の写真はあまりないわけです。自分たちでストックフォトなどから写真データを集めてきて学習させても、実際にユーザーのスマホに保存された写真を解析してみると、思ったように精度が出ない。規約によって私たちはユーザーのスマホに保存された写真に一切触れないことにしているため、精度が出ない原因を探ることができないわけです。ユーザーから「画像判定が間違っている」と指摘を受けても、ユーザーが保有する写真を見るわけにはいかないため、何がどう間違っているかを知ることができない。サービスの精度をどのように向上させるかという点で非常に苦労しました。98%という高いクオリティを達成できたのは、そうした地道なチューニングによるものなのでしょうか。