今回は検索とレコメンドの融合について解説してみます。ゼロスタートでは,7年前にレコメンドエンジンの開発,提供を開始しました。検索エンジンは4年前と,ゼロスタートの実績としては,レコメンドエンジンのほうが歴史が長いのです(もちろん世の中の歴史でいうと検索が先,レコメンドが後です⁠)⁠。一般的には検索エンジンとレコメンドエンジンは別のものとして捉えられますが,この2つを併せて提供するようになって日に日に強く感じることは,「⁠ECサイトにおいては検索とレコメンドの境界はかなり曖昧である」ということです。今後この2つの融合はどんどん加速すると,筆者は予測しています。世の中的にはレコメンドのほうがキャッチーなため,ゼロスタートへのお問い合わせも最初は「レコメンドエンジンを探している」というケースが多いのですが,実際に検討を進めたところ先に導入していただくのは検索エンジン,後にレコメンドエンジンという流れになるパターンがほとんどです。裏を返せば,ECサイトにおける検索の重要性がまだまだ認知されていないことも一因だと思います。レコメンドの目的は「ユーザに気づきを与える」ことそもそもレコメンドを導入する目的は「ユーザに気づきを与える」ということだと思います。これはつまり,ユーザが知らないもしくは知っていても失念している商品を提案して,購入に至ることを期待しているということになります。結局のところ,「⁠顕在的需要」への提案が検索,「⁠潜在的需要」への提案がレコメンド,ということになります。この連載でも繰り返し述べているように,「⁠明示的に欲しいもの」がない場合には「有効な代替案」の提案というのは非常に重要です。この「有効な代替案」というのがレコメンドのことになるわけです。ここで「レコメンド」という言葉について改めて考えてみます。ゼロスタートへのお問い合わせや商談で良く感じるのは,レコメンドを狭義の意味で捉えているということです。いうことかというと,(⁠一般的には相関係数などを活用して行われる)機械学習を用いて行われるレコメンドのことを指します。具体的に説明すると,「⁠行動履歴を活用したレコメンド」と言っても良いかもしれません。わかりやすい例が「これを買っている人はこれも買っています」というものです。振り返ってみると,ECサイトにおけるレコメンドという手法が脚光を浴びたきっかけが,主にAmazonによるこのアプローチだったために,そういう捉え方が多いのかもしれません。Recommend)でも最もよく使われている手法でもあります。広義の意味でのレコメンドただ,レコメンドというのは本来もっと広いアプローチです。「⁠今日の売れ筋」や「特売品」というのもレコメンドです。レコメンドと言わず「オススメ」というともっとピンと来るかもしれません。前述した「潜在的需要」への提案という意味では,行動履歴を活用したものだけでなく,いわゆるお店のオススメというのも有効な手法なのです。ようはユーザが見つけて喜んで購入してくれるものを提案するのが広義のレコメンドです。オススメ」の一手法に過ぎないということです。「オススメ」というのはまさに,コンシェルジュ的機能の代表例でもあります。今後のECサイトにおける検索がコンシェルジュ的進化を遂げるとすると,レコメンド(オススメ)はそこに取り込まれていくのは自然な流れです。ゼロスタートでは冒頭述べたように先にレコメンドエンジンの提供をしていたために,その流れとして後から提供をはじめた検索エンジンの設計思想がコンシェルジュ的になったのは必然的だったのかもしれません。レコメンドをふまえた,コンシェルジュ的検索の分類ここで一旦整理してみましょう。顕在潜在問わず,ユーザの需要に応える提案には下記のケースがあるということになります。a.ユーザの顕在需要に応える商品を提案するb.ユーザの顕在需要に応える商品がないため代替商品を提案するc.ユーザの潜在需要を満たす商品を提案するこれとは別にz.ユーザの需要に応える商品を提案できないというケースもあります。ECサイトが行うべきは上記のzの排除です。0件ヒットしかり,的外れな検索結果(⁠「⁠おもち」という検索で「おもちゃ」を表示するなど)しかりです。zが排除できた状態で,aだけ達成しているのが旧来の検索です。zが排除できてない検索の実装例もたくさんあります。cはまさにレコメンド(オススメ)そのものです。cの一部として,狭義の(世間で認識されている)レコメンド,いわゆる行動履歴に基づく機械学習によるレコメンドがあるということになります。コンシェルジュ的検索のイメージまとめつまりまとめてみると,「⁠ECサイトの検索はその進化の過程においてレコメンドを取り込んでいく」ということです。ユーザと対話するのが今後の検索のトレンドだとすると,当然すぎる流れではあります。今現在は,検索結果とは別にレコメンド結果が出ているケースがほとんどですが,そのうち検索結果にレコメンドの結果が取り込まれていくケースが増えると,筆者は考えています。今回は検索とレコメンドの融合について考えてみました。次回は検索とレコメンドのロジックとビッグデータについて触れてみる予定です。アスキー,So-netなどでネットワーク,サーバエンジニアを経験。オン・ザ・エッヂ(現ライブドア)のデータセンターである「データホテル」を構築,運営。ZETA株式会社)を設立,代表取締役就任(現任)。ECソリューションの「ZERO-ZONE」シリーズとして検索エンジンやレコメンドエンジンを開発,販売している。2019」を開催しました。DAY1・DAY2の様子を注目セッションとともにお伝えします。LINEのエンジニア3名がイベントに先駆けて見どころを紹介します。コードの安全性・安定性を高める開発サイクル~テスト管理の効率を上げ,脆弱性診断を自動で行う~本連載では,連載「業務を改善する情報共有の仕掛け」を受けつつ,安全性・安定性を加えた開発サイクルについて考えていきます。若者世代から圧倒的な人気を誇るライブ配信&動画投稿コミュニティアプリ「MixChannel」(ミクチャ)の裏側(レコメンドシステムやサーバサイド開発など)について解説していきます。その他の連載CSS3アニメーションでつくるインターフェイス表現CSS3によるアニメーション表現を紹介していきます。その中でも,幅広い読者に応用してもらえるだろうインターフェイスを主なお題とします。MySQL道普請便り本連載では,MySQLを使ったアプリ開発・運用に関するノウハウをご紹介していきます。RecipeUbuntuの強力なデスクトップ機能を活用するための,いろいろなレシピをお届けします。JavaScriptセキュリティの基礎知識JavaScriptに関するセキュリティ上の問題はどこで発生し,どうすれば防ぐことができるのか?について解説していきます。〜システムをきちんと運用するための基礎知識システムは「作って終わり」ではなく,運用の中でさまざまな問題が発生します。問題の発生に備えて事前にどのような対応をしておくべきなのか,問題発生時に何をしなければならないのか,ポイントを解説していきます。きたみりゅうじの聞かせて珍プレーソフトウェア開発の現場で体験したトホホな失敗,思わずうなる珍プレーをきたみりゅうじ氏が四コママンガで紹介。Linuxのメンテナンスの傍ら,Linuxやオープンソースソフトと日々を過ごす著者が,その魅力とつきあい方を,エッセイ風味でお届けします。PRESS特別編集部員,さわやか笑顔のスーパーハカーはまちちゃんとネット大好き14歳わかばちゃんが,毎号,読者の皆さんから寄せられたおたよりを紹介します。皆さんの日頃の悩みにも答えちゃいますよ。]メールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。