近年、「AI」という言葉をよく見かける背景には、機械学習を使った様々な手法と飛躍的進歩があります。この機械学習の大きな手法の1つに「教師あり学習」と呼ばれる手法があります。この教師あり学習には大きく分けて2つのタイプがあります。どれに分類されるか推定するといった「分類」です。1つは、ある出来事が起こる確率を推定するといった「回帰」です。ランキング学習は近年発展してきた技術のため、特に日本語の情報が非常に少なく、英語の情報がほとんどです。そのため、本記事では日本語でランキング学習を詳細に解説していきたいと思います。英語のウィキペディアにあるランキング学習の記事では以下のように定義されています。systems."上記の英文を日本語に訳すと以下のようになります。「ランキング学習とは情報検索のシステムにおいて、ランキングモデルの構築に適用された機械学習のことです。ランキング学習のアルゴリズムには教師あり学習、半教師あり学習または強化学習があります。分かりやすく説明したいと思います。検索システムでいえば、ランキングとは検索結果の表示順のことを指します。「総理大臣」と検索して、一番上に表示された結果は1位、その次は2位、という風にランクをつけることができます。重要なポイントの一つは、返された結果はクエリ・キーワード、時には状況・コンテキストに対する結果です。状況・コンテキストとは、例えばユーザの位置情報や検索履歴などといったものです。ヒットされた検索結果はよく「URL」や「リンク」と言いますが、本記事では文書と呼びます。クエリに対して一番表示順の良い(関連度が高い順・ユーザが求めている順)文書のリストを返すのがランキング学習の目的です。ランキング学習はランキングを決定するアプリケーションに広く応用が可能です。モチベーション検索エンジンに対して、ユーザがクエリを投げて検索する場面を考えましょう。下の図は、検索エンジンが管理する文書を全体集合とするベン図です。検索したときに、検索エンジンから返して欲しいと考える文書集合を表します。左側の円はクエリQを検索したときに実際に検索エンジンから返される文書集合です。システムが正しく返せた文書集合と言えます。検索漏れと検索誤りを完全になくすのが理想的ですが、それは非常に難しいことです。大きく、または小さくすることです。小さくすると、検索誤りを減らすことができますが、検索漏れが悪化します。それに対して大きくすると、ユーザの要らない文書が多くなり、求めている文書が見つかりにくくなるので検索誤りが悪化します。検索漏れと検索誤りはトレードオフの関係にあり、この関係は適合率と再現率のトレードオフで説明できます。Recall)は以下のように表現できます。再現率も適合率も1が最大値です。再現率が上がります(1に近づきます)。大きくなることでユーザの求めている情報が見つかりにくくなる問題の解決策として、ランキング学習が使えます。含まれる文書を上位に表示されるようにランキングを調整すれば、ユーザが求めている情報が見つかりやすくなります。件をリランクすることでランキングをさらに改善します。ECサイトはランキングの精度が1パーセント上がるだけで売り上げが大きく変わることもあります。件のリランクといった、わずかな検索精度の向上であってもそれに挑む価値はあります。一般的な機械学習との違いまずは感覚的な違いですが、一般的な回帰法や分類法では、ある文書の特徴量は学習器と抽出方法が変わらなければ基本的には変わりません。クエリとそれに対する文書のリストという形でなければなりません。ある文書が複数のクエリでヒットする可能性がありますが、クエリによってその文書の特徴量が違います。実際に使う特徴量はクエリ従属でなければ、クエリに対してランクをつけられません。同じ文書であっても、クエリが異なれば異なる文書として扱われます。いう特徴量があります。