ドル分の無料クレジットをゲット。それらの中でも、機械学習を駆使した画像検索サービスは、すでに多くの実績をあげ始めています。今村雅幸さんに聞いてきました。アプリ「WEAR」や、ボディースーツを着用し計測することで自分にぴったりなサイズの服が購入できる「ZOZOSUIT」など、これまでも多くの先進的な取り組みを行ってきました。探し出してきてくれるという機能です。点以上の新商品が追加されていきます。この膨大な商品の大海原の中から正しく似た商品をピックアップできるサービスを構築するのは簡単なことではありませんでした。「画像検索機能のように、データを取ってきて、モデルを作って、ユーザーにサービスを提供するものでは、途中に学習というプロセスが存在します。使っても非常に時間がかかることが分かっていました。試したところ、想像以上に高速で、何十時間という単位で時間が節約できることが分かったのです。中心にサービスを開発していった方が良いだろうと考えました。万点以上にも及ぶ商品画像データのこと。同社では商品画像を原則として全て撮り下ろしていたため、高解像度で余計なものの映り込んでいない、学習向きのデータが揃っていたそうです。日間以上かかっており、効率的なトライ&エラーが阻害されていました。回せるサイクルが増え、たくさんの選択肢の中から、より適切な商品をレコメンドできるようになりました。Engine(GKE)を使用。このことも、サービスの開発をスムーズにしたと今村さんは言います。それらと比べて明らかにマネージドされている範囲が広いです。エンジニアではない人間が担当していることが多い。アプリケーションや、それを動かすためのプラットフォームを作れるのは大きな魅力と言えるでしょう。自分たちで管理しなければならない部分が圧倒的に少ないので、本質的な部分に専念できると好評です。月にスマホ向けアプリから利用できるようになった画像検索機能(商品画像左上の画像検索アイコンをタップすることで動作)、すでにかなり高い精度で商品を表示できており、ユーザーからの評価も上々のようですが、今村さんは、今後さらに機能を強化していきたいと言います。「画像検索機能では、日々、登録された新商品を学習させて、画像検索のインデックスを更新していく必要があります。日何回かのバッチ処理というかたちでやっています。入っている商品データベースから、その日に追加されたものを抽出して、画像を集めてきて学習させ、できあがった新しいモデルにアップデートするというかたちです。日の中でもどんどん追加されていきますし、何より在庫が変動しますよね。品切れしてしまうことはもちろん、再入荷ということもあります。理想としては在庫のある商品だけを表示できるようにしたいわけです。そこで次は、商品の登録や在庫の更新をトリガーとして、イベント駆動でモデルを更新していく方式を検討しています。切り換えを敢行しました。良いところは何も考えずにクエリーを投げても、ちゃんと返ってくるところ。ウェアハウスの“お守り”に時間を取られずに済むんです。上で完結するようになりました。これは現場のユーザーにもとても喜ばれていますよ。個人的にはオンリーワンでナンバーワンのサービスだと思っています。エンジニアの意識にも大きな変化がありました。「ZOZOテクノロジーズには、自前主義というか、何でも自分たちで作るという文化がありました。サービスを利用した結果、クラウドを使うのであれば、任せられる部分は任せてしまった方が良いのではないかという空気ができてきました。これは大きな意識の変化だと考えています。オンプレミスで動いており、まさに今、クラウドへリプレースしていこうというプロジェクトの真っ最中です。やりたいなと思っています。株式会社ZOZOテクノロジーズファッション通販サイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOグループの機能会社。グループ内のエンジニア・デザイナーが所属し、ZOZOグループのサービス運用・技術開発を一手に担う。