類似商品をレコメンド:シルバーエッグ・テクノロジーが画像の類似性に基づく推薦エンジンを提供

課題

ネットショッピングなどで買い物をしていると、まだ見たことのない商品を勧められることがあります。このような推薦システムには、協調フィルタリングと呼ばれる似た嗜好(行動履歴)を持つユーザの参照履歴や購入履歴などに基づいた推薦手法を用いることが一般的ですが、現在でも盛んに研究されている分野です。

しかし、協調フィルタリングにはデータが少ない場合には推薦精度が悪いというコールドスタート問題があるなど、協調フィルタリングを補完するような別のアルゴリズムを持っておくことが必要ですが、手軽なサービスはあまりありません。

解決方法

レコメンドサービス「アイジェント・レコメンダー」を運営するシルバーエッグ・テクノロジー株式会社は、同サービスのオプションサービス(ロジック)として、画像の特徴量を基にして類似商品を推薦する「画像認識レコメンド」の提供を開始しました。

「画像認識レコメンド」には物体検出等の技術を取り入れて、見た目が似ている商品を高精度で識別可能としています。画像の見た目の類似性に基づいたアルゴリズムならば、ユーザの行動履歴に関わらず安定した推薦結果を提供できます。

どうなったか

このオプションは、アイテム点数が1万点までの制限で初期費用が0円、月額費用が35,000円となっています。1万点を超えた場合には別途見積もりが必要としています。

まとめ

現在、推薦システムはネットショッピングの必須機能となっています。しかし、一つの単純なアルゴリズムだけでは単調な推薦結果となりユーザが飽きてしまう可能性もあります。推薦アルゴリズム自体の研究の進展もあり、推薦アルゴリズムの研究開発が現在注目の分野ですが、今回紹介したような画像の類似性など商品そのものの情報を利用した単純な推薦アルゴリズムを様々に組み合わせることで、ユーザを飽きさせずに買い物を楽しんでもらうこともできそうです。

参考情報

(森裕紀)