商品推奨アルゴリズム開発検証プロジェクト

背景

より少ないデータからより精度の高い商品のレコメンドエンジンを作れないか、ということでプロジェクトが始まりました。データサイエンティストと連携する形で、プロジェクトを推進しました。

実施事項

データ収集のための調査・分析

アルゴリズム開発のため、100名程の方に商品に対してアンケートを回答頂き、商品の評価データを収集しました。

取得したデータをもとに分析を行った所、アルゴリズム開発の目処が立ち、またその際のインプットとして使うべき項目の絞り込みを行いました。

トライアル（PoC）のためのwebシステム開発

上記のアルゴリズム及びアルゴリズムを活用したwebアプリを開発しました。

まずはアルゴリズム精度の評価を目的とした社内の方向けの検証であったため、最小限のUIに抑え、開発を行いました。概ねポジティブな結果が得られ、アルゴリズムの開発は成功しました。

結果

こちらのアルゴリズムを、他事業部が管理・運用している別のwebサービスに導入しました。

これにより、本番稼働まで完了しました。