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メルカリのMLエンジニア Chingis OinarとTeo Narboneta ZosaがFOSSASIA Summit2024に登壇します

概要

メルカリAIチームのエンジニア・Chingis OinarとTeo Narboneta Zosaが、2024年4月8日(月)〜10日(水)に、ベトナム・ハノイで開催されるFOSSASIA Summit 2024にて、発表を行います。

FOSSASIAはアジアを拠点に、オープンソースソフトウェア・アプリケーションとオープンハードウェアをグローバルコミュニティーと共に開発する組織です。FOSSASIA Summitでは、人々の生活を向上させるオープン・テクノロジー、知識へのアクセスを目指し、開発者とベンダー、ユーザーの繋がりの創出を目的としたイベントです。 OSSであることに重きを置いており、テーマは、ハードウェア/AI/ Cloud技術/データベース/モバイル/IT教育・法務コンプライアンス…等、多岐に渡ります。

メルカリAIチームのエンジニア・Chingis OinarとTeo Narboneta Zosaによる研究は、下記の内容にて発表予定です。

  • タイトル:『Unleashing the Potential of AI Through Search Ranking: How Mercari Uses Data & Science to Drive Marketplace Growth(検索ランキングでAIの可能性を解放する:メルカリがマーケットプレイスの成長を促進するデータサイエンスの活用法)』
  • 発表時間:現地時間:2024年4月9日(火)11時00分 〜 11時35分 GMT+7
  • 詳細:https://eventyay.com/e/55d2a466/session/8985

メルカリMLチームは、昨年シンガポールにて開催されたFOSSASIA Summit 2023にも参加し、メルカリに機械学習オペレーション(MLOps)の実装について発表しました。今回は、メルカリのランキングシステムの構造を紹介し、マーケットの成長を促すMLソリューションについて掘り下げます。

研究の背景

競争の激しい現在のEコマース市場において、効果的な検索ランキングシステムは必要不可欠なものとなっています。日本最大のC2Cマーケットプレイスであるメルカリでは、数百万人のお客さまに、最高の体験を提供すべく、マーケットプレイスでの取引や、商品との出会いの最適化・エンゲージメント促進のために、検索へのAI活用を行っています。

本発表は、メルカリの検索ランキングシステムの構築・改良の取り組みについて紹介します。データサイエンティスト、機械学習エンジニア、そしてeコマースの検索ランキングの開発に興味のある方を対象としています。

発表内容のポイント

今回は、メルカリのランキングシステムの構造を紹介し、マーケットの成長促進に効率的なMLソリューションの開発に必要な主要ポイントをデータセットの構築、モデルの追跡とモニタリング、モデルの構築、継続的な反復、の4点を取り上げ解説します。

概要

  • データセットの構築:問題の明確化・理解は、解決策を決定する上で非常に重要なことです。常に進化するeコマース検索の現場では、使用される学習データを常に革新し、適応させ、洗練させることが重要です。ChingisとTeoは、ユーザーの行動、アイテムの属性、市場のダイナミクスを組み込んだ、豊富で多様なデータセットの構築方法のデモを行います。
  • モデルの追跡とモニタリング:私たちがどのようにMLランキング・モデルのトラッキングとモニタリングに取り組んでいるのか、ロバストな評価のために開発した主要なカスタム指標も含めてご紹介します。
  • モデルの構築:問題を明確化し、学習の進行状況を監視するプロセスを設定した後、私たちのモデル構築プロセスについて技術的な観点で掘り下げます。ランキング学習とは何か、また最適なパフォーマンスを実現するための私たちの目標を探ります。
  • 過去データからバイアス取捨:最後に、既存の問題を認識することは、継続的な反復改善への第一歩となります。ChingisとTeoは、反実仮想機械学習(Counterfactual Machine Learning)を通じたランキング・モデルにおける潜在的なバイアスにどのように対処するか、解説説明します。また、バイアスの偏りが、学習プロセスにどのような影響を与えるか、どのような要因が特定のユーザー行動を引き起こす可能性があるかを紹介します。

Search Quality Teamについて

Search Qualityチームは、メルカリの検索結果の品質向上に取り組んでいます。お客さまにとってより良い売買体験を提供すべく、検索ランキングと関連性の継続的な改善に注力しています。

Author

ML Engineer

Chingis Oinar

  • Data Science
  • Multimodal
  • Search

Chingis is a Data Scientist and an Engineer at Mercari working on search relevancy projects and solving problems in various domains, including Learning-to-Rank and NLP. He is also a researcher and technical writer with an interest in self-supervised, multimodal, and representation learning.

ML Engineer

Teofilo Narboneta Zosa

  • Deep Learning
  • MLOps
  • Search

Teo is an accomplished ML Engineer currently working within Mercari’s AI & Search division. His primary focus is on architecting and implementing highly scalable and resilient ML systems to significantly enhance search relevancy for Mercari’s over 20 million monthly active users. In addition, Teo plays a crucial role in spearheading the establishment and continuous improvement of foundational cross-team MLOps platforms, workflows, and engineering guidelines across Mercari.

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