E-commerce企業におけるビッグデータへの挑戦と課題‐機械学習への期待について‐	

Rakuten Inc. RIT. Masaya Mori Nov. 7th, 2012	

Rakuten Open Data	
アカデミックへの貢献	
楽天の様々なデータを大学、公的研究機関に公開	
楽天技術研究所－楽天データ公開				

http://rit.rakuten.co.jp/rdr/index.html

目的：	
－先進的IT企業として学術的な分野での技術の発展に寄与	
－産学の交流連携をはかりインターネット技術分野の進歩のサイクルを加速	－楽天研究開発シンポジウムの開催を通じて、独創的な研究を促進	

これにより、アカデミアの世界に対して楽天が貢献できると共に、これらの研究を通じて、外部の方により楽天に興味を持って頂くことも期待されます。	
<商品データ><ゴルフ場データ><レビュー> 	
<宿泊評価>

2	

BigDataの時代へ
情報爆発

Introduction

機械学習の活用
データ活用
SuperDB
Introduction

3	Introduction	
•森 正弥 （もり まさや）	

•楽天株式会社 執行役員	••••

開発アーキテクチャ部 部長	
ビッグデータ部 副部長	楽天技術研究所 所長	
職掌 	
– 開発部署のマネジメント	
– 研究開発の推進・統括	

Masaya Mori
Twitter: @emasha

4	BigDataの時代へ
情報爆発

Rakuten Group

機械学習の活用
データ活用
SuperDBIntroduction

5	楽天株式会社 会社概要	
n代表取締役会長兼社長 	 	
三木谷 浩史	n従業員数 	 	
単体3,209人、グループ7,615人	
n設立日 	 	 	1997年2月17日	
nIPO
2000年4月19日（ジャスダック）	
n資本金 	 	 	1,079億円（2011年12月末現在）	
n連結売上高3,799億円（2011年度）	
n連結営業利益756億円（2011年度）	

楽天市場（eコマース事業）を中核とした，	総合インターネットサービス企業	
6

海外拠点＆楽天技術研究所	
• 13か国にてサービスを展開	
– マレーシアにて，EC事業に参入	

• 楽天技術研究所は，2拠点（Tokyo, New York) 	

7	

Free Cause(USA)

Linkshare(USA)

Tradoria(Germany)理論的側面を支える楽天技術研究所	

技術の理論面を担うR&D組織	コンセプト	
Next Reality

Tokyo & NY	- 来るべき豊かなリアリティを -ミッション	
今後大きく成長する技術のシーズから、	インターネットを活用した人々の生活（リアリティ）	を豊かにする	
新しいサービス・事業の可能性を創出する	8	

(working on) Data Mining, NLP, Semantic Web

Personalize Platform

Recommender Engine

Search Tech

[ recommender logic ]Recommender

Collaborative filter

Platform

retargeting!

basketSPDB

item DB

user DB

purchase historyDB

page - view history
DB

Global Catalogue Creation
Noise Detection

Next E-Commerce Platform

9	

BigDataの時代へ
情報爆発

企業におけるデータの活用

機械学習の活用
データ活用
SuperDBIntroduction10	企業における情報の活用	

•情報の活用例	
•Amazon, 楽天	
•協調フィルタリングの典型的な適用	•その価値の発見	

•Pandora Radio	•ユーザデータに加え，曲の旋律，歌詞，声質，楽器，拍子，コード進行等を細かく解析	
•ユーザの評価を組み合わせ，よりよい曲を提供	
•１億人以上のユーザを持ち，成長を続ける	
• 情報解析のビジネス価値の発見	
• インターネット企業においては、データ活用は主たる基幹機能	
• データ分析の結果をオンラインサービスに直接反映。レスポンスをすぐにうけ、短いPDCAで改善ができる、ビジネスのコア	
11	

BigDataの時代へ
情報爆発

SuperDB

機械学習の活用
データ活用
SuperDB
Introduction12	楽天グループ（国内）のサービス	

E-Commerce	Portal and Media	

Securities	

Banking	Ｔｒａｖｅｌ	Telecommunications	 Professional Sports	

Credit Card	E-money	13	データ活用への取り組み	
楽天にある大量のデータ	
••
•
•
•
•
•
•
•
•

78,000,000+ 会員	
800,000,000+ 購買情報	
68,000,000+ レビュー、口コミ	
3,000,000+ 1ヶ月あたりの宿泊情報	
37,000+ 市場出店店舗	
60,000+ 登録ホテル	
銀行、クレジットカード情報….
莫大な量のサーチワード	
1日あたり数百ギガバイト以上のAccess Log
etc

14	

ー店舗間
関連	

全体
像

15	

スーパーDB
DWH•Rakuten has tons of businesses, and so have manykinds of business data. It’s diversified.	
•We aggregate such data into one big dataware house.	

多様なビジネスデータ

RakutenSuper DB

16	

That is our important core generating revenue.

全体像	

会員属性

集約	

加工・集計・分析	

購入履歴

デモグラフィック
（基本属性）	

アンケート

ジオグラフィック
（地理情報）	

カード情報
ｽｰﾊﾟｰﾎﾟｲﾝﾄ
楽天ｸｰﾎﾟﾝ楽天
スーパーDB

サイコグラフィック（心理的属性)	

データ提供
アプリケーション	・パーソナライズ	
・リコメンデーション	

ログイン
外部データ
（Mosaic  等）

ビヘイビア
（行動）	

ファイル	
ファイル	
ファイル	

・行動ﾀｰｹﾞﾃｨﾝｸﾞ広告	
・営業支援	
・・・・	利用	17	顧客クラスタリング	顧客クラスタリングの考え方	
顧客の属性データや購買履歴を利用し、顧客をいくつかのグループに分類する。→楽天会員全員をクラスタリング	

D	
I	E	 H	 G	C	F	A	
B	 J	

家事はお任せ	

グルメ
大好き	

お手軽ビューティー

D	I	
E	 H	 G	C	F	A	J	B	
本・CD・ゲーム
家でじっくり派	

おしゃれメンズ	
18	

活用と効果（パーソナライズ）	

パーソナライズ（バナー）	
顧客をセグメント化し、適切なバナーを出し分け	効果：
よりきめ細かいセグメント作成をもとにした、バナーの出しわけを自動化したことにより、手動で作成していた時に比べ、平均CVRが約１％向上。	

大幅アップ	

19	TOHO レコメンデーションプラットフォーム••

ビジネス要件から見た場合のデータ品質、レコメンド品質の課題
各種サービスにカスタマイズ可能な、統合レコメンドプラットフォームで解決

スーパーDB

Recommender
Platform

各種サービスへ展開

製品情報

ユーザー情報【各種アルゴリズム】
購入履歴

協調フィルタリング
リターゲティング

閲覧履歴

バスケット分析グループ関連度

ビジネス

コンテンツベース

DB for service
20	レコメンデーションエンジン

楽天市場

ブックス

DVD レンタル

ダウンロード
21	

BigDataの時代へ
情報爆発「機械学習」の活用

機械学習の活用
データ活用
SuperDBIntroduction22	スーパーDBからの機械学習の活用•多種多様なビジネスデータを格納したスーパーDBの活用より、楽天においてはデータ分析・活用のシーンは幅広く見られるようになった。	
•その中では、「機械学習」の活用も主にマーケティングの部署や楽天技術研究所において広まってきている。	

23	

活用
•コンピュータが過去のデータから情報処理方法を学習、未知の問題解決を行う•データに対するアプローチや基本姿勢として業務の現場において実践• 量的なあるいは時系列的なデータの分布から	
• クラスタリング（教師なし学習）を行うのは当たり前	• 統計やNLPの活用分野も多く、教師ありも多い	• 統計の回帰はいたるところで広く用いられており、これも機械学習の一種と言えば一種	スーパーDBのクラスタリング

Global Catalogue Creation
Noise Detection

24	

活用
•学習させ、例えば分類器を作って、PDCAサイクルにのせる•全体やトレンドの理解、未知の事実の発見をしたりした結果を•フィードバックとしてビジネス施策やサービスアプリケーションに実装•結果、ユーザの反応がダイレクトに得られ•PDCAサイクルによる継続的な改善活動を、短期間で回すことができる•インターネットサービスの大きな特徴であり、醍醐味	

Plan(Hypothesis)

Do(Learning)

Action(Prediction)

Check(Understanding)25	BigDataの時代へ
情報爆発「機械学習」活用事例

機械学習の活用
データ活用
SuperDB
Introduction

26	

商品のクラスタリング•レコメンデーションでの活用。
•K-Means、pLSI (ソフトクラスタリングの一種）。
•嗜好の似たユーザーかどうかの分析でLSH （Locally Sensitive Hash）。	

Collaborative Filtering
Basket Analysis

Text Matching
Clustering

Cluster Coefficient27	

販売量の予測•季節性・イベント等を加味した、商品販売量の予測•教師あり学習（非線形回帰）•全体の販売量を被説明変数•週、月、キャンペーン、月末、連休、温度、等を説明変数に→ 在庫・価格の最適検討に関するインプットに	28	

カタログデータの作成、ノイズの発見•系列ラベリング問題として捉え、CRF（条件付確率場）で解く•ブートストラップ法（半教師：少量教師＋大量教師なし）での生成

29	

（参考） 日本の小売の特徴	
• 地方毎に特産品がある、コアな趣味を持つ人が多い	
日本は	
• 販売者もロングテール、購入者もロングテール	
ロングテール	 • 常識ではかれないものが飛ぶように売れる	

じゃばらドリンク	

じゃばら	30	

カタログデータの作成、ノイズの発見•系列ラベリング問題として捉え、CRF（条件付確率場）で解く•ブートストラップ法（半教師：少量教師＋大量教師なし）での生成

１．タイトル中にある商品関連⽤用語の抽出【楽天市場】

×３．クラスタリング

マルコス・エグーレン ○
タカムラ

×

ワイン

×ハウス

×

商品情報

２．ページ中にある属性・属性値の抽出

ぶどう品種、ブドウ
品種、葡萄品種、品種、セパージュ
産地、生産地、原産地、地方、地区

色

白ワイン

味わい

辛口

ブドウ
品種

アイレン60％・
マカベオ40％

産地

スペイン

５．属性名の同義性の発⾒見見

４．カタログとの紐紐つけ
CatID: 2034500167

６．ノイズページの発⾒見見31	

ログインアタックの検知•教師なし：ログインアタックの検知の際に，どのようなアタックパターンがあるのかを検知するためにクラスタリングを利用•教師あり：IP, 検索語の長さ、検索を行ったサービス、国、等を素性としてモデルに学習させて分類機を作成。（SVM/ Passive aggressiveを使用）	

32	

●●系画像の発見•SNSサービスにおける、●●系画像を抽出するフィルタの作成•SOM（教師なし。自己組織化マップ）で分類しようとしたら時間かかりすぎ•画像の色に関する分布をEMアルゴリズム（教師なし）で楕円フィッティング•ニューラルネットワークで抽出したパラメーターと画像のOK/NG 対応の学習•教師あり： FFNN（フィードフォワード）、多層パーセプトロン

No Image	
33	

電力使用量の予測•RSGP （楽天スマートグリーンプロジェクト）•センサーをつけ、計測。過去データより学習し、電力使用量の予測も。
•単純な回帰。シーズナリティにいきたいが。。。。	

34	

「機械学習」の活用• 何も高度な技術を適用していない。	
• 何(データ・ログ）を対象とするか。どう適用するか。	
• データ・ログ収集・基礎集計の戦略。	
• 変数に入れるためのデータの加工の仕方。	
• データ・ログの標準化・統一化。	
• あるいはそもそもの仮説の立て方。	
• それらこそが重要。	
• その基本を外さないことこそが、「機械学習」活用において肝要。	
35	

BigDataの時代へ
情報爆発

情報爆発
BigData

機械学習の活用
データ活用
SuperDB
Introduction

36	

情報爆発

37	

Along with this, we are increasingly getting difficulty of processing data.

Big Data38	

It’s getting more and more difficult to handle with it.	

大規模基盤の活用・構築	

•大規模基盤の活用・構築	
•クラウドの普及、技術のコモディティ化を踏まえ	
•パブリッククラウドの活用、プライベートの構築	
•Hadoopクラスターの構築、NoSQLの活用・構築	

• レコメンド、ターゲティング広告、検索改善、ログ解析での活用	
• OSSの活用、貢献、開発が進む	

39	

楽天プロダクトランキング	
■処理内容
・ランキングデータ集計
・製品ページ用データ生成	■データ量	
・1日/1億レコード	
・1日/300GB		
■M/R 処理時間	
・1時間半		
■ノード数	
・70台	

RANDB

サーチエンジン	

購買履歴	

製品マスタDB

検索ワード	

価格	

売上件数	

売上高	

製品名	

製品コード	

レビュー	

商品件数	

売上率	

購買時間帯	

スペック	

発売日	

Calculate40	

Rakuten Product検索での関連語提示や辞書構築での活用	

n クラスターから検索解析用のHiveに"n 関連語の提示や辞書構築等での活用	

日次 300GBのデータを解析	
suggest batch
serverSuggest
Index

Batch

Shared Hadoop
ClusterBatch

NGS Hive

NGS common
platform for hive

update search index

sync analyzed
data

dictionary batch
ServerBatch

検索エンジン	
Dictionary
Index

update search index
41	ビッグデータの時代へ• 機械学習の知識は、企業におけるデータ活用において重要な位置を占めつつある。	
• 今後は、データが大規模化。	
• 「機械学習」の知識に加え、大量データ処理の技術、分散プログラミングの技術もあわせて必要。	
• そのため、今後はそのような他のスキルや知識を踏まえた人材が要求される。	
• しかし、大事なことは「機械学習」の知識の活用機会というのは、ますます広がりつつあるということ。	
42	

BigDataの時代へ
情報爆発

For closing

機械学習の活用
データ活用
SuperDBIntroduction

43	

Rakuten Open Data	
アカデミックへの貢献	
楽天の様々なデータを大学、公的研究機関に公開	
楽天技術研究所－楽天データ公開				

http://rit.rakuten.co.jp/rdr/index.html

目的：	
－先進的IT企業として学術的な分野での技術の発展に寄与	
－産学の交流連携をはかりインターネット技術分野の進歩のサイクルを加速	－楽天研究開発シンポジウムの開催を通じて、独創的な研究を促進	

これにより、アカデミアの世界に対して楽天が貢献できると共に、これらの研究を通じて、外部の方により楽天に興味を持って頂くことも期待されます。	
<商品データ><ゴルフ場データ><レビュー> 	
<宿泊評価>

44	E-commerce企業におけるビッグデータへの挑戦と課題‐機械学習への期待について‐	

Rakuten Inc. RIT. Masaya Mori Nov. 7th, 2012