Eコマースで取り扱う商品に付与されるカテゴリ情報は、商品検索をはじめとするEコマースの様々なサービスを提供する上で重要な情報である。商品の新規登録やカテゴリ構造の変更の際に、商品に対するカテゴリ情報の付与が適切かを確認する必要があるが、人手による保守のコストが大きい。一方で、商品のカテゴリを自動的に分類する研究が存在するが、Eコマースで実用できるレベルの非常に高精度なモデルの構築は現実的ではないため、人手による確認が必要不可欠である。そこで本研究では、商品へのカテゴリ付与・整備作業の支援を目指して、商品とカテゴリの合致度を判定するモデルを作成し、現状のモデルの問題点や改善点について分析する。

Eコマース上で取り扱われる商品の情報を正しく登録・整備することは、健全かつ有用なサービスを提供するために必要不可欠である。特に商品へ付与されるカテゴリ情報は、キーワードマッチによる商品探索やカテゴリ情報を活用した商品推薦など、Eコマースの様々なサービスに使用される最も重要な情報の1つである。商品へのカテゴリ情報の付与は商品の新規登録やカテゴリ構造変更の際に必要となり、単純な作業ミスや確認漏れ、あるいは判断が難しいケースで、不適切なカテゴリを割り当ててしまうことがある。カテゴリ付与の誤りは、Eコマース内の様々なサービスの性能低下を招き、ユーザー体験の悪化を引き起こす原因となる。そのためEコマースの管理者は、取り扱う商品に対して常に正しいカテゴリ情報が登録されている状態を保持したいが、商品数が膨大になると商品情報の登録・整備に対する人手での確認は困難になる。たとえばモノタロウ1）のカテゴリは、24種類の最上1）https://www.monotaro.com/位カテゴリの元で最大深さ8の木構造として存在しており、深さ3のカテゴリ数は約1,000種類で、それらのカテゴリに平均34,000の商品が紐づいていることから、カテゴリ名やカテゴリ構造を変更した際に発生する、商品に付与されているカテゴリの精査に多大なコストが掛かることがわかる。一方で、商品に対する適切なカテゴリを分類する研究が存在する[1]が、実際のEコマースで利用するためには非常に高い精度が必要であるため、自動分類のみで実現することはリスクが高く現実的ではない。そこで本研究では、商品情報の登録・整備の作業支援を目指して、商品とカテゴリが合致しているかを判定するモデルを作成し、その出力を詳細に分析する。まずカテゴリ情報の変更が発生した事例を人手で分析することで、カテゴリ情報の付与に誤りがある商品を効率的に抽出するとともに、カテゴリ構造の変更についての理解を深める。その後、商品とカテゴリの合致度を複数のモデルで算出した上で、カテゴリ情報の付与に誤りの可能性が高いと考えられる商品群に対し、現状のモデルの問題点や改善点について議論する。