Eコマースの自然文検索におけるLLM生成クエリを用いたファインチューニングの有効性検証

近年のEコマースでは，検索クエリの意味や意図を理解するセマンティック検索が重要である[1,2]．密ベクトル表現モデルによるセマンティック検索は，テキストを高次元のベクトル空間に埋め込むことで意味的な類似度計算を可能にし[3]，テキストマッチング[4]では捉えられない意味的関連性を考慮した商品検索を実現できる[5]．しかし，多くの事前学習済み埋め込みモデルは一般的なテキストで学習されているため，専門性の高い商品を扱うEコマースでは，専門用語や業界特有の表現に対応させるために，ファインチューニングなどの性能向上の対応が必要となる[6]．近年のセマンティック検索の普及により，ユーザの検索クエリも多様化している．本研究では検索クエリを2つの形式に分類し取り扱う．「隙間テープシャッター」「水栓レンチ」のようにスペース区切りの単語からなる検索クエリを単語クエリ，「シャッター下の隙間をふさぐ」「水栓を開ける道具」といった用途や目的を含むフレーズからなる検索クエリを自然文クエリと定義する．モノタロウ1）の検索ログを分析した結果，2023年から継続的に自然文クエリが増加していることが確認された．自然文クエリでの検索が増加するなかで，より良い検索体験をユーザに提供するためには自然文クエリに対する検索性能の向上が重要になる．しかし，自然文クエリが検索ログ全体に占める割合は現状では少なく，ファインチューニングに必要な量の学習データの確保が課題となる．本研究では，自然文クエリの学習データ不足の課題に対し，大規模言語モデル（LLM）を用いたクエリ生成の有効性を検証する．具体的には，検索ログから抽出した検索クエリとクリックされた商品のペアを入力としてLLMで自然文クエリを生成し[7]，テキスト埋め込みモデルのファインチューニングに活用する．評価実験では，生成した自然文クエリが検索性能に与える影響と，学習データにおける単語クエリと自然文クエリの構成比率が検索性能に与える影響を分析する．