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コミュニティサービスに「あなたへ」フィードを リリースするまでの試行錯誤

コミュニティサービスに「あなたへ」フィードを リリースするまでの試行錯誤

Recommendation Industry Talks #3で発表した資料です。
コミュニティサービスでレコメンドフィードをリリースするまでの試行錯誤について話しました。
https://recommendation-industry-talks.connpass.com/event/322244/
#RecIndTalks

Takanobu Nozawa

July 24, 2024
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Transcript

  1. 自己紹介 3 名前:野澤 哲照(Nozawa Takanobu) 所属:コネヒト株式会社 :たかぱい@takapy0210 ML PM/Engineer, EngineeringManagerとして、データ周辺の

    仕事+マネジメントをしています。 猫とマンションとラーメンが好きです。 PR:友人とPodcast配信してます。 wipfm
  2. VISIONが目指す先 7 KGI:希望出生数と予定出生数のギャップの解消 日本における希望出生数と予定出生数の間には 約0.24人の差分が存在します。 コネヒトはこの差分の大きな要因となる4つの 課題を事業領域に定め、両者のギャップの解消 を目指します。 希 望

    2.25人 = 予定 2.01人 − 0.24人 差分 参考:国立社会保障・人口問題研究所 2022年・第16回出生動向基本調査(結婚と出産に関する全国調査) ※2022年・第16回出生動向基本調査(結婚と出産に関する全国調査)の内、夫婦調査を参考
  3. コネヒトの事業 8 01 家計 の悩み 02 不妊 の悩み 03 育児

    の悩み 04 社会 の意識 4つの課題を事業領域に定め、 事業開発・アライアンスなど様々な手法で解決を目指す
  4. 19 1. 理想のユーザー体験を言語化する • 最初に考えるべきはHowではなく、Why, What • 「どんな体験を与えたいのか」から逆算して、適切なHow を決める •

    言語化することのメリット ◦ 純粋に解像度があがる&どこにフォーカスすべきかが 明確になる ◦ 迷ったり悩んだ時に立ち返ることができる
  5. 43 興味トピックレコメンドのロジック 離乳食 じゃがいも タンパク 参考論文:node2vec: Scalable Feature Learning for

    Networks ① ② ③ アイテム(ここでは質問データ) アイテムについているタグ 無向グラフを生成 教師なし学習でノード(タグ)のベクトルを計算
  6. 52 今後の展望 • 質問と回答者のマッチング ◦ ママリのコア体験をさらによくする • アイテムの見せ方の改善 ◦ 他のSNS(X,

    Instagram etc)では、clickやimpression にインセンティブがあるので、見られるように工夫して 投稿するが、ママリはそうではないので、プラット フォーム側でコンテンツの見せ方を工夫する必要がある • LLMを活用したソリューション開発 ◦ コミュニティ × LLMは結構面白いと思っている
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