自然言語処理(NLP)で出来ることとは？

リッチレリバンス のNLPストラテジーは、これまでのレコメンデーション技術ではレコメンドが困難であったロングテール製品や新商品のレコメンドを改善します。

ディープラーニングを使用した自然言語処理（NLP）に基づく類似性レコメンドアルゴリズムとクロスセルアルゴリズムを使用し、デジタルチャネルでの顧客体験やお客様の関心を向上させます。

皆さんは、日本語が特別な言語で、いわゆる英語圏での単語で区切られた言語とは全く違うので、自然言語処理など出来ないのでは、と思っていませんか？

先日、とある若い２０代後半か３０代前半だと思われるミレニアム世代のCTOの方とAIを使った言語処理について議論した時の事ですが、この方の言語処理の理解は、全て形態要素法に基づいていたので、助詞はどう区別して同義語やシノニム、打ち間違いなどと判断するのか？といった話の展開になって、それ以外の言語処理アルゴリズムの説明をするのに苦労しました。

さて、日本でも、ようやく自然言語処理（NLP）を使った、ロングテール レコメンデーションの事例をリッチレリバンスが作成させて頂くことができましたので、ここに発表をさせて頂きます。

この事例の凄さは、英語と同じNLPアルゴリズムを使用しつつも、日本語の商品説明データを解析学習し、近似するロングテールや新商品の商品を見つける事ができる点でした。しかし、そこで話は終わらずに、では、日本語の商品説明データを使用して、海外サイト向けに（欧米の方々向けに）ロングテール レコメンデーションが可能か？という命題を持ちかけられました。このサイトには200万点の商品があり、日本語の商品説明文はあるが、英語で全ての商品説明文を用意できないからです。

そして、リッチレリバンスは見事に、その難題を解決したのです。

事例発表にご協力を頂いたNeowing 及びCDJapan の代表取締役である片桐社長は、新しくNLPストラテジーを追加した顧客向けサービスへの期待を次のように語られています。

「Neowing/CDJapanサイトでは200万点以上の商品が登録されており、商品もロングテールの形で購入されています。このロングテールの商品では、閲覧履歴/注文履歴が少ない為に、効果的なリコメンデーションが働きにくい構造にありましたが、今回導入されたNLPテクノロジーにより、アクセスの少ない商品でも商品説明に基づく適切なリコメンデーションが働くようになりました。これにより、あまりポピュラーでない商品や専門性の高い商品などでも、類似性の高い適切な商品がリコメンドされることにより、利用者に取っても非常に便利で使いやすいサービスになっていることと思われます。」

neowing.co.jp/cdjpan.co.jpは、人気のあるユニークな日本のオンラインショップで、世界中の消費者に日本のPOPカルチャー製品を提供しており、200万を超える商品を扱うオンラインショップにおいて、迅速で便利なショッピング体験を提供うしています。RichRelevanceのパーソナライズ戦略など、最先端のオンラインテクノロジーを積極的に活用して、音楽やアニメ等に関連したCD/DVD/ゲームソフト、書籍、コミック、キャラクター商品などで構成される日本のエンターテインメント商品をオンラインチャネルで販売しています。

日本だけでなく世界に向けて「日本で旬な商材の提供」を目的に、高度な顧客向けサービスの提供と供に、さまざまな商品やサービスを提供している企業です。オンラインショップは、最終的な購入がどこで行われるかに関係なく、カスタマージャーニーにおいて重要な役割を果たしており、Webページと電子メールでのレコメンドをすばやく簡単に利用できることを戦略的な優先事項として、登録メンバーへの素晴らしいカスタマーエクスペリエンスを提供しています。現在、約80万人の外国人が会員登録しており、月に約100万人以上の外国人が訪れる人気のサイトです。海外の方々が、日本で人気のCD、DVD、ゲームソフト、本などを検索する場合は、彼らは最初に、「CDジャパン」を検討します。実際、毎月約2万件以上の注文があり、年間売上高は15億円を超えています。

それでは、MVTを実施したNLPによるレコメンド結果を、ほんの一部だけご紹介しましょう。

・クリックスルー率（CTR）の上昇は4.541%で、統計的有意性は信頼度100％でした。

・注文毎のアイテム数は8.391%上昇しました。統計的有意性は信頼度99.7%でした。

もっと知りたくなった方は、是非、NLPの成功事例をダウンロードして下さい。

AIに興味が無くても、ニューノーマルのオンラインビジネスの中、上の数字を見れば、きっと興味が沸くはずです。

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