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秋葉原ラボ

情報推薦

秋葉原ラボの情報推薦チームでは、様々なメディアサービスに対して多種多様な推薦機能を提供しています。幅広い技術を実システムに適用させる一方で、ソフトウェアや業務フローで共通化できる部分を増やし、本質的な改善作業に集中できる体制・基盤作りに注力しています。

大規模データを活用した推薦システム

秋葉原ラボでは独自で開発したデータ解析基盤「Patriot」上の大規模データを活用し、閲覧や購買などの行動履歴を基に、ユーザー1人1人に合ったコンテンツの推薦機能を提供しています。

メディア事業では多種多様なメディアサービスを手がけており、その分推薦システムへの要望も様々で管理や運用が大変になっていきます。こうした課題に向き合うために開発したのが推薦に特化した汎用的なバッチフレームワークです。データの読み取りや整形、アルゴリズムの適用といった処理のパイプラインをレシピと呼ばれる1つのファイルで管理することで、新規サービスの導入コストや運用コストの削減を実現しています。一方で、更新性の高いサービスに特化した推薦システムも提供しており、新着コンテンツを即時に推薦結果に反映させたり、ユーザーが行動を起こす度に推薦結果を変化させることを可能にしています。
加えてA/Bテストの機能やバンディットアルゴリズムを用いたコンテンツのリランキング、CTRなど各種指標のレポーティングの機能も取り入れており、各種メディアサービスが満足して推薦システムを利用できる体制作りに取り組んでいます。