ZOZO研究所がの最新研究成果、AISTATS 2025に論文採択される

ZOZO研究所がAISTATS 2025に論文を採択

株式会社ZOZO NEXTが所有する「ZOZO研究所」は、最近開催が予定されている機械学習分野のトップカンファレンス「AISTATS 2025」で、研究員が執筆した論文が採択されることとなりました。その論文のタイトルは「A Family of Distributions of Random Subsets for Controlling Positive and Negative Dependence」で、日本語訳として「引力と斥力を制御可能なべき集合上の分布族」と名付けられています。筆者はZOZO研究の川島貴大氏と、統計数理研究所の日野英逸教授の二人です。

研究の背景と重要性

近年、ファッション業界では、ECサイトにおける推薦システムの多様性が重要視されています。特に、ファッションコマースサイト「ZOZOTOWN」のようなプラットフォームにおいては、過去に購入された商品に類似したアイテムを推薦する「引力」―同種性に基づく商品群の推薦と、異なるファッションジャンルのアイテムを提案する「斥力」―多様性に富んだ商品の提示、両方のバランスを上手に取ることが求められています。これにより、より良いユーザー体験が実現されると期待されていますが、実際には引力と斥力の定量化や推薦システムへの適用が課題とされています。

論文内容の詳説

本研究の中核となるのは、「離散カーネル点過程（DKPP）」という確率モデルです。このモデルは、引力と斥力を柔軟に調整しながら商品群を推薦するための基礎技術として機能します。具体的には、この確率モデルを使用することで、現在カートに入っている商品に引き寄せられた商品や、引き決める商品を適切に推薦することが可能になります。これにより、利用者にカスタマイズされた商品提案ができるようになり、ただの推薦を超えた価値を提供できると考えられます。

さらに、DKPPは推薦システムだけでなく、実験計画や確率的最適化といった機械学習の幅広い分野でも応用が期待されます。さまざまな領域での展開が観察される中で、特にアパレル業界への関連性が高まりつつあります。

今後の展望

ファッションのコーディネートをアイテムの集合として表現することが視覚化できるように、集合データの取り扱いは「ファッションを数値化する」技術の重要な要素となっています。しかし現状として、集合データに基づく機械学習技術はまだ発展途上であり、さらなる技術革新が期待されています。ZOZO研究所では、理論的な研究だけでなく、アクロバティックな応用研究も通じて、効率性の高いプロダクトの開発を目指し、利用者にとって優れたサービス向上に向けて尽力していく考えです。