AI活用事例データベース
リクルートの『ホットペッパーグルメ』が、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた Custom Hybrid Search を本番導入した。Top-1 検索精度が最大2倍に改善し、0件ヒット検索が90%減り、検索経由の予約数が10%増えた。
ユーザーが飲食店を探して検索しても検索結果が0件になるケースがあり、ユーザー体験の低下だけでなく検索から予約への転換機会の損失にもつながっていた。従来のキーワード検索は入力ミスに弱く、「寿司」を「寿し」と入力すると結果が得られない。日本語はスペースで単語を区切らないためセグメンテーションエラーも起きやすい。一方でベクトル検索はタイポや言い換えに強いが、店舗名のような固有名詞の検索で精度が落ち、位置情報などのノイズで検索意図とずれた結果が返る問題があった。
キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた Hybrid Search を採用し、Amazon OpenSearch Service の Built-in Hybrid Search から Custom Hybrid Search へ段階的に発展させた。本番投入は、新規システムに10%・既存システムに90%のトラフィックを振り分けるところから始め、比率を段階的に調整しながら A/B テストで効果を検証した。
Custom Hybrid Search の本番導入により、Top-1 検索精度が最大2倍改善し、0件ヒット検索が90%削減され、検索経由の予約数が10%改善した。
キーワード検索とベクトル検索は得意分野が逆なので、組み合わせると互いの弱点を補える。切り替えは少量トラフィックから比率を上げ、A/Bテストで確かめる。
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