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アソビュー!アプリで機械学習と検索エンジンを組み合わせたフリーワード検索はじめました

kirimaru
March 14, 2024
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 アソビュー!アプリで機械学習と検索エンジンを組み合わせたフリーワード検索はじめました

「AWSを活用して実現する検索・レコメンドシステムのアーキテクチャ構築ノウハウ」にて発表した内容になります。
https://asoview.connpass.com/event/311697/

kirimaru

March 14, 2024
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Transcript

  1. © ASOVIEW Inc. 2 自己紹介
 霧生 隼稀 アソビュー株式会社 データ基盤チームリーダー X(旧姓Twitter):

    @tvw_kirimaru データ分析や機械学習領域など幅広く対応しながら、アソ ビューのデータ分析基盤を構築中。 現在は検索領域も担当しています。
  2. © ASOVIEW Inc. 4 サービスの全体像
 “遊び”市場に特化したプラットフォームを中心に4つの領域でサービスを展開
 ゲスト
 遊び予約サイト
 業務DX
 ソリューション


    次の休みは何しよう? 
 パートナー
 遊び体験を提供! 
 遊び体験をプレゼント 
 アソビュー!に 
 遊び体験を掲載 
 アソビュー!で 
 遊びを予約 
 ウラカタで 
 業務管理・分析 
 地域の観光誘客を
 サポート
 地域ソリュー
 ション
 商品開発
 販路整備
 販売促進
 アソビュー!で 
 ふるさと納税 
 service
 1
 service
 2
 service
 3
 service
 4
 企業
 顧客満足度を高めたい! 
 顧客への販促物として 
 体験ギフトを利用 
 地方自治体
 観光を通して 
 地域経済を活性化したい! 
 休日・週末
 旅行
 体験事業者 
 レジャー施設 
 ふるさと納税
 NEW 
 返礼品として
   遊びをお届け 
 アソビュー! 
 ギフトで
 知人に
 遊び体験を 
 プレゼント 
 アソビュー!で 
 寄附額UP

  3. © ASOVIEW Inc. 5 概要
 休日の便利でお得な遊び予約サイト
 月間PV数※
 3,800万 会員数
 1,000万人

    掲載プラン数
 28,000件 何度も使いたくなる 3つのポイント point 1 point 2 point 3 お得に遊べる!
 ポイントやキャンペーンが満載!
 いつものお出かけスポットもお得に!
 遊びが見つかる!
 次の休みに行ってみたい
 人気の遊びや新しいスポットが見つかる!
 カンタンWeb予約・並ばず入れる!
 事前Web購入により現地での購入が不要に!
 窓口に並ぶ必要が無いから、
 当日の時間が有意義に!
 ※2022年8月実績
  4. © ASOVIEW Inc. 6 フリーワード検索導入の背景
 モバイルアプリの登場もあり
 検索需要の高さと
 現行の検索の課題感が大きくなってきていた 
 何度も使いたくなる

    3つのポイント point 1 point 2 point 3 お得に遊べる!
 ポイントやキャンペーンが満載!
 いつものお出かけスポットもお得に!
 遊びが見つかる!
 次の休みに行ってみたい
 人気の遊びや新しいスポットが見つかる!
 カンタンWeb予約・並ばず入れる!
 事前Web購入により現地での購入が不要に!
 窓口に並ぶ必要が無いから、
 当日の時間が有意義に!

  5. © ASOVIEW Inc. 8 この検索リニューアルは
 「オプスデータ株式会社」さんと
 協力して行いました。
 ReBORN - モバイルアプリリニューアル


    「自分に合う遊びを見つけられるサービスに生まれ 変わる」ことを目指し、今まで導入できていなかった フリーワード検索を約4ヶ月間のプロジェクトで開発 からリリースまでを行った。
 https://www.opsdata.co.jp/
  6. © ASOVIEW Inc. 9 アソビュー!では様々なシチュエーションに合わせ た数多くの「遊び」を提供している。 
 データを分析した結果、遊びに行く人のペルソナに よって人気の行き先が大きく変わることが分かって いた。


    そこで、遊びに行く人のペルソナを考慮した提案の ために
 「ファミリー」
 「友人・カップル」
 「おひとり様」
 と表示順や表示内容を出し分けるように変更。 
 アソビューだからこその要素

  7. © ASOVIEW Inc. 11 アソビューだからこその要素
 この「見どころ」を検索にも活用することで、施設説 明だけでは見つけられない検索条件や、ドルフィン スイムと水族館を一緒に検索することが可能に! 
 水族館A

    水族館B 動物園A 動物園B ペンギン, クラゲ, アシカ, 屋外, 空飛 ぶペンギン, 海月, カワウソ イルカ, シロイルカ, イルカショー, カワ ウソ, マーラ ペリカン, ハシビロ コウ, スナネコ, マ ヌルネコ, トナカイ, ラクダ 風太, ジット, ス コール アシカ, ハ シビロコウ, レッ サーパンダ
  8. © ASOVIEW Inc. 14 アソビューでは元々Amazon OpenSearch Serviceを活用していた。
 今回そこに抽出した「見どころ」をベクトル化して index上に保存し、フリーワード検索に活用してい る。


    これにより単純な全文検索だけでなく、ベクトル検 索も合わせて実行できる状態を作ることができ、拾 える範囲が大きく広がっている。 
 また、OpenSearch内でソート条件を調整すること で、柔軟に変更できるようになっている。 
 Amazon OpenSearch Serviceを使ったベクトル検索
 https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/tech-interview-asoview-2023/
  9. © ASOVIEW Inc. 15 マイクロサービス化による負荷軽減
 アソビューでは基本的にJavaを利用してアプリケー ションが作成されている。
 しかし、フリーワード検索ではPythonで利用するこ とを前提としたw2vのモデル等を活用する必要が あった。そこでPythonのマイクロサービスを構築

    し、indexするデータも別途バッチを用意しオンライ ン処理を最小化する形に。
 各アプリケーション間の通信はgRPCで、Python のマイクロサービスから返却された検索条件を短 期間キャッシュすることで負荷も軽減できた。 
 この結果、現在多い時で約300req/分の検索をエ ラーなしで実現させている。

  10. © ASOVIEW Inc. 16 マイクロサービス化による負荷軽減
 負荷の軽減やJava側の実装の簡略化を目的とし て、OpenSearchのindex更新にはバッチでの更 新とニアリアルタイム更新がある。 
 


    見どころの生成など、処理に時間がかかる処理は 事前にバッチを使ったオフライン更新をしており、 
 「在庫」など随時更新されるような項目は、更新が あったことを「Kinesis Data Streams」を通してニ アリアルタイムで更新をしている。 

  11. © ASOVIEW Inc. 17 とはいえ...
 • 既存のindexを改修して作ったフリーワード検索なのでまだまだ課題は多い 
 ◦ フリーワード検索ができるようになったことで、何を求めて検索しているかが見えて来ている

    が、想定とのギャップもあった。
 ◦ リニューアルは行ったものの、現在も継続的に改善を進めている & 今後も進めていきます。
 • 機械学習モデルを活用したアプリケーション構築経験がアソビューにないので、モデルのバージョン 管理などが今後の課題として上がっている。