メルカリにおける AI 活用事例 PyCon JP 2018

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1. メルカリにおける AI 活用事例
   PyCon JP 2018
   Ryusuke Chiba @metalunk
   

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2. 発表タイトルについて弁明
   申し込み時点で完成していなかったものを発表したかったので，もしもできなかったとき
   のために，曖昧なタイトルにしました...
   > メルカリにおける AI 活用事例
   画像検索はだいたいできたので話せることになりました！
   

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3. 自己紹介
   Ryusuke Chiba
   @metalunk
   ● グリー
   ○ GREE News
   ○ 消滅都市
   ● 数理最適化
   ● メルカリ
   ○ 検索
   ○ 機械学習基盤 (SysML)
   

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4. きょう話すこと
   メルカリで Python を使っている事例についてお話しします
   ● メルカリにおける機械学習の活用事例ざっくり
   ● 画像検索機能をつくった話
   ● 量子アニーリングインターンの話
   

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5. メルカリでの Python
   いまのところメルカリでは
   Python を使っているのはほとんど Team-AI だけ（あとは Search チームくらい）
   しかし，マイクロサービス化が進んでおり，それぞれのサービスにぴったりな言語を自由
   に選択できる！
   

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6. メルカリにおける機械学習
   Machine Learning Usage in Mercari
   

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7. メルカリのご紹介
   「メルカリ」は、個人がスマホで簡単に売り買いを楽しめる、CtoCマーケットプレイスです。
   

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8. メルカリのご紹介
   2013年7月に日本での提供を開始しました。
   2014年9月にUS、2017年3月にはUKにおいてもサービスの提供を開始しています。
   ※ 1.累計ダウンロード数は、各月末の累計数を記載しております。 2.累計ダウンロード数及び登録MAUには「メルカリ カウル」、「メルチャリ」は含んでおりません。 3.登録MAUは、「登録Monthly Active User」の略であり、「メルカリ」に登録
   しているユーザーのうち、1ヶ月に一度以上「メルカリ」を利用したユーザーを集計しております。 4.登録MAUの四半期平均を記載しております。 5.流通総額は取引高の合計(「メルカリ カウル」を経由した購入を含む)を記載しており、四半期
   毎の合計額となっております。為替レートについては、各月の期中の期中平均為替レートを使用しております。
   累計ダウンロード数(1)(2)
   百万件
   1億件突破
   20156月
   期
   20166月
   期
   20176月
   期
   20176月
   期
   登録MAU(2)(3)(4)
   百万人
   1,075万人
   20156月
   期
   20166月
   期
   20176月
   期
   20176月
   期
   流通総額(5)
   十億円
   961億円
   20156月
   期
   20166月
   期
   20176月
   期
   20176月
   期
   

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9. メルカリが保有するデータの種類
   

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10. メルカリが保有するデータ規模
    

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11. メルカリにおける機械学習の取り組み
    「簡単」な売買
    ● 画像認識による商品タイトル、情報自動入力 (JP, US)
    ● 商品の重さ推定 (US)
    ● 商品の値段推定 (US)
    「安全」な売買
    ● 類似画像検索 (JP)
    ● マルチモーダルによる違法出品検知 (JP)
    

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12. 画像認識によるタイトル,カテゴリ,ブランド自動入力
    簡単 !
    

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13. 機械学習基盤
    Machine Learning Platform
    

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14. チーム構成
    Sculley, et al, “Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems”, NIPS 2015
    https://papers.nips.cc/paper/5656-hidden-technical-debt-in-machine-learning-systems.pdf
    メルカリ Team-AI
    機械学習エンジニア
    SysML
    

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15. 機械学習基盤
    メルカリでは内製の機械学習基盤をつくっています
    1. つくったモデルをかんたんにデプロイ
    a. 設定ファイルさえ書けば出せるように
    2. モデルの管理
    a. バージョン管理，デグレしない
    3. Kubernetes
    a. Container による再現性
    b. Resource management
    4. Component の再利用
    a. たとえばある分類器のために作られた Feature Extraction は他でも使える
    

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16. 構成
    

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17. 画像検索
    Image Retrieval
    

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18. モチベーション
    画像をクエリにし，画像が似ている商品を探し出す
    まずは社内の Customer Support Tool に提供
    ● 違反出品を発見したときに，似ている商品を検索し一網打尽
    ● 商品についての何らかの判定モデルを作るときの教師データ収集
    自分は基盤を作る役割
    

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19. 画像検索の仕組み - 全体像
    

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20. 画像検索の仕組み - Feature Extraction
    画像をベクトルに変換する
    今回は商品のカテゴリとブランドを当てられるようにトレーニングした Deep
    Neural Networks の中間層のベクトルを利用する
    

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21. 画像検索の仕組み - Faiss
    Faiss
    Facebook AI Research 製の類似検索 / クラスタリング用ライブラリ
    C++ 製だが，Python wrapper をもつ
    Johnson et al, “Billion-scale similarity search with GPUs”, https://arxiv.org/pdf/1702.08734.pdf, 2017
    

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22. 画像検索の仕組み - 全体像
    

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23. 構成
    

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24. 構成
    

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25. 画像検索
    

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26. 量子アニーリング
    Quantum Annealing
    

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27. 急に量子...?
    https://tech.mercari.com/entry/professional_internship
    量子アニーリングマシンである
    D-Wave を使ったインターンを実施しま
    した
    そして D-Wave は Python API を提供
    している！
    

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28. 量子アニーリングとは?
    量子アニーリングマシンである D-Wave は QUBO (Quadratic Unconstrained Binaly
    Optimization Problem) という形の最適化問題の近似解（精度保証はなし）を得られま
    す
    Media Resources https://www.dwavesys.com/resources/media-resources
    

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29. かんたんな D-Wave の使い方
    1. 好きな最適化問題を QUBO に変換し，パラメータ Q を得ます
    2. Python で D-Wave API を叩きます
    3. カナダの D-Wave マシンに Q が送られ，量子効果により答え（最適解とは限らな
    い）が得られます
    4. 変換の逆操作で，元の問題の解に戻します
    

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30. かんたんな D-Wave の使い方
    https://github.com/dwavesystems/qbsolv/blob/master/examples/tryDwaveQbsolv.py
    これは実際は CPU で解かれているシミュレータで，QPU を使いたい場合は
    D-Wave に発行された token が必要になる
    

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31. 量子アニーリングインターン
    ● yonesuke
    ○ 「D-WaveマシンでGraph Golfに挑戦した話」
    ○ https://tech.mercari.com/entry/2018/09/11/171607
    ● @__ukun
    ○ 「D-waveマシンで最大カット問題を解く」
    ○ https://tech.mercari.com/entry/2018/09/13/165921
    

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32. まとめ
    Conclusion
    

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33. まとめ
    メルカリの Python 利用事例について話しました
    ● 機械学習の活用事例ざっくり
    ● 機械学習基盤の説明
    ● 画像検索の説明
    ● 量子アニーリングの説明
    メルカリブース出してます！
    

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