Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
フリルのキーワード検索の精度改善
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
sinamon129
March 22, 2016
Programming
9
5.2k
フリルのキーワード検索の精度改善
ファッションフリマアプリFRIL(フリル)の商品検索の精度改善の話ですヾ(。>﹏<。)ノ゙✧*。
sinamon129
March 22, 2016
Tweet
Share
More Decks by sinamon129
See All by sinamon129
ガチスタートアップ1人目のバックエンドエンジニアのリアルな戦略と奮闘 #railsdm2019 #railsdm2019b @sinamon129
sinamon129
14
6.7k
システム障害との向き合い方 @sinamon129 #tokyogirlsrb
sinamon129
23
28k
生活発表@大江戸Ruby会議07
sinamon129
2
4.8k
よしなの話
sinamon129
1
290
バス因子が自分で バス因子を脱するための方法
sinamon129
26
13k
ファッションを扱うサービスのために、Elasticsearchのユーザー辞書とシノニム辞書を作った話
sinamon129
14
7.4k
Other Decks in Programming
See All in Programming
CSC307 Lecture 15
javiergs
PRO
0
260
野球解説AI Agentを開発してみた - 2026/02/27 LayerX社内LT会資料
shinyorke
PRO
0
370
Codex CLIのSubagentsによる並列API実装 / Parallel API Implementation with Codex CLI Subagents
takatty
2
410
Agentic AI: Evolution oder Revolution
mobilelarson
PRO
0
190
How to stabilize UI tests using XCTest
akkeylab
0
140
条件判定に名前、つけてますか? #phperkaigi #c
77web
2
790
AWS×クラウドネイティブソフトウェア設計 / AWS x Cloud-Native Software Design
nrslib
16
3.4k
new(1.26) ← これすき / kamakura.go #8
utgwkk
0
2.7k
メッセージングを利用して時間的結合を分離しよう #phperkaigi
kajitack
3
320
どんと来い、データベース信頼性エンジニアリング / Introduction to DBRE
nnaka2992
1
330
ファインチューニングせずメインコンペを解く方法
pokutuna
0
170
Windows on Ryzen and I
seosoft
0
380
Featured
See All Featured
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.8k
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
180
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
89
Thoughts on Productivity
jonyablonski
75
5.1k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
85
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
820
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.4k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
130
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
500
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2k
Transcript
Ωʔϫʔυݕࡧͷਫ਼վળ ϑΝογϣϯಛԽݕࡧ ޙฤʣ גࣜձࣾ'BCMJD ยࢁɹைඒ
ࣗݾհ w ยࢁɹைඒ!TJOBNPO w αʔόαΠυΤϯδχΞ w 3VCZPO3BJMTɾ&MBTUJDTFBSDIFUD w &MBTUJDTFBSDIɾݕࡧ݄͘Β͍͔Β࢝Ί·ͨ͠ w
VTFSpSTUνʔϜ w ࣾձਓ
ࠓͷ݄͘Β͍ʹ Ωʔϫʔυݕࡧͷਫ਼վળΛ͠·ͨ͠
ྫ͑ʜʮαϘʯΛݕࡧ
վળલʢαϘ͕શવͰͳ͍ʣ 4"#0/ϏϡϧσαϘϯʹຒΕΔ
վળޙʢαϘ͕ग़͍ͯΔʣ ˞0/&1&"$&ͷαϘαϘ͞Μग़Δ
ࠓͷ w ͳͥਫ਼վળΛͬͨͷ͔ w ݕࡧͷγεςϜߏ w վળͰͬͨ͜ͱ w ओʹࣙॻՃͷ w
վળͷޮՌ w ࠓޙͷల
ͳ͔ͥͬͨ
ԿނΩʔϫʔυݕࡧͷਫ਼վળΛ͔ͬͨ w ݕࡧͨ͠ͱ͖ͷίϨδϟφΠײͷղফ w αϘͰݕࡧͨ͠ͷʹɹɹɹɹ͕ग़ͳ͍ͱΑ͘ͳ͍ w Ωʔϫʔυʹؔͷ͋Δ͕ग़͍ͯΔํ͕ ϖʔδΛݟͯΒ͍͑ͯΔ w ͲͷΩʔϫʔυ͕Α͘ݕࡧ͞Ε͍ͯΔ͔ௐࠪ
w ͲͷΩʔϫʔυ͕ϖʔδΛݟΒΕΔ͕ߴ͍͔ௐࠪ
ݕࡧͷγεςϜߏ w &MBTUJDTFBSDIܥ w ʢNBTUFSEBUBʣ w γϟʔυϨϓϦΧߏ w 3VCZPO3BJMT w
HFNɿTFBSDILJDL
վળલ w VOJ(SBN w /(SBNNJO@HSBN NBY@HSBN w ϫϯϐʔεϫϯϐʔε w ࠶ݱߴ͍
w ʮαϘʯؚ͕·Ε͍ͯΕIJU͢ΔʢαϘϯɾϏϡϧσαϘϯʣ w ݕࡧର͕গͳ͍߹࠶ݱ͕ߴ͍ํ͕ʹ͕ͭ͘ଟ͍ ͷͰɺVOJ(SBNͷํ͕ྑ͍͔
ํ w ࠶ݱͷߴ͍ঢ়ଶͰɺͰ͖Δ͚ͩؔͳ͍ Λग़͞ͳ͍Α͏ʹ͍ͨ͠ w ຊޠܗଶૉղੳUPLFOJ[FSʢLVSPNPKJ@UPLFOJ[FSʣ ΛͬͨBOBMZ[FSͷมߋ w ܗଶૉղੳ͢Δͱɺద߹্͕Δ͕࠶ݱ͕Լ͕Δ w
LVSPNPKJϢʔβʔࣙॻɾྨٛޠࣙॻͷߏங
LVSPNPKJUPLFO[JFSΛͬͨBOBMZ[FSͷ༻ w LVSPNPKJUPLFO[JFSΛͬͨ BOBMZ[FSΛఆٛ w จࣈྻਖ਼نԽͷͨΊʹ JDV@OPSNBMJ[FSΛՃ w ݕࡧ͞ΕΔϫʔυجຊ ໊ࢺͳͷͰɺQPT@pMUFS
Ͱɺه߸ॿࢺͳͲআ JOEFYBOBMZ[FS KB@BOBMZ[FS\ UZQFDVTUPN UPLFOJ[FSEFGBVMU@KB@UPLFOJ[FS DIBS@pMUFS<JDV@OPSNBMJ[FS> pMUFS< DKL@XJEUI QPT@pMUFS LVSPNPKJ@CBTFGPSN > ^ TFBSDIBOBMZ[FS KB@TZOPOZN@BOBMZ[FS\ UZQFDVTUPN UPLFOJ[FSEFGBVMU@KB@UPLFOJ[FS DIBS@pMUFS<JDV@OPSNBMJ[FS> pMUFS< DKL@XJEUI QPT@pMUFS LVSPNPKJ@CBTFGPSN TZOPOZN > ^
ࣙॻΛͭ͘Δ
ࣙॻΛՃ͢ΔͱͲ͏ͳΔ͔ VOJHSBN ੴݨηοτˑϩΫγλϯόε ΩϡʔϒϩΫγλϯͷੴݨͱɺ ͷΦϥϯμόεΩϡʔϒ ͷηοτͰ͢ɻ ࣙॻͳ͠ ੴݨηοτϩΫγλϯόεΩϡʔϒϩΫγλϯ ੴݨΦϥϯμόεΩϡʔϒηοτ
ϩΫγλϯΛ ࣙॻʹొ ੴݨηοτϩΫγλϯόεΩϡʔϒϩΫγλϯੴ ݨΦϥϯμόεΩϡʔϒηοτ ੴݨηοτˑϩΫγλϯόεΩϡʔϒ ϩΫγλϯͷੴݨͱɺͷΦϥϯμόεΩϡʔϒͷηοτͰ͢ɻ
ྨٛޠࣙॻΛՃ͢ΔͱͲ͏ͳΔ͔ VOJHSBN TOJEFMϑϦϧϓϦʔπ ϫϯϐʔεΧϥʔϒϥϯαΠζ ఆՁԁ৽ະ༻Χ λϩάɺࡶࢽܝࡌὑ ྨٛޠͳ͠ TOJEFMϑϦϧϓϦʔπϫϯϐʔεΧϥʔϒ ϥϯαΠζఆՁԁ৽༻Χλϩ
άࡶࢽܝࡌ ϫϯϐʔεͱϫϯϐ Λྨٛޠʹొ TOJEFMϑϦϧϓϦʔπϫϯϐʔεϫϯϐΧ ϥʔϒϥϯαΠζఆՁԁ৽༻ Χλϩάࡶࢽܝࡌ TOJEFMϑϦϧϓϦʔπϫϯϐʔεΧϥʔϒϥϯαΠζ ఆՁԁ৽ະ༻Χλϩάɺࡶࢽܝࡌὑ
ࣙॻΛͭ͘Δʢ̍ʣ w Ϣʔβʔ͞Μ͕ݕࡧ͢Δͷʹ߹Θͤͯɹɹ ࣙॻɾྨٛޠࣙॻΛՃ͢Δඞཁ͕͋Δ w खಈͰҰݸͣͭՃ͢Δͷޮѱ͍ w Ωʔϫʔυݕࡧϩά͔ΒͷՃΛݕ౼
ࣙॻΛͭ͘Δʢ̎ʣ w ݕࡧϫʔυϩάΛશ෦Ճ͢Δͱ w ϊΠζ͕ଟ͍ʢؒҧ͍ɾදه༳Εɾ୯ޠͷ۠Εʣ w ϑϦΨφ͕ͳ͍ w NFDBCJQBEJDOFPMPHEͰܗଶૉղੳ͠ɺɹ ϑϦΨφ͕ଘࡏ͢Δ໊ࢺͷσʔλ͚ͩΛɹɹ
ॳظηοτͱͯࣙ͠ॻʹొ
ࣙॻΛͭ͘Δʢ̏ʣ w ࣮ࡍͷσʔλͰ֬ೝͰ͖ΔڥΛ࡞Γɺ มߋલޙͰ্ҐͷΩʔϫʔυͷIJUΛൺֱɾ ݕࡧ݁Ռͷ֬ೝΛߦͬͯՃɾमਖ਼
͜͏͍͏͜ͱΛߟྀ͢Δඞཁ͕͋ͬͨ w ϫϯϐͰݕࡧͯ͠ɺʮϫϯϐʯͬͯॻ͍ͯ͋Δͷ ͚ͩͰͳ͘ɺʮϫϯϐʔεʯͱॻ͍ͯ͋Δͷ ग़ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ʢྨٛޠʣ w τϨϯνίʔτʮίʔτʯͰݕࡧͨ͠ͱ͖ʹɹɹ ग़ͯཉ͍͠͠ɺʮτϨϯνʯͰݕࡧͨ͠ͱ͖ʹग़ ͯཉ͍͠ͷͰɺʮτϨϯνʯͱʮίʔτʯͰొɹ ʢࣙॻʣ
ຊ൪ө·Ͱʹͬͨ͜ͱ w ࣙॻՃπʔϧ Λ࡞͠ޮԽ w ܾ·ΓΛจॻԽ w ࣾϢʔβʔʹ ͬͯΒ͏
վળͯ͠ग़ͨޮՌ w ϖʔδͷભҠͷ͔ͬͨΩʔϫʔυͷભҠͷվળ w &MBTUJDTFBSDIͷJOEFYྔ͕ݮΓɺύϑΥʔϚϯε͕Α͘ͳͬͨ ͷͰαʔόΛݮΒͨ͠
ݕࡧΩʔϫʔυิ w ϒϥϯυͱΑ͘ݕࡧ͞Ε͍ͯΔ ΩʔϫʔυΛલํҰகͰग़͢ w ࣙॻσʔλ͔ΒΧφৼΓ w গͳ͍ݕࡧճͰతͷͷʹ ḷΓ͚ͭΔମݧΛ࡞ͬͨ
ࡉ͔͍ͱ͜ΖϒϩάΛͲ͏ͧ
ࠓޙͷల w ࣙॻσʔλͷཧͱ׆༻ w ࣙॻఆظతͳߋ৽͕ඞཁ w ݕࡧ݁ՌͷείΞϦϯά w &MBTUJDTFBSDIܥʹ͍͋͛ͨʂʂ