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ユーザーの行動履歴を変換したベクトル(ユーザーベクトル)は、最終的にユーザーの属性推定やターゲティング入札のための非常に強力な特徴量として利用されます。
まず、ユーザーのウェブサイトでのクリック、検索クエリ、購入履歴、動画視聴などの生の行動データは、そのままでは機械学習モデルで扱えません。これを、意味的な情報を保持した固定長の数値の並び、つまりベクトルに変換します。
得られるベクトルは、ユーザーがどのような興味や関心を持っているかを数値的に表現したものとなります。
例えば、スポーツ用品の購入が多いユーザーのベクトルと、クラシック音楽の視聴が多いユーザーのベクトルは、ベクトル空間上で大きく離れることになります。
この行動履歴ベクトルを、そのまま機械学習モデルの特徴量 (Feature)として使用します。
| 目的 | モデルの入力（特徴量） | モデルの出力（予測） |
| ユーザー属性推定 | 行動履歴ベクトル (およびその他のコンテキスト情報) | 年齢層、性別、職種、推定年収、ライフステージなど |
行動履歴ベクトルは、ユーザーの顕在的および潜在的な興味を捉えているため、これらの属性と高い相関を持つことが多く、精度の高い属性推定が可能になります。
例えば、「特定ブランドの高級車のウェブページ閲覧」という行動は「高年収」という属性と強く関連づけられるといった具合です。
推定された属性情報、またはより直接的に行動履歴ベクトル自体を、広告のターゲティングや入札ロジックに組み込みます。
推定された「若年層のエンジニア」という属性に対して、特定の採用広告の入札額を上げる。
ある商品の購入者と行動履歴ベクトルが類似しているユーザー群（Lookalike Audience）に対して、その関連商品の広告を出す。
広告オークションの際、このベクトルを特徴量として利用し、広告が表示されたときのコンバージョン確率を予測するモデル（Click-ThroughRate (CTR) や ConversionRate (CVR)予測モデル）の精度を向上させ、最適な入札価格を決定します。
このように、行動履歴をベクトル化するプロセスは、デジタルマーケティングにおけるパーソナライゼーションと収益化の基盤となります。
きっかけは、学生時代にちょっとしたレポートでテキストの単語出現頻度を数えようとしたとき、「あれ、そもそも日本語ってどうやって単語に分けんの？」って疑問が出たところからだ。
英語ならスペースで切れるけど、日本語はそうはいかない。で、いろいろ調べて「形態素解析」って言葉にたどり着いた。
その瞬間にちょっとハマったんだよね。
辞書をもとに文を機械的に切り刻んで、品詞をラベル付けして、統計を取って、構文を推定する。まるで人間の頭の中を数理的に覗いているようで。
そこからMeCabとかJumanとかKyTeaとか、いろんなツールを触った。
Pythonでテキスト処理のパイプラインを組んだり、mecab-ipadic-NEologdを突っ込んで新語に対応させたり。
「言葉を数理で扱える」って発見が、ちょっとした中毒になった。
その頃はMosesとかGIZA++とか、ああいう統計翻訳系のツールも触ってたね。
単語アラインメントの確率モデルをいじって、「確率的に対訳辞書を作る」みたいな遊びをしてた。
とにかく、NLPの世界には「人間の言葉を数学で再現できるかもしれない」という変な魅力があった。
深層学習がまだ主流じゃなかったから、n-gramやHMM、CRFなんかが主戦場で、論文読むたびに確率式の展開を手で追ってた。
最初はPoC（Proof of Concept）しかやらせてもらえなかった。
感情分析とか、Stance Detectionとか、「この文は文法的に典型か非典型か」を判別するための言語モデルの構築とか、エンティティリンキング、質問応答（Question Answering）。とにかくNLPの典型的なタスクを一通り。
学術的には面白かったけど、現場で求められてたのは「論文再現じゃなくて、実用的な精度と速度」だった。
PoCで終わって、実装には至らない案件が山のように積み上がっていった。
あの時期、NLP業界全体が「技術的にはすごいけどビジネスには落とし込めてない」って空気だった。
でもさ、LLM（大規模言語モデル）が出てきてから、世界がひっくり返った。
正直、最初は「Transformerの延長だろ」と思ってたけど、数ヶ月で実感が変わった。
それまでチマチマ特徴量を設計して、分類器を学習して、F値を0.02上げるために夜中までパラメータをいじってたのが、全部一瞬で過去になった。
ChatGPTが出て、蒸留やファインチューニングでほとんどのNLPタスクが置き換えられるようになったとき、「あれ、今までの俺の知識、ほとんど無駄だったんじゃね？」って一瞬マジで虚無になった。
でも、そこで終わらなかった。プロダクション環境を任せてもらえるようになって、推薦システムとかパーソナライゼーションの設計をやるようになって、ようやく「ユーザーベクトルを使う」という文脈でNLPが再接続した。
単なるテキスト処理から、「テキストを媒介にして人間の行動を理解する」方向に進んだ。
埋め込み表現をベースにユーザーの嗜好を推定して、レコメンドやメルマガのパーソナライズをやる。
自然言語はもう目的じゃなくて、インターフェイスになった。そうやって初めて、「NLPがビジネスに食い込む瞬間」ってのを肌で感じた。
PoCなんてやってても金にはならん。動くシステム、回る仕組み、再現性のある成果、それを出せないと、どんなに学問的に立派でも意味がない。
でも、PoCの積み重ねがなかったら、今の設計思想もなかったと思う。無駄に見える実験が、実は土台になってる。
自然言語処理って、そういう「積層的な知識と挫折の積み上げ」が一番の資産なんだよな。
Permalink |記事への反応(15) | 06:37
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(つд⊂)ｴｰﾝchatgptがパーソナライズで「逆質問するな」って書いても逆質問してくるよ～
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腸内環境が人生を左右するっていうけど、本当にその通りだと思う。毎日毎日、今日は出るかなと心配して出ないと明日も明後日も出ないんじゃないかと考えてしまう。
便秘を自覚したのは高校3年生の受験の時だった。陸上部だったんだけど、部活を引退してから体を動かす事がなくなって便秘が酷くなった。この時便秘と同時にガスが溜まるようになった。オナラを常に我慢してるので授業にも集中出来ないし、突然お腹から凄い音が鳴ったりしていた。休み時間の度に人がいない遠くのトイレで用を済ませて、それでもしばらくしたらまたガスが溜まるの繰り返しだった。
そこからずっと便秘やらガスだまりがついて回る様になった。便秘に効くというものは色々試したけどガスが溜まりまくってお腹がパンパンになったり、全然便が出なくて下剤を飲んだり良い方法は見つからない。
ランニングもほぼ毎日やるし、ストレッチもやる。それでも良くならない。
でも、原因はこれかなと思うものがある。小麦粉。パンやらパスタやらを食べると次の日お腹はパンパンになっている。付き合いで食べる事もあるし、自分自身が小麦粉製品が好きなのもある。我慢するけどやっぱり食べたい。お菓子も好きなので完全に断つことは出来てない。
