実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス

9章Eコマースと小売

今日の新しい市場は、完璧な競争を育み、

管理しなければ成功しない。

—— Jeff Jordan

今日の世界では、Eコマースはショッピングの代名詞となっています。物理的な小売店が提供する顧客体験と比較して、より豊かな体験がEコマースの成長に拍車をかけています。2019年における世界の小売Eコマースの売上高は3.5兆ドルで、2022年には6.5兆ドルに達すると予測されています[1]。最近の機械学習とNLPの進歩は、この急成長に大きな役割を果たしています。

Eコマースのサイトにアクセスすると、多くの情報はテキストと画像で構成されていることがわかります。この情報の大部分は、商品説明やレビューなどのテキストです。小売業者は、顧客を喜ばせ、競争上の優位性を構築するために、この情報をうまく活用することに努めています。Eコマースのポータルは、テキスト関連の問題を扱う必要がありますが、この問題はNLPによって解決できます。これまでの章（「4章　テキスト分類」〜「7章　その他のトピック」）では、さまざまな種類のNLPの問題とその解決策を紹介してきました。本章では、本書でこれまでに学んだことを用いて、Eコマースの領域におけるNLPの問題を解決する方法を紹介します。Eコマースにおける主なNLPタスクとして、検索、商品カタログの構築、レビューの収集、商品の推薦などを説明します。

図9-1に、Eコマースに関するタスクの一部を示します。では、初めにそれらの概要を説明しましょう。