【B-7】 12/15 16:15 ~ 16:35
検索結果の良さを計測して定量的に改善していく

アプリケーション開発において、どのようにすればユーザにとって良い機能になるのかの判断が難しい場合があります。
例えばアプリに検索機能を作る際、検索結果が良かったかを直接計るのは難しいです。
また、検索パラメータの変更により結果を変更した場合に、それがどれくらいユーザにとって嬉しい変更なのかを、様々な検索ワードにおいて統一的に計るのもとても難しいです。
そこで今回、過去のユーザの検索単語とその結果から検索の精度を定量的に求める手法を導入し、現在どれくらい良い検索結果を提供しているかを定量的に計測可能にし、検索結果の改善を行いました。
今回はこのように、直接計るのが難しい事柄について、数値化を行い定量的に改善できるようにする方法についてお話します。

太田 佳敬 [FiNC]

株式会社FiNC

メインはRailsエンジニア。他にもElasticsearchや機械学習、サーバレスアプリケーションといった、Railsアプリケーション以外の部分に関しても幅広く手を出す。
著書:Amazon Web Servicesサーバーレスレシピ (技術書典シリーズ(NextPublishing))
https://github.com/ota42y https://ota42y.com/ ota42y