「UPDATE JAPAN」をミッションに掲げ、日本をもっと便利にしていこうとしているヤフー。それを先進技術で支える存在として、Yahoo! JAPAN研究所は次世代インターネット関連技術の研究開発に取り組んでいます。
生活の様々な局面で多様なデバイスが活用され多様なデータが蓄積されていくなか、より個々人への理解を深める、より世の中の動きを理解することにより、次の課題解決につながる価値の創出を目指しています。
ヤフーに日々蓄積される膨大なデータ、ヤフーのサービスを日々使っていただくユーザーの皆様の声、こうした貴重な環境を最大限の成果に結びつけるべく、Yahoo! JAPAN研究所はヤフーの各サービス部門、数々の大学・研究機関と広く連携しつつ研究開発を行っております。また、今後の研究開発に活かしていただくことを期待し、学生の皆様向けのインターンシッププログラムも実施しています。
こうして生まれた研究開発成果は、情報技術社会の発展へ貢献するため、OSS（オープンソースソフトウエア）などの形で社外へも公開し、活用いただいています。

LINEでは、AI事業を戦略事業の一つとして位置付け、事業拡大に向けて積極的に展開しています。事業や担当領域を超えた横断的な大規模データを最大限に活用し、新たなAI関連サービス・新機能を創出するとともに、各種サービスのさらなるユーザー体験向上に注力し、デジタル化社会における「これからのあたりまえ」となるユーザー体験の提供を目指したR&Dを進めています。具体的なR&D領域は、機械学習を軸に、人にやさしいAI実現に向けて、音声処理、言語処理、画像処理などメディアコンテンツの認識・生成技術に力を注いでいます。
さらに、日本国内の多数の大学と連携し、共同研究を行う体制を備えており、2018年4月には国立情報学研究所（NII）と協力して、NIIに共同研究部門を設置、この共同研究の実施施設として「ロバストインテリジェンス・ソーシャルテクノロジー研究センター」を設置しています。今後は海外の研究機関との連携も視野に入れています。

ZOZOグループであるZOZOテクノロジーズでは、研究・開発部門として「ZOZO研究所」を運営しています。ZOZO研究所は「ファッションを数値化する」ことをミッションとして研究開発を行っています。ZOZOグループが保有する情報資産を基に、人々を魅了し悩ませ続けてきた「美しい」「カッコいい」「かわいい」ファッションとはいったい何なのかを科学的に解明することを目指しています。

ヤフーは、シンプルで堅牢な認証の標準化を推進する業界団体FIDOアライアンスの規格「FIDO2」の認定を、2018年8月に世界で初めて開催されたFIDO2認定テストにおいて取得しました（国内企業では唯一）。2018年10月にAndroidデバイスのGoogle Chromeブラウザーで、2020年12月にはiOSデバイスのSafariブラウザーで、ヤフーのサービスに指紋認証などの生体認証を使用してログインできるようになりました。Android、iOS向けともに、コンシューマー向け商用サービスへのFIDO2認証方法の導入は世界初です。

Yahoo!ニュースのコメントを建設的順に並び替えるモデルを研究開発し、コメント一覧機能に導入しました。

Yahoo!ニュースのトピックス見出し候補を自動生成するモデルを研究開発し、編集支援ツールに導入しました

位置履歴データを用いて、数日前の時点から人口異常を「予測」する研究成果が、さまざまなアプリの「いつもの混雑」を求める機能として実装されました。

大量の検索履歴を活用して、検索クエリのスペル間違いを自動的に訂正する機械学習モデルの開発を行いました。

Yahoo!リアルタイム検索でのツイートのポジティブ・ネガティブの判定のリニューアルに伴い、効率的な機械学習の手法を導入し、高い精度の判定機能を実現しました。

ZOZO 研究所では、様々な技術を用いたバックエンド業務の効率化にも取り組んでいます。ZOZOTOWNのカスタマーサポートで実施しているワークフォースマネジメント（以下WFM）※もその1つで、WFMで必要となるタスク割当て問題を数理最適化問題の一種である混合整数最適化問題として定式化し、最適なタスク割当てを計算しています。

本機能は、ロング・ミディアム・ボブなど14種のカテゴリーの髪型から、コーディネートが検索できる機能です。本機能にはZOZO研究所の画像解析技術を使用しており、AIが画像から顔部分を抽出し、髪型を判断しています。髪型だけでなく顔の向きも考慮しているため、これまでAIでは判別しにくかった髪型も判別する、精度の高い検索機能を実現しました。

Yahoo! JAPAN研究所の研究成果は、世界トップクラスの国際カンファレンスなどで積極的に発信しています。

LINEは、2019年以降、トップカンファレンスへの論文投稿を進めています。査読付き国際会議での採録件数は、2019年は6本、2020年は25本となっております。また、音声・音響信号処理分野におけるトップカンファレンス「ICASSP」にて2020年には11本、2021年には7本の論文が採択されました。これらは国内トップクラスとなる水準です。さらに、環境音認識分野最大のワークショップであるDCASE2020のコンペティションDCASE2020 Challenge Task4にて世界1位を獲得しています。

2020年度のZOZO研究所の国内外での論文発表数は2件です。

・ECCV2020
・ICML2020

Yahoo! JAPAN研究所が発表した論文から、多くの特許が生まれています。以下に、その一覧をまとめました。

Yahoo! JAPAN研究所での開発成果や、ヤフー社内から生まれた知的財産は、情報技術社会の発展へ貢献するため、OSS（オープンソースソフトウエア）などの形で社外へも公開し、さまざまな場面で活用いただいています。健全な市場形成を促していくことで、ヤフーの将来の発展にも寄与していきます。

ヤフーが戦略的に採用しているOSS（オープンソースソフトウエア）に対し、デベロッパーを認定。対象OSSの開発時間を業務扱いとしたり、対象OSS開発や関連する活動について年間100万円を上限とした活動予算枠を付与したりするなど、OSSコミッターとして活動できる環境を提供しています。

ヤフーが開発したOSS。大量のデータベースの中から、テキストや画像、商品・ユーザーデータなど、さまざまな特徴を表すデータ（高次元データ）を、高速に検索できるソフトウエアです。NGTはYahoo!ショッピング、ヤフオク!、Yahoo!ブラウザーでも利用されています。

文字列の性質に合わせた尺度の選択と組み合わせによる品質の改善と、候補の絞り込みとコーパスの前処理による速度の向上を重視した、類似文字列検索(近似文字列照合)のためのライブラリResemblaをOSSとして公開しました。
高速に処理を実行できる実装を採用、かつ、柔軟な拡張が可能な優れたアーキテクチャを採用しています。
C++で実装されており、gRPCのインターフェイスを提供しているため、様々な実装に容易に適用できます。

ZOZOグループは、保有する膨大なデータやテクノロジーの積極的な活用に取り組んでいます。中でもZOZO研究所では、AI技術を用いた推薦・検索技術をプロダクトに取り入れ、より利便性の高いサイトの構築とサービスの向上を目指し、研究・開発に努めております。

ZOZO研究所は、大規模ファッション推薦データと研究基盤となる「Open Bandit Data & Pipeline」をオープンソースとして公開しました。当所研究員と半熟仮想株式会社の共同研究チームが開発した本プロジェクトは、「社会的意思決定アルゴリズムのオープンソース開発&実装基盤」として、内閣府主催の日本オープンイノベーション大賞で内閣総理大臣賞を受賞しました。

Zホールディングスグループでは、企業や大学、研究機関などさまざまな分野のパートナーのみなさまと協働し、お客さまの生活をより便利に、そして豊かにしていくとともに、社会課題の解決に取組んでいきます。

乗換検索サービス「Yahoo!乗換案内」などで蓄積される将来の予定を含む路線検索履歴のビッグデータを個人が特定できないよう統計化したうえで、AI（機械学習）による解析を行い、駅ごとの混雑パターンを推定。さらに、西武鉄道の駅別・時間帯別の降車人数データを掛け合わせることで、より高精度な混雑予測を実現します。

ヤフーは、日産自動車株式会社・江崎グリコ株式会社・公益社団法人日本プロサッカーリーグ・神戸市・福岡市といった企業や自治体などそれぞれとAIを活用した企業間ビッグデータ連携の実証実験を実施しました。

東京都と協同で、イベント会場など混雑する場所の熱中症リスクを高精度に予測する実証実験を実施しました。
環境省が公開している熱中症予防を目的とした気温以外の要素も含む暑さ指数（WBGT）のオープンデータと、ヤフーが保有する位置情報ビッグデータを元にした暑さ指数の上昇要因になるとされる混雑情報を用い、双方を掛け合わせたビッグデータをAI技術で解析し、リスク予測しました。

LINEはNAVERと共同で、世界でも初めての、日本語に特化した超巨大言語モデル開発と、その処理に必要なインフラ構築についての取り組みを発表しました。超巨大言語モデル（膨大なデータから生成された汎用言語モデル）は、AIによる、より自然な言語処理・言語表現を可能にするもので、日本語に特化した超巨大言語モデル開発は、世界でも初めての試みとなります。
今回、日本語に特化した汎用言語モデルを開発するにあたり、1750億以上のパラメーターと、100億ページ以上の日本語データを学習データとして利用予定です。これは現在世界に存在する日本語をベースにした言語モデルのパラメーター量と学習量を大きく超えるものとなります。パラメーター量と学習量については、今後も拡大していく予定です。

本共同研究では、ZOZOテクノロジーズが有するファッションや先端マテリアル、テクノロジーとファッションに関する知見と、東京大学大学院情報学環の筧康明准教授の研究グループの素材やテクノロジーを活用したインタラクション技術と体験デザインのノウハウ、そして伝統的な西陣織の老舗でありながら、常に革新的なテキスタイルを開拓している株式会社 細尾3社の強みを生かした共同研究を行います。

経済学の学問分野である計量マーケティングや実証産業組織論を専門とする米イェール大学経営大学院マーケティング学科准教授の上武氏の知見と、ZOZOTOWNの保有する大規模かつ多様なデータとを掛け合わせることにより、顧客インセンティブや顧客心理に関して深く理解したうえで、ユーザーごとに最適なコミュニケーションを実現していくことを目的としています。これにより、ZOZOTOWN上でのサービス機能のさらなる拡充と、ZOZOTOWNユーザーにとっての長期的な利用価値の最大化を目指します。