研究開発

Zホールディングスグループでは、情報技術社会の発展へ貢献するために、研究開発や、OSS(オープンソースソフトウエア)の開発などオープンイノベーションの推進を行っています。

Zホールディングスグループ各社の研究開発

Yahoo! JAPAN研究所

「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

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グループの研究・開発部門「ZOZO研究所」

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。

研究がサービスに結びついた事例

ヤフー

生体認証デバイスなどを利用して安全なログインを実現する規格「FIDO2」に対応

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!ニュースの建設的コメント順位付け

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

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

「Yahoo! MAP」「Yahoo!検索」「Yahoo!カーナビ」アプリの「混雑予報」機能

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。

Yahoo!検索のクエリスペル訂正機能

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!リアルタイム検索におけるツイートのポジティブ・ネガティブ判定機能

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

カスタマーサポートのWFMでの利用

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。

  • ※人的資源を適切に配置し、より効率的で高いパフォーマンスを発揮することを目指す取り組み全般を表す言葉
ファッションコーディネートアプリ「WEAR」、AIを活用し髪型からコーディネート検索できる機能をリリース

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。

研究成果の積極的な発信

ヤフー

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。

論文発表数
Yahoo! JAPAN研究所の論文発表数の推移を表すグラフ 論文発表数(2020年3月末時点)国内での発表数と海外の発表数2013年度11件 国内発表7件 海外発表4件 2014年度32件 国内発表17件 海外発表15件 2015年度32件 国内発表21件 海外発表11件 2016年度60件 国内発表32件 海外発表28件 2017年度59件 国内発表25件 海外発表34件 2018年度72件 国内発表37件 海外発表35件  2019年度91件 国内発表38件 海外発表53件、2020年度102件 国内発表35件、海外発表67件
研究成果の発信
  • ※2020年の主な発表
  • AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence):人工知能分野のトップカンファレンス
  • PerCom (Annual IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications) :ユビキタスコンピューティング分野のトップカンファレンス
  • KDD(International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining):機械学習/データマイニング分野のトップカンファレンス
  • UIST (ACM Symposium on User Interface Software and Technology) : ユーザーインターフェース分野のトップカンファレンス

LINE

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。

ZOZO

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

特許取得につながった研究所の論文

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。

年度 論文、OSS名 区分
2020 ScraTouch: Extending Interaction Technique Using Fingernail on Unmodified Capacitive Touch Surfaces INTERNATIONAL
2020 LightTouch: Passive Gadgets for Extending Interactions on Capacitive Touchscreens by Automating Touch Inputs INTERNATIONAL
2020 A Simple Text-based Relevant Location Prediction Method using Knowledge Base INTERNATIONAL
2020 Diverse and Non-redundant Answer Set Extraction on Community QA based on DPPs INTERNATIONAL
2020 Context-Free TextSpotter for Real-Time and Mobile End-to-End Text Detection and Recognition INTERNATIONAL
2020 PredicTaps: Latency Reduction Technique for Single-taps Based on Recognition for Single-tap or Double-tap INTERNATIONAL
2020 ScraTouch: Extending Touch Interaction Technique Using Fingernail on Capacitive Touch Surfaces INTERNATIONAL
2020 Wi-Fi 接続による屋内位置情報を用いた人間関係の抽出 DOMESTIC
2020 E コマースの購入ログを用いた ペットフードと犬の疾患の関連性分析 DOMESTIC
2020 ナレッジベースを用いた記事の主題地域推定システム DOMESTIC
2020 人手評価を考慮した強化学習に基づくニュース見出し生成 DOMESTIC
2020 自然勾配ブースティングを用いたニュース見出しの信頼度付きクリック率予測 DOMESTIC
2020 Parasitic Location Logging: Estimating Users' Location from Context of Passersby INTERNATIONAL
2020 SheetKey: Generating Touch Events by a Pattern Printed with Conductive Ink for User Authentication INTERNATIONAL
2020 Fast Convergence Algorithm for Adaptive Noise Cancellers with SNR-Based Stepsize Control INTERNATIONAL
2020 Fast Start-Up Algorithm for Adaptive Noise Cancellers with Novel SNR Estimation and Stepsize Control INTERNATIONAL
2020 Yosegi: Columnar format for efficient nested data processing by schema conversion INTERNATIONAL
2019年以前の論文 
  • *リンク先はヤフー株式会社のページとなります

オープンイノベーションの推進

ヤフー

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。

OSSデベロッパー認定制度

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。

NGT(Neighborhood Graph and Tree for Indexing)

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。

LINE

類似文字列検索ライブラリResemblaをオープンソースとして公開

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

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。

ZOZOTOWNのファッション推薦データとアルゴリズム研究開発基盤をオープンソースとして公開

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。

外部パートナーとの協働

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。

西武鉄道とヤフー、ビッグデータとAIを活用し、鉄道の混雑予測を発信する実証実験を実施

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、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

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。

ヤフー、東京都と共同でAIを用いた熱中症予防に関する実証実験を実施

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、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発 新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に

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。

ZOZOテクノロジーズが東京大学、株式会社 細尾と意匠を拡張する機能性テキスタイルに関する共同研究を開始

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。

株式会社ZOZO、米イェール大学と経済学を応用し顧客インセンティブや行動心理の理解、顧客コミュニケーションの最適化を目指す共同研究を開始

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。