🎄 本記事は ZOZO Advent Calendar 2025 シリーズ 8 の 16 日目です。
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はじめに
こんにちは！データシステム部 MA推薦ブロックのスミスと申します。
皆さん、推薦モデルを運用していて、「施策が増えるたびにモデルも増えていくけど、これからの運用・保守は大丈夫かな？」と思ったことはありませんか？
例えば、トップページ用、詳細ページ用、期間限定キャンペーン用…と、施策ごとに最適化したモデルを作っていくと、あっという間にモデルが無限に増えてしまいます。その結果、運用・保守コストが膨らんだり、「売上は小さいけどパーソナライズしたい」という施策でコストとリターンが釣り合わなくなったり…といった課題に直面します。
さらに、他の施策のデータを活用すればもっと精度が上がるのでは？という疑問もあります。訓練データが少ない施策では、十分な精度が出せないこともありますよね。
こうした課題を解決するために注目されているのが、Multi Scenario Recommendation という考え方です。複数の異なるシナリオに対して、単一のモデルで推薦を行うことで、知識を共有しながら効率的に運用できる可能性があります。
今回は、このMulti Scenario Recommendationについて、代表的な論文を3本サーベイしてみました。
ぜひ一緒に、複数施策を効率的に扱う方法について考えてみませんか？
サーベイ
参考文献