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ZOZOマッチにおけるモデル開発の不確実性との向き合い方 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちは、主にZOZOTOWN... はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（@rayuron）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 早速ですが、先日ZOZOマッチというサービスをリリースしました。 corp.zozo.com 新規サービスのアルゴリズム開発では、既存サービスと異なり、ユーザー行動データが存在しない状態からスタートします。本記事では、ZOZOマッチのレコメンドアルゴリズム開発において、リリース前のモデル性能やシステム負荷に関する不確実性にどう向き合い、リリースまでたどり着いたかを紹介します。 はじめに 背景 課題 1. モデルの評価とリリース判断が困難 2. ユーザー数とシステム負荷の予測が困難 課題を解決したアプローチ 1. ドメインと技術の調査 ドメイン調査 技術調査 2.
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2025/11/02 リンク