【ITニュース解説】Building a Production-Ready AI Recommendation Engine: A Deep Dive into ML.NET Implementation

この記事は、賃貸マーケットプレイスプラットフォーム「Goorfa」において、ML.NETを用いて構築された、実用的なAIレコメンデーションエンジンの実装について解説している。従来の検索やフィルター機能だけでは、ユーザーが最適な部屋やルームメイトを見つけるのが困難であるという課題に対し、個々のユーザーの好みや行動を理解し、パーソナライズされた提案を行うことを目指した。

システムは、ユーザーのリクエストに基づいて、コンテンツベースフィルタリング、協調フィルタリング、トラストスコアリング、互換性スコアリングといった複数のAIアプローチを組み合わせたハイブリッドなレコメンデーションエンジンとして設計されている。これらの要素を統合し、ランキング付けされたレコメンデーションを生成し、最終的にユーザーに提案を行う。また、ユーザーのインタラクションを学習データとして活用し、モデルの継続的な改善を図る。

技術スタックは、バックエンドに.NET 9、ML.NET、Entity Framework Core、フロントエンドにAngular 17、TypeScript、RxJS、データベースにSQL Server、キャッシュにRedisを使用。クリーンアーキテクチャとCQRSパターンを採用し、システムの保守性と拡張性を高めている。

コンテンツベースフィルタリングでは、ユーザーの属性と部屋やルームメイトの属性との類似性に基づいてマッチングを行う。部屋のマッチングにおいては、予算、ロケーション、物件タイプ、アメニティ、部屋タイプ、利用可能状況などを考慮し、数式を用いてスコアを算出。ルームメイトのマッチングでは、ライフスタイル、年齢、性別、スケジュール、趣味、清潔さなどの要素を基に互換性スコアを計算する。

協調フィルタリングには、ML.NETのMatrix Factorizationアルゴリズムを使用。ユーザーと部屋のインタラクションデータから、潜在的な関係性を学習し、レコメンデーションの精度向上を目指す。インタラクションの種類（予約、連絡、保存、共有、閲覧）に応じて異なるレーティングを付与する暗黙的評価システムを採用。

ルームメイトの推薦においては、コサイン類似度を用いて、ユーザー間の好みの類似性を評価。これにより、価値観やライフスタイルが近いユーザー同士をマッチングすることが可能となる。

トラストスコアリングシステムは、プラットフォームの安全性を確保するために重要であり、メール認証、電話番号認証、写真認証、本人確認などの要素を考慮し、総合的な信頼度を算出する。

パフォーマンスと信頼性を高めるために、インテリジェントなキャッシュ戦略、4段階のフォールバックシステム、並列処理、事前フィルタリング、コネクションプーリング、メモリ管理などの最適化を実施。

フロントエンドでは、Angularを用いて、レコメンデーションサービスを実装。ユーザーのインタラクションを追跡し、バックエンドに送信することで、モデルの学習データを収集する。

これらの改善により、レスポンス時間の短縮、稼働率の向上、キャッシュヒット率の向上、エラーからの回復力の強化、ユーザーエンゲージメントの向上、マッチング精度の向上といった効果が得られた。

APIエンドポイントの実装例や、部屋検索とルームメイトマッチングで異なるレコメンデーションの重み付けを適用する例など、具体的なコード例も紹介されている。

教訓として、ハイブリッドアプローチの重要性、トラストスコアリングの重要性、フォールバック戦略の必要性、リアルタイム学習の重要性、パフォーマンス最適化の継続性などが挙げられている。

今後の機能拡張として、ディープラーニングモデルの導入、NLPによるテキスト分析、画像解析による部屋の品質評価、リアルタイム学習の強化などが計画されている。

結論として、実用的なAIレコメンデーションシステムを構築するには、アルゴリズムの実装だけでなく、堅牢なアーキテクチャ、包括的なテストと監視、パフォーマンス最適化、ユーザーの安全性の確保、信頼性の高いフォールバック戦略、継続的な改善が不可欠であると述べている。