【ITニュース解説】Day-22: Ever Wondered How Swiggy Knows Your Cravings? That’s NLP.

この記事は、オンラインフードデリバリーサービスであるSwiggyが、どのようにしてユーザーの好みを予測しているのか、その背後にある技術として自然言語処理（NLP）を紹介している。特に、Swiggyがユーザーの「欲求」を推測する仕組みにNLPがどのように活用されているかを説明している。

NLPとは、人間が日常的に使用する言葉（自然言語）をコンピュータに処理させる技術のことだ。コンピュータは、自然言語をそのまま理解することはできないため、NLP技術を用いてテキストデータを解析し、意味を抽出したり、パターンを認識したりする。

Swiggyがユーザーの好みを予測するためにNLPを活用する方法はいくつか考えられる。

まず、ユーザーが過去に注文した商品の情報を分析することが挙げられる。例えば、ユーザーが頻繁に特定の種類の料理（カレー、寿司、ピザなど）を注文している場合、NLPを用いて注文履歴のテキストデータから「カレーが好き」「寿司に興味がある」といった情報を抽出できる。さらに、具体的な料理名（チキンカレー、マグロ寿司など）や、特定の食材（エビ、パクチーなど）といった細かい情報も抽出可能だ。

次に、レビューや評価のテキストデータ分析も重要だ。ユーザーが過去に注文した商品に対して書いたレビューの内容をNLPで解析することで、何が美味しかったのか、何が不満だったのかを把握できる。例えば、「スパイシーで美味しかった」というレビューがあれば、「スパイシー」という要素がそのユーザーの好みに合致すると判断できる。逆に、「油っぽくて苦手だった」というレビューがあれば、「油っぽい」料理は避けるべきだと判断できる。

さらに、検索履歴の分析も有効だ。ユーザーがSwiggyのアプリ内で検索したキーワードをNLPで分析することで、現在どのような料理やレストランに興味を持っているのかを推測できる。「ラーメン」と検索していればラーメンに興味があると判断し、「近くのイタリアン」と検索していればイタリア料理店を探していると判断できる。

これらの情報を組み合わせることで、Swiggyはユーザーの好みを詳細に把握し、パーソナライズされたおすすめ料理やレストランを提案できる。例えば、「過去にカレーをよく注文し、スパイシーな料理が好きで、最近ラーメンを検索しているユーザー」に対しては、「スパイシーなカレーラーメン」を提供するレストランをおすすめするといった具合だ。

NLP技術は、Swiggyのユーザーインターフェースにも活用されていると考えられる。例えば、検索窓に入力する際に、途中まで入力しただけで関連性の高い候補を提示する機能がある。これは、NLPを用いて過去の検索履歴や人気のあるキーワードを分析し、ユーザーが入力しようとしている可能性の高いキーワードを予測しているからこそ実現できる。

このように、NLPはSwiggyのようなオンラインフードデリバリーサービスにおいて、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための重要な役割を果たしている。NLPを理解することで、システムエンジニアを目指す初心者は、データ分析や機械学習といった分野への興味を深め、将来的に様々な分野で活躍するための基礎を築けるだろう。Swiggyの事例は、NLPが日常生活に密接に関わっていることを示す良い例であり、その可能性を感じさせてくれる。