はじめに こんにちは、SRE部 検索基盤SREブロックの花房です。2025年12月11日に東京の虎ノ門で開催された「OpenSearchCon Japan 2025」にZOZOのエンジニア5人が参加しました。本記事では、会場の様子と印象に残ったセッションについて紹介します。 はじめに …

はじめに こんにちは、データサイエンス部・検索研究ブロックの諸田です。私たちはZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデルの継続的な改善に取り組んでいます。 私たちは現状の検索体験に関する課題を分析して、改善に役立てています。…

はじめに こんにちは、データサイエンス部の朝原です。普段はZOZOTOWNにおける検索の改善を担当しています。 ZOZOTOWNには100万点を超える商品が存在し、毎日2700点もの新商品が追加されています。このような膨大な商品数を扱うZOZOTOWNにおいて、ユーザーが…

はじめに こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの棚本（@i6tsux）です。 ZOZOTOWNには1,600のショップ、9,000以上のブランド、100万点を超える商品が集まり、毎日2,700点もの新商品が追加されています。この膨大な商品の中から、1,000万人以上のユ…

はじめに データシステム部検索技術ブロックの内田です。私たちはZOZOTOWNの検索精度改善や検索システムの運用効率化のためのメンテナンスなどに取り組んでいます。 これまでテックブログでご紹介してきた通り、ZOZOの検索改善チームではランキング学習（Lea…

はじめに こんにちは、データサイエンス部の広渡です。データサイエンス部では、取り組みの一環として検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）の改善に力を入れています。 ここでサジェストは一般的に「Query Auto Completion」と呼ばれる、検索窓にキー…

こんにちは。検索基盤部の橘です。ZOZOTOWNでは、商品検索エンジンとしてElasticsearchを利用し、大規模なデータに対して高速な全文検索を実現しています。 Elasticsearchに関する取り組みは以下の記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では、Z…

はじめに こんにちは。検索基盤部 検索技術ブロックの今井です。 検索基盤部では検索機能や検索精度を改善する中で検索クエリの意図解釈にも取り組んでいます。ZOZOTOWNで検索窓にクエリを入力して検索ボタンを押すと、クエリに応じて検索の絞り込み条件に変…

はじめに こんにちは、検索基盤部の倉澤です。検索基盤部では、検索機能に必要なデータを生成するバッチシステムの開発や運用を担当しています。また、ユーザーのニーズやサービスの成長に合わせてリアーキテクチャを行うこともあります。今回は、リアーキテ…

こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 ZOZOTOWN検索の並び順の精度改善の取り組みについ…

はじめに こんにちは、検索基盤部の広渡です。検索基盤部では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）の改善を行なっています。ここでサジェストは一般的に「Query Auto Completion」と呼ばれる、検索クエリを入力した際に入力の続きを補完したキーワ…

こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索機能の改善を目的とした施策の有効性をA/Bテストで検証しています。 A/Bテストは、新たな施策の有効性を評価する手法として信頼性の高い手法ではあるものの、下記のような制約があります。…

ZOZOTOWNおすすめ順検索の検索ランキング精度改善における、オフライン定量評価の指標決定アプローチについてご紹介します。

Go言語のElasticsearchクライアントを利用した際に調べた情報を共有します。

はじめに こんにちは、検索基盤部の伊澤です。検索基盤部では普段から、ZOZOTOWNの検索機能に関するデータ分析や、データ分析を踏まえた検索性能の改善に取り組んでいます。 検索に関するデータ分析では、検索クエリの傾向把握や課題のあるクエリの特定のた…

検索クエリに含まれるtypoの扱い方は非常に難しい課題です。本記事ではtypoの一般的な解決策を調査し、検証した結果を紹介します。

はじめに こんにちは。検索基盤部の岩崎です。検索基盤部ではZOZOTOWNの検索機能の改善に日々取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索のプロジェクトでは、機械学習モデルを活用した検索結果の並び順の改善に取り組んでおり、全ての施策はA/Bテストで検…

こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 ZOZOTOWNには、ユーザーが検索クエリを入力した際に、入力の続きを補完したキーワードを提示するサジェスト機能があります。この機能は一般に「Query Auto Completion」と呼ばれ、素早くユーザーの検索を完了させること…

こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、検索基盤の速度改善やシステム改善だけではなく検索の精度改善にも力を入れて取り組んでいます。 検索システム改善についての過去の取り組み事例は、こちらのリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com…

はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNには、ユーザーが検索クエリを入力した際に、候補となるキーワードを表示するサジェスト機能があります。 今回はこのサジェスト機能の改善を効…

はじめに こんにちは、検索基盤部 検索基盤ブロックの可児（@KanixT）とSRE部 ECプラットフォーム基盤SREブロックの大澤です。 本記事では、ZOZOTOWNの商品検索で利用しているElasticsearchをバージョンアップした知見と、その際に実施した検索基盤の改善に…

はじめに こんにちは、検索基盤部 検索研究ブロックの真鍋です。ヤフー株式会社から一部出向していて、主にZOZOTOWNの検索機能へのランキングモデルの導入に従事しています。 本記事では、Elasticsearch上でランキングモデルを扱うための有名なプラグインの…

検索基盤部の内田です。私たちは、約1年前よりヤフー株式会社と協力し、検索機能の改善に取り組んでいます。現在、ZOZOTOWNのおすすめ順検索に用いている、ランキング学習を利用した検索機能も、その取り組みの一部です。 本記事では、Elasticsearch上で、ラ…

こんにちは、検索基盤部 検索基盤ブロックの渡です。私は検索基盤ブロックで、主にZOZOTOWNの検索周りのシステム開発に従事しています。 以前の記事では、Elasticsearchのマッピング設定の最適化について取り上げました。そして、今回は日本語による形態素解…

こんにちは。EC基盤本部 検索基盤部 検索基盤チームの有村（@paki0o）です。 みなさん、Elasticsearchのマッピングはどこまで厳密に管理されているでしょうか。 弊社では以前のテックブログでご紹介した通り、一部を除きExplicit Mappingにてデータを管理し…

こんにちは、ZOZOテクノロジーズ 技術戦略室の池田（@ikenyal）です。 ZOZOテクノロジーズでは、7/28にZOZO Tech Meetup〜マイクロサービス化に取り組む、16年目のZOZOTOWN〜を開催しました。 zozotech-inc.connpass.com 本イベントでは、ZOZOテクノロジーズ…

はじめに こんにちは、検索基盤部 検索基盤チームの可児（@KanixT）です。以前は通勤に片道2時間ほどかかっていましたが、フルリモートワークの環境になり空いた時間で生後4か月の娘の子育てに奮闘中です。 本記事では、検索基盤チームが取り組んだZOZOTOWN…

こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索/推薦技術をメインテーマとした論文読み会を進めてきました。週に1回の頻度で発表担当者が読んできた論文の内容を共有し、その内容を参加者で議論します。 本記事では、その会で発表された論文のサ…

こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）や検索後のアイテムの並び順といったZOZOTOWNでの検索改善にも取り組んでいます。 本記事では、ZOZOTOWNにおける実例を交えながら、サジェストの改善方針に…

こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村(@paki0o)です。 ZOZOTOWNではこれまで度々紹介してきた通り、検索エンジンとしてElasticsearchを利用しています。リクエスト元のサーバーサイドのアプリ…