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SYUHEI UNO

宇野 秀平

検索エンジンに必要なのはサイエンス
Yahoo! JAPANにはそれを学ぶ最高の環境がある

2006年入社

データ&サイエンスソリューション統括本部

検索の仕事をしたいと発起、勉強漬けの日々を送る

Yahoo! JAPANに入社してから3年ほどの間はビジネス向けのサービスの仕事をしていました。その後、Yahoo! JAPANならではの仕事がしたいという思いから、検索の仕事を志望してモバイル検索事業部に異動しました。それ以来ずっと、部署の異動はありましたが、検索領域に関わっています。

入社5年目頃から、本格的に検索エンジンに関する勉強を始めました。当時は、勉強漬けの毎日でした。土日も勉強にあて、夜中に上司から叱られる夢を見て飛び起きたりもしました。そんな生活が数年間続きました。あの頃は、正直つらかったですね(笑)。

当時、知識を得る上で一番役に立ったのは学術論文です。論文を1本読み、それを理解するために、体系立ててさらに何本も論文を読む。そのような学習方法を繰り返すうちに、学習する習慣もつきました。もちろん論文だけをただ読めばいいわけではありません。学術論文と業務で使うプロダクトの設計にはどうしても乖離(かいり)があるので、その間を埋める知識やソースコードベースでの理解が必要となってきます。幸い検索に詳しいエンジニアがYahoo! JAPANには大勢いるので、これまで周囲にずいぶん助けられました。

検索はエンジニアにとって課題の宝庫

インタビューに答える 宇野 秀平

検索エンジンには特有の難しさがあります。例えば検索を高速化するためのインデックスを更新しているときに、検索処理も止めるわけにはいきません。インデックス更新と検索処理を同時に実現するのは、かなり難しいことです。

こうした難しい問題は、サイエンスに立ち戻らないと解決できません。例えば機械学習のモデルを使うとき、実際の検索エンジンとどのように組み合わせるか。モデルを“がりがり”にチューニングしてしまうと計算量が増えてしまう。ある一定の時間内に計算処理が終わるようにモデルを工夫する必要が出てきます。そうした課題がたくさんあります。

Yahoo! JAPANの課題として、トラフィックが非常に多いことに伴う難しさもあります。例えば低い確率でしか発生しない事象であっても、トラフィックが非常に多いために1日1回は必ず遭遇してしまうことなどもそうですね。そのようなレアケースを網羅するには、仕様を隅々まで把握している必要があります。

検索の仕事は、これからもたくさんあります。検索という技術分野が対象とする領域が広がっているからです。検索と聞けばキーワード検索が思い浮かぶと思いますが、それだけでなく「何かを探す機能」が必要な領域は広がっています。今までとは違う形の検索エンジンがどんどん生まれていくでしょう。

例えば、広告を表示させる場合も検索が必要です。広告を掲載するページと親和性が高い、類似している広告を探します。そのためには特徴ベクトルのマッチングを高速に行うアルゴリズムを検討する必要があります。

検索エンジンを学ぶ環境として、Yahoo! JAPANは最高だと思います。データが多いしリクエストも多い。サービスの種類も多くニーズも多種多様です。新しい検索エンジンや新しい機能を開発するチャンスがたくさんあります。検索エンジンを成長させる仕事もあります。例えばオートスケールの機能を新たに考えて実装するとか。そのような、エンジニアにとってのチャレンジとなる課題がたくさんあり、その解決が求められている、やりがいがある職場です。そんな会社はYahoo! JAPANぐらいではないでしょうか。

各サービスが応用できるプラットフォーム作りに尽力

ここ最近ではシステム寄りの業務が中心となっていて、マルチビッグデータ分析、活用のプラットフォームを構築しています。データ活用は重要ですが、複数のサービスをまたいでのデータ活用にはさらに力を入れていかなければならないと考えています。データの分析だけでなく、別のサービスで活用できる環境を目指しています。データを取り出せる共通の箱があって、それをみんなが使えるようにするイメージです。

これからは、プラットフォーム作りに注力していきたいと考えています。サービスを向上させるために複数の分野を横断的に結ぶプラットフォームが必要です。バックエンドの知識をサイエンスと結びつけて、Yahoo! JAPANならではのアーキテクチャを作り出せるのではないかという大きな希望を持って日々仕事に取り組んでいます。

インタビューに答える 宇野 秀平
  • 2017年2月時点の情報となります。