1to1 AI
- 一人一人に最適化された情報をデータや機械学習を用いて提供する
なぜやるのか？
- ママリの方向性として、単一の情報をブロードキャストするのではなく、それぞれの家族に寄り添った情報を提供するため
- アセットである大量の非構造化データを活用するため
どうやるのか？
Phase1で取り組んだこと
- QA、記事、および動画のレコメンド
- レコメンドを実現させるためのML基盤作り
- 検索システムの内製化
Phase2で取り組むこと
- パーソナライズされたユーザー体験の拡張
- レコメンドの強化
- LLMなどを活用した機能開発（チャットボットなど）
- 検索の個別最適化
- Actionableなデータ基盤の整備
- ユーザー理解の拡張（エンジニア以外でもデータを用いて1to1を実現できる）
- feature store（Embeddingなどを含めたデータ基盤の構築）