ウェブ最適化ではじめる機械学習(ウェブサイテキカデハジメルキカイガクシュウ)

「 b ウェブサイトの UX 改善」を題材に、現実の問題をモデルに落とし込む過程を詳解!
「機械学習の手法をどうやって現実の問題に適用するか?」について悩んでいるエンジニアは数多くいると思います。本書はウェブサイトの UX 改善を題材に、 A/B テストやメタヒューリスティクス、バンディッドアルゴリズムなど機械学習のアプローチを適用し、パラメーターの抽出やモデルの選択などを学べる書籍です。モデルや数式の表現を Python のコードやビジュアルなグラフでも表現し、理解の助けとしています。

A/B テストは正しく回せばゴールドスタンダードですが、実際のプロダクトでは「テスト期間が長すぎる」「同時に検証したいパターンが多すぎる」「結果が出る前にビジネス判断を迫られる」という制約に日常的に直面します。本書はその現実を出発点に、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化、因果推論などを使ってウェブ上の意思決定を自動化・高速化する方法を、 Python コードとともに示します。

著者の飯塚修平氏は研究と実務の双方に軸足を置いており、理論の紹介で終わらず「どう業務に組み込むか」までを意識した構成になっています。数式は出てきますが、統計学の基礎 (確率分布、ベイズの定理) がわかっていれば読み進められる難度です。

機械学習をウェブサービスに活かしたいエンジニアにとって、画像分類や自然言語処理とは別の応用軸 - つまり「どの施策を誰に当てるか」という最適化軸を開いてくれる一冊です。 A/B テストの限界を感じ始めたデータサイエンティストやプロダクトマネージャーにも示唆があります。