AIが爆買いをサポート！？4億人が使う最強の『おすすめ』AI、OneMallの秘密

2月 01 2026

解説

ねえねえ智也くん！この『OneMall』っていう論文、タイトルがかっこいいね！新しいショッピングモールの建設計画か何か？

いや、全然違うよ。これは中国の巨大なプラットフォーム『Kuaishou（快手）』が開発した、最新のAI推薦システムの論文だ。4億人が毎日使うアプリの裏側で動いてるんだよ。

ええっ、4億人！？すごすぎる……。でも、推薦システムって、Amazonとかで『あなたへのおすすめ』が出てくるアレでしょ？そんなに新しいことがあるの？

実は、今までの推薦システムには大きな課題があったんだ。普通は『大量の商品から候補を絞り込むAI（検索）』と『絞り込んだ商品を並び替えるAI（ランキング）』が別々に作られていて、お互いに連携が取れていなかったんだよ。

えー、それってもったいないね。スカウトマンと監督が一度も喋らずにチームを作ってるみたいな感じ？

まさにその通り。しかも、普通のネット通販だけじゃなくて、動画やライブ配信での買い物も全部バラバラの仕組みで動いてた。それをLLMみたいに『一つの大きなモデル』で全部まとめて解決しようっていうのが、このOneMallなんだ。

なるほど！でも、動画とかライブ配信とか、形が違うものをどうやって一つのAIで扱うの？

そこが面白いところでね。まず『セマンティック・トークナイザー』っていう仕組みを使うんだ。これは、商品や動画の特徴を、AIが理解できる『言葉（トークン）』のIDに変換する技術だよ。

トークナイザー……。商品を無理やり言葉にしちゃうってこと？

そう。例えば『赤いワンピース』と『それに似た動画』を同じようなIDの並びにする。そうすれば、AIは文章を書くみたいに『次にユーザーが欲しがる商品のID』を予測できるようになるんだ。

へぇー！AIが『次はこれを買うでしょ？』って文章を書いてるみたいで面白い！

モデルの構造も豪華だよ。ユーザーの長い買い物履歴をギュッと圧縮する『Query-Former』や、必要な時だけ特定の専門家回路を動かす『Sparse MoE』っていう最新技術を詰め込んでるんだ。

専門家回路……？AIの中に小さいおじさんたちがたくさんいるの？

おじさんじゃないけど、特定のパターンに強い計算ユニットを使い分けるイメージだね。これで、膨大なデータを効率よく処理できる。さらに、強化学習（RL）を使って、ランキングAIが出したスコアを『ご褒美』として検索AIにフィードバックするんだ。

あ、さっき言ってた『スカウトマンと監督』がやっと会話を始めたんだね！

その通り。監督（ランキング）が『この選手いいね！』って言ったら、スカウトマン（検索）が『よし、次もこういう選手を探そう』って学習する。これでシステム全体が売上アップに向かって最適化されるんだ。

すごそうだけど、実際に効果はあったの？

めちゃくちゃあったよ。普通のネット通販の売上（GMV）が13%も上がって、動画経由の注文は15%以上も増えたんだ。4億人が使う規模でこの数字は、とんでもない経済効果だよ。

15%も！私もそのAIに勧められたら、ついついポチっちゃいそう……。

この研究の意義は、バラバラだった推薦の仕組みをLLMと同じような『生成AI』の形に統一できるって証明したことだね。今後はもっと複雑なユーザーの好みを理解できるようになるはずだよ。

課題とかはないの？完璧すぎて怖いんだけど。

もちろんあるよ。商品のID化（トークナイズ）がまだ完璧じゃなかったり、ライブ配信みたいにリアルタイムで状況が変わるものへの対応はもっと進化させる必要がある。でも、これが推薦システムの未来の形になるのは間違いないだろうね。

そっかー。じゃあ、そのOneMallさんに、私の『運命の人』もトークン化して推薦してもらえないかな？

それはECサイトじゃなくてマッチングアプリの仕事だろ。ほら、さっさと勉強に戻るぞ。

投稿日:AI