Trstのコアは「推薦システム」— 専門知見を取り込み、プロダクトの本質を深掘りする
こんにちは、株式会社KiAI（キアイ）代表の大場です。今回は、Trstのプロダクト本質に関する重要な気づきと、それを深化させるための取り組みについてお伝えします。
🎯 「推薦システム」というフレームで捉え直す
Trstは、クライアント企業の技術・製品の強みを分析し、グローバル市場から最も親和性の高い企業を発掘するプロダクトです。これまで「マッチング」「スコアリング」という言葉でプロダクトを説明してきましたが、最近、専門家との対話の中で重要な示唆を得ました。
「Trstのコアバリューは、推薦システム（Recommender System）にあたる」
この一言で、プロダクトの本質がより明確に整理されました。推薦システムとは、ユーザーの文脈や特性に基づいて、最も適切な選択肢を提示する仕組みです。ECサイトの商品推薦やストリーミングの楽曲推薦と同じ構造を、BtoB営業の文脈に応用しているのがTrstです。このフレームで捉え直すことで、改善すべき技術的課題がより具体的に見えてきました。
🔬 推薦システムとして見えてきた課題
推薦システムの文脈で自社プロダクトを評価すると、取り組むべき課題が以下のように整理されます。
- 精度の評価軸: 「良い推薦とは何か」を定量的に定義し、自動評価できる基盤が必要
- コールドスタート問題: データが少ない企業（中小・新興）をどう正確に推薦候補に含めるか
- 多様性とカバレッジ: 精度だけでなく、推薦結果の網羅性や多様性をどう担保するか
これらは推薦システムの研究領域で長年議論されてきた普遍的な問題であり、学術的な知見の蓄積があります。既存の研究成果をプロダクトに取り込む余地が大きいと感じています。
💡 専門家からのアドバイスで得た学び
専門家との対話を通じて、推薦システム構築の実践的なノウハウを少しずつ学んでいます。特に印象的だったのは、「精度向上は一つの手法で達成するものではなく、複数のアプローチを組み合わせて漸進的に改善していくものだ」という視点です。
自社の技術スタックや制約を踏まえながら、学術的な手法をどう現実的に実装するかを一つひとつ検討しています。まだ初期段階ですが、プロダクトの品質向上に向けた確かな方向性が見えてきました。
📚 生成AI時代の推薦システム研究から学んだこと
推薦システムの研究は、2019〜2026年にかけて大きな転換を遂げています。この変遷を整理する機会を得ました。
2019年のBERT4Recがユーザ行動の系列をTransformerでモデル化し、2022年のP5が推薦・評価予測・説明生成をすべて統一的なtext-to-text問題として扱うようにしました。そして2023年のTIGERでは、候補検索そのものをSemantic IDの自己回帰生成へ変換する手法が登場しました。重要なのは、生成AIによる変化が「既存モデルにLLMを追加した」という局所的なものではなく、推薦問題の定式化そのものを、ID予測・スコアリングから、言語・系列・生成によるユーザモデリングへと拡張したことにある、という点です。
2023〜2024年にはRecformer、TALLRec、S-DPOなどの研究を通じて、大規模言語モデル（LLM）を意味表現の抽出器・推薦判定器・ランキングモデル・嗜好整合モデルとして用いる流れが確立しています。
🏭 産業界の実装から見えるリアル
研究トレンドと並行して、MetaやNetflixといった大手企業の実装からも重要な示唆を得ています。Meta Andromedaのretrieval設計、Meta GEMおよびAdaptive Ranking Model、NetflixのFoundation Model/GenRecなどは、生成モデルの考え方を採用しつつも、大規模検索・ランキング・低遅延制約という既存推薦システムの要件と融合させています。
これらの事例が示す最も重要な結論は、「LLMが候補アイテム名を自由生成する推薦」が主流になったわけではないという点です。むしろ2025〜2026年には、推薦候補を実在カタログへ紐付ける「グラウンディング（grounding）」、既存のretrievalおよびrankingとLLMを組み合わせること、が重要課題として前景化しています。2026年のRecLMは、embedding retrieval・制約付き生成・離散item-token生成という三つのgrounding方式を統一的に比較し、LLM推薦固有の「実在しないアイテムを生成してしまう問題」を正面から扱っています。
🔄 推薦システムを「閉ループ」として捉える
こうした研究・産業の動向を踏まえると、現代の推薦システムを個別タスクの集合として捉えるだけでは不十分です。今回の議論で強調されたのは、以下の一連の閉ループとして設計することの重要性でした。
- ユーザ・アイテム表現 — 企業の特徴を意味的に捉える
- Retrieval（候補検索） — 膨大な候補から関連性の高いものを絞り込む
- Ranking（ランキング） — 候補を精度高く優先順位付けする
- Post-ranking / Control — 多様性・新規性・公平性の調整
- 自然言語・生成UI — 推薦根拠の説明や対話的インタフェース
- Online feedback — 実際の反応をモデルに反映する継続的改善
LLM時代には推薦精度だけでなく、カタログ整合性・説明の忠実性・推論コスト・オンライン評価までがモデル選択に影響します。有望な方向性は、LLM単体化よりも、協調フィルタリング的なシグナル × 意味表現 × 生成モデル × オンラインフィードバックを一貫して扱うハイブリッド型・基盤モデル型推薦です。
🚀 「きあい」らしい開発への次の一歩
私たちきあい（KiAI）は、プロダクトのコアを「推薦システム」と定義したことで、研究開発の焦点がより明確になりました。単にLLMを追加するのではなく、上記の閉ループ全体を見渡しながら、どこに投資すべきかを判断していきます。
特に、Trstの文脈では「実在する企業カタログへのグラウンディング」と「マッチング根拠の説明品質」が短期的な優先課題になりそうです。推薦システムの精度と信頼性が上がるほど、クライアント企業の営業リストの質が向上し、アプローチすべき相手に確実にリーチできるようになります。今後の研究開発の進展も継続的にお伝えしていきます。
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